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Projekte

Lösen Sie reale Probleme

In Projekten kannst du deine Fähigkeiten mit Tools wie Data Notebooks anwenden und eine Datenanalyse von Anfang bis Ende durchführen.

  • Selbstständig programmieren lernen
  • Erstelle dein eigenes Portfolio
  • Sammle Erfahrungen aus der Praxis
135 Projekte

Projekt

Facial Recognition with Supervised Learning

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 722 Wiederholungen

Explore facial recognition with ML by distinguishing Arnold Schwarzenegger from others using Python and scikit-learn.

Maschinelles Lernen

1 hour

Projekt

Predicting Movie Rental Durations

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 395 Wiederholungen

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

Maschinelles Lernen

1 hour

Projekt

Exploring Stock Market Trends with Plotly

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 348 Wiederholungen

Build interactive stock charts with Plotly and uncover financial trends in the fast food industry.

Datenvisualisierung

1 hour

Projekt

Food Image Classification with Hugging Face

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 508 Wiederholungen

Classify food images using Hugging Face models, automatically recognizing and categorizing food items.

Künstliche Intelligenz

1 hour

Projekt

Assessing the Effectiveness of Medical Treatments

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 716 Wiederholungen

Use logistic regression to determine which treatment procedure is more effective for kidney stone removal.

Maschinelles Lernen, Probabilistik & Statistik

45 min

Projekt

Understanding Subscription Behaviors

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 963 Wiederholungen

Analyze subscription data for a SaaS company to identify what drives customer subscription renewals.

Datenbearbeitung

Projekt

Exploring Londons Travel Network

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 804 Wiederholungen

Use SQL to analyze a database containing information about Transport for London journeys over 12 years!

Data Engineering, Data Warehouse

30 min

Projekt

Analyzing Electric Vehicle Charging Habits

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 307 Wiederholungen

Analyze data about electronic vehicle charging behavior to better use shared charging stations.

Explorative Datenanalyse

30 min

Projekt

Detecting Anomalous Transactions

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 243 Wiederholungen

Dive into the world of banking transactions to uncover hidden anomalies and protect customer confidence. Ready to take on the challenge?

Probabilistik & Statistik

1 hour

Projekt

Predict Future Sales of Fast-Food Menu Items

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.2+
  • 528 Wiederholungen

Help a fast food chain save money and place more accurate orders by building a model to predict food sales.

Maschinelles Lernen

1 hour

Projekt

Efficient AI with PyTorch

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 79 Wiederholungen

Use distributed training to optimize a transformer model with multi-device acceleration and advanced optimizers.

Künstliche Intelligenz

30 min

Projekt

Tech Talent Recruiting with Regex

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 556 Wiederholungen

Join a leading HR consultancy to use regular expressions and data preprocessing to find tech job candidates from thousands of resumes.

Datenaufbereitung, Datenbearbeitung

1 hour

Projekt

Optimize LLMs with Llama Fine-tuning

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 251 Wiederholungen

Build an AI-powered airline chat assistant to generate custom responses and identify user intent.

Künstliche Intelligenz

1 hour

Projekt

Building Wedding Planning Software

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.1+
  • 289 Wiederholungen

Develop a Wedding management system called Happea(Happily Ever After) to manage wedding invitations and the RSVP of Guests.

Softwareentwicklung

Projekt

Insurance Claim Processing with Pinecone

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 47 Wiederholungen

Process insurance claims with a Pinecone vector database and OpenAI embeddings.

Künstliche Intelligenz

1 hour

Alle Technologien erkunden

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FAQs

Muss ich irgendeine Software herunterladen, um auf dem DataCamp zu lernen?

Nein. Du kannst auf Datacamp lernen, ohne Software installieren zu müssen - alle Schulungen und Übungen kannst du in deinem Browser mit einer Jupyter Notebook-Umgebung absolvieren.

Kann ich meine abgeschlossenen Projekte teilen?

Ja. Du kannst sowohl vollständige als auch unvollständige Projekte herunterladen, um sie zu deinem GitHub oder einem anderen persönlichen Portfolio hinzuzufügen.

Kann ich ein Projekt sowohl im geführten als auch im ungeführten Modus abschließen?

Du kannst die Projekte in beiden Lernmodi so oft wiederholen, wie du willst.

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