Data Science & Maschinelles Lernen in Python - am Beispiel
What you'll learn
- Riesige Datenmengen zu analysieren
- Finde Zusammenhänge in den Daten
- Entwickle ein Empfehlungssystem ("Kunden die X kauften, kauften auch...")
- Skaliere die Rechenarbeit auf ein Cluster mit Hilfe von Apache Spark und MLLIB
- Bekomme bessere Ergebnisse, indem du lernst, wie du die Daten vor der Berechnung bereinigen kannst
Requirements
- Du brauchst einen Computer (Windows / Mac / Linux), um Anaconda auszuführen. Im Kurs werden wir die Installation Schritt für Schritt durchgehen.
- Du solltest vorher schonmal etwas programmiert haben
- Du solltest ein grundlegendes Verständnis von Mathematik haben. Wenn du ein Gymnasium besucht hast, reicht das locker.
- Die Installationsanleitungen in diesem Kurs beziehen sich auf Windows. Die Code-Beispiele werden auch auf Mac / Linux laufen, wir können für Mac / Linux - Probleme aber keinen Support anbieten.
Description
Kurs zuletzt aktualisiert: 09.03.2017!
Data Scientists landen richtig gut bezahlte Jobs, mit einem durchschnittlichen Gehalt von ~80.000€ (Quelle: Gehaltsvergleichsportal Glassdoor), in Amerika sogar noch mehr. Und das ist nur der Durchschnitt. Aber es geht nicht nur ums Geld - der Job ist auch noch verdammt spannend!
Wenn du schon etwas programmieren kannst, wird dir dieser Kurs alles beibringen, was du zum Thema Data Science und Maschinellem Lernen wissen musst. Sei es, um das wissen für ein eigenes Projekt anzuwenden, oder um einen Einstieg in dieses Gebiet zu finden.
Dieser umfassende Kurs besteht aus 68 Lektionen, gut 9 Stunden Video, und zu vielen Themen gibt es praktische Python Codebeispiele, damit du direkt siehst, wie diese Algorithmen verwendet werden können.
Die Themen dieses Kurses sind die Themen, die wirklich für einen Job in diesem Feld benötigt werden. In verständlicher deutscher Sprache wirst du die verschiedenen Möglichkeiten kennenlernen:
- Lineare und Polynomiale Regressionsanalyse
- K-Means - Algorithmus
- Hauptkomponentenanalyse
- Train/Test, Kreuzvalidierungsverfahren
- Bayes'sche Methoden
- Entscheidungsbäume, Random Forests
- Multivariante Regression
- Support Vector Machines
- Bestärkendes Lernen
- Empfehlungssystem: Kollaboratives Filtern
- K-Nächster-Nachbar
- Bias / Varianz - Dilemma
- Ensemble Learning
- Volltextsuche mit Hilfe von TF-IDF
- Wie wird ein Experiment durchgeführt? AB-Tests
... und noch viel mehr. Zudem lernst du in einem kompletten Kapitel, wie maschinelles Lernen mit Apache Spark funktioniert. Mit Hilfe von Spark kannst du die Berechnungen auf mehrere Computer aufteilen und so massive Datenmengen verarbeiten.
Wenn du noch nicht mit Python programmiert hast, kein Problem - am Anfang gibt es einen kurzen Crashkurs. Wenn du vorher schonmal was programmiert hast, reicht das locker aus. In diesem Kurs zeige ich dir auch die Installation unter Windows, wobei die Beispiele auch unter Mac oder Linux ausgeführt werden könnten - bei Problemen die mit dem Betriebssystem zusammenhängen kann ich dich aber nur bei Windows unterstützen.
Jedes Thema wird in normaler deutscher Sprache erklärt, ohne verwirrende mathematische Fachwörter. Anschließend lernst du, wie du mit Python den Algorithmus verwenden kannst.
Wenn du schonmal was programmiert hast, und dich mit der Auswertung von Daten beschäftigen möchtest, dann ist der Kurs genau das Richtige für dich. Du lernst in diesem Kurs all die Grundlagen, die du brauchst, wenn du Daten im echten Leben auswerten möchtest. Ich glaub, der Kurs wird dir gefallen! :-)
Who this course is for:
- Softwareentwickler oder Programmierer, die eine Karriere im Bereich Data Science starten wollen
- Du bist Analyst, und wertest z.B. im Finanz- oder Versicherungssektor Daten aus? In diesem Kurs lernst du, wie du das automatisiert mit Programmen umsetzen kannst. Wichtig: Du solltest vorher schonmal irgendwas programmiert haben.
- Wenn du noch nie programmiert hast - dann solltest du diesen Kurs noch NICHT belegen. Schau dir erstmal einen Python-Kurs an
Instructors
![Sundog Education by Frank Kane](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
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Sundog Education's mission is to make highly valuable career skills in big data, data science, and machine learning accessible to everyone in the world. Our consortium of expert instructors shares our knowledge in these emerging fields with you, at prices anyone can afford.
Sundog Education is led by Frank Kane and owned by Frank's company, Sundog Software LLC. Frank spent 9 years at Amazon and IMDb, developing and managing the technology that automatically delivers product and movie recommendations to hundreds of millions of customers, all the time. Frank holds 17 issued patents in the fields of distributed computing, data mining, and machine learning. In 2012, Frank left to start his own successful company, Sundog Software, which focuses on virtual reality environment technology, and teaching others about big data analysis.
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Mein Name ist Jannis Seemann und das Programmieren ist meine absolute Leidenschaft.
Bereits mit 14 Jahren begann ich mit dem Programmieren meiner ersten Webseite. Mit 18 Jahren habe ich mein erstes Praktikum bei Google in London absolviert. 2 Jahre später folgte dann während meines Studiums ein weiteres Praktikum bei Google im Silicon Valley (Mountain View, California).
Für mich ist es das Schönste, wenn ich dank der Unterstützung meiner Mentoren etwas Neues lernen kann. Dies brachte mich bereits während meines Informatikstudiums auf die Idee, selbst mit dem Unterrichten zu beginnen.
Ich weiß genau, wie anstrengend und zeitintensiv es sein kann, sich mit einem neuen Thema zu beschäftigen; sei es für ein privates Projekt, das Studium oder für die Arbeit. Deshalb stecke ich extrem viel Aufwand in meine Kurse, und es gibt besonders viele Aufgaben & Praxisbeispiele - damit dir das Lernen möglichst leicht fällt.
Heute bin ich sehr stolz darauf, dass sich mehr als 200.000 TeilnehmerInnen für meine Kurse entschieden haben und hoffe, dass ich ihnen die Freude und Begeisterung vermitteln konnte, welche ich bei der Erstellung meiner Kurse habe.
Außerhalb von Udemy setze ich als studierter Informatiker und selbstständiger Unternehmer erfolgreich Webprojekte für meinen Kunden um, und teile mein Wissen und meine Erfahrung in den hier angebotenen Online-Kursen.