Machine Learning Campus: Data Science mit Python

Du möchtest Machine Learning verstehen und dich zum Data Scientist ausbilden lassen?

Dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Dich!

Komplettpaket Machine Learning: Alle Grundlagen in Python und Machine Learning Algorithmen mitsamt Evaluation und Feature Engineering. Dabei werden Modelle aus dem Supervised Learning und Clustering betrachtet, sowie das Deep Learning und der KI. Der Fokus liegt auf den aktuellen Themen Reinforcement Learning und Natural Language Processing.

Hast du dich schonmal gefragt wie es wäre den aktuell relevantesten Skill zu lernen und...

• von KI Trends zu profitieren?

• Möglichkeit auf richtig gut bezahlte Jobs zu haben?

• mit Python komplexe Probleme spielerisch zu lösen?

• in der Welt der Künstlichen Intelligenz und Deep Learning mitzuwirken?

All das ist möglich im Leben eines Data Scientist. Und mit diesem Kurs bekommst du die vollständige Ausbildung dazu.

• Abschnitt 1: Introduction

  Im ersten Abschnitt des Kurses "Machine Learning Campus: Data Science mit Python" erhältst du eine Einführung in den Kurs. Die erste Lektion bietet einen Überblick über den gesamten Kurs, damit du die Struktur und die wichtigsten Themenbereiche kennenlernen kannst. In der zweiten Lektion stellt sich der Dozent vor und teilt seine Motivation sowie seine Ziele für den Kurs mit, um dir einen persönlichen Einblick zu geben.

• Abschnitt 2: Vorarbeit

  In diesem Abschnitt legst du das Fundament für die Arbeit mit Python und den notwendigen Tools. Zunächst lernst du, wie du Python und PyCharm einrichtest. Die darauf folgenden Lektionen vertiefen deine grundlegenden Kenntnisse in Python und führen dich schrittweise in die Welt der Datenwissenschaft ein. Der Abschnitt schließt mit der Einführung in wichtige Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Matplotlib und scikit-learn ab, die essenziell für die Datenanalyse und Machine Learning sind.

• Abschnitt 3: Machine Learning Einführung

  Hier wird dir der Unterschied zwischen Statistik und Machine Learning erläutert. Es wird die Basis für ein tieferes Verständnis der Konzepte geschaffen, die im Machine Learning eine Rolle spielen. Du erfährst, wie Machine Learning sich von traditioneller Statistik unterscheidet und welche Anwendungen daraus resultieren.

• Abschnitt 4: Terminologie

  Die Lektionen in diesem Abschnitt erklären dir die grundlegenden Begriffe und Techniken im Machine Learning. Du lernst, was Merkmale sind und wie sie extrahiert werden können. Außerdem wird dir der Unterschied zwischen Regression und Klassifikation verdeutlicht. Diese Kenntnisse sind entscheidend, um die verschiedenen Algorithmen und Modelle richtig anwenden zu können.

• Abschnitt 5: Evaluation von Modellen

  Die Evaluation von Modellen ist ein kritischer Schritt im Machine Learning. Dieser Abschnitt behandelt verschiedene Fehlerfunktionen und wie sie zur Bewertung von Modellen verwendet werden. Themen wie Over- und Underfitting sowie Train-Test-Validierung und k-Fold-Cross-Validation werden ausführlich erläutert, um dir ein fundiertes Verständnis der Modellbewertung zu vermitteln.

• Abschnitt 6: Supervised Learning

  Dieser Abschnitt führt dich in die Welt des überwachten Lernens ein. Du lernst verschiedene Algorithmen kennen, darunter lineare Regression, k-Nearest-Neighbours und Entscheidungsbäume. Darüber hinaus werden Ensemble-Methoden wie Bagging, Random Forest und Gradient Boosted Trees erklärt, inklusive der Bedeutung der Feature-Importance in diesen Modellen.

• Abschnitt 7: Clustering

  Im Abschnitt Clustering werden unüberwachte Lernmethoden vorgestellt. Du lernst die Prinzipien von K-Means, hierarchischem Clustering und DBSCAN kennen. Diese Methoden sind wichtig, um Muster und Strukturen in unbeschrifteten Daten zu erkennen und zu analysieren.

• Abschnitt 8: Feature Engineering

  Feature Engineering ist ein entscheidender Prozess zur Verbesserung der Modellleistung. Die Lektionen in diesem Abschnitt behandeln verschiedene Methoden zur Auswahl und Transformation von Features, darunter Distanzmaße, Normalisierungstechniken und Dimensionsreduzierung. Dies ermöglicht es dir, deine Daten optimal für das Training von Modellen vorzubereiten.

• Abschnitt 9: Deep Learning

  Deep Learning ist ein spannendes und komplexes Thema. In diesem Abschnitt lernst du die Grundlagen neuronaler Netze, einschließlich Aktivierungsfunktionen, Convolutional und Pooling Layers. PyTorch wird als Framework eingeführt, und du wirst durch praktische Beispiele geführt, um ein tiefes Verständnis für die Implementierung und das Training von neuronalen Netzen zu entwickeln.

• Abschnitt 10: Reinforcement Learning

  Reinforcement Learning ist ein fortgeschrittenes Thema, das in diesem Abschnitt behandelt wird. Du lernst die grundlegenden Begrifflichkeiten und Konzepte kennen, einschließlich Q-Learning und Policy Gradients. Praktische Beispiele, wie das Taxi-Problem, helfen dir, die Theorie in die Praxis umzusetzen und ein tiefes Verständnis für diese Lernmethode zu entwickeln.

• Abschnitt 11: Natural Language Processing

  Der letzte Abschnitt des Kurses widmet sich der Verarbeitung natürlicher Sprache. Du lernst Techniken wie Bigram, Tokenization und Embeddings kennen. Der Abschnitt endet mit einer Einführung in Transformer-Modelle, die eine zentrale Rolle im modernen NLP spielen. Diese Kenntnisse sind entscheidend, um Texte und sprachliche Daten effektiv zu analysieren und zu modellieren.

Du bekommst sofortigen Zugriff auf:

• 14 Stunden Machine Learning Campus

• Zugang zur Community. Austausch mit allen Kursmitgliedern

• Support von Data Scientist Tim

• Lebenslanger Zugriff auf den Kurs und alle zukünftigen Updates

Udemy Zufriedenheitsgarantie
Udemy hat eine 30 Tage 100% Geld zurück Garantie. Wenn Du also doch nicht zufrieden mit dem Kauf bist, bekommst du das gesamte Geld sofort zurück!

Schreibe dich jetzt in den Kurs ein und werde innerhalb kürzester Zeit zum Data Scientist!

Wir freuen uns schon Dich in der ersten Lektion des Machine Learning Campus begrüßen zu dürfen!

Tim & Marius