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Python: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze

 

Python: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze

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Python: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze Vom Python-Anfänger zum gefragten Data-Science-Experten (inkl. Deep Learning): Der Komplettkurs Bestseller

What you'll learn

  • Werde zum gefragen Data-Science-Experten
  • Lerne Python, Data Science, Machine Learning & Deep Learning
  • Alles in einem Kurs - perfekt aufeinander abgestimmt
  • Arbeite mit echten Daten: So macht Machine Learning besonders viel Spaß
  • Verwende Python, um Daten auszuwerten
  • Trainiere ein Neuronales Netz mit Tensorflow und Keras

Requirements

  • Es werden keine Anforderungen vorausgesetzt
  • Ein Computer / Laptop ist nützlich, um die Codebeispiele nachzuvollziehen

Description

Als Data-Scientist hast du nicht nur einen unglaublich spannenden Job, du bist auf gefragt wie nie. Zudem bekommst du ein weit überdurchschnittliches Gehalt (laut Indeed Jobbörse).

Diesen Kurs habe ich entwickelt, weil ich dich darauf ideal vorbereiten möchte.

Dieser Kurs bringt dir alle 4 Themengebiete bei, die für dich als Data-Scientist notwendig sind. Mit über 240+ Lektionen und über 29+ Stunden HD-Videos ist dies einer der umfangreichsten Kurse auf Udemy.

Was lernst du alles in diesem Kurs?

  • Python Grundlagen (wenn du noch nie programmiert hast)
  • Data Science
  • Machine Learning
  • Deep Learning (Neuronale Netze)

Diese Abschnitte sind hierbei ideal aufeinander abgestimmt, du lernst hierbei sehr effizient: Anschauliche Visualisierungen statt trockenen, mathematischen Formeln.

Welche Themen behandelt der Kurs?

Teil 1: Python Grundlagen
  • Im ersten Abschnitt lernen wir die Grundlagen von Python kennen. Wir schauen uns die verschiedenen Datentypen an, wir lernen Funktionen kennen, und sind anschließend in der Lage, eigene kleinere Programme zu entwickeln. Als Praxisprojekt schreiben wir schon nach ein paar Stunden einen kleinen Spamfilter.
  • Wenn du schon Programmiererfahrung mit Python hast, kannst du diese Abschnitte überspringen - und direkt beim nächsten Teil anfangen.
Teil 2: Data Science
  • In diesem Abschnitt geht's dann um das Thema Data Science. Hier schauen wir uns an, wie wir Daten nach Python einlesen kannst, diese Daten dann filtern, und grafische Auswertungen erstellen. Zudem können wir vorab Zusammenhänge aus den Daten visualisieren - das wird uns später im nächsten Teil dann noch weiterhelfen.
  • In diesem Abschnitt verwenden wir gängige Tools wie Numpy, Pandas, Matplotlib und Seaborn. Als Praxisprojekt analysieren wir dann die Gehälter der Stadt San Francisco.
Teil 3: Machine Learning
  • Anschließend haben wir die Grundlage gelegt, uns mit Machine Learning zu beschäftigen. Hier lernst du dann, welche verschiedenen Arten von Machine Learning es gibt, wie Daten aufbereitet werden müssen, und wie du die Genauigkeit eines Modells beurteilen kannst.
  • Mit diesem Wissen sind wir dann in der Lage, eigene Modelle zu trainieren - und können so nicht nur Diabetes vorhersagen, sondern auch den Spamfilter aus Abschnitt 1 massiv verbessern. Hier verwenden wir das populäre Python-Tool Sklearn.
Teil 4: Deep Learning / Neuronale Netze
  • Aufbauend auf Teil 3 schauen wir uns dann das Thema Deep Learning & Neuronale Netze an. Hier trainieren wir zuerst ein einzelnes Neuron, aber dann erweitern wir das Modell, sodass wir ein ganzes Neuronales Netz trainieren können. Das Wissen zum klassischen Machine Learning hilft uns hier unglaublich weiter, weil sich viele der Zusammenhänge fast 1:1 auf neuronale Netze übertragen lassen.
  • Dadurch können wir dann eine Bilderkennung schreiben. Wir arbeiten in diesem Abschnitt mit gängigen Tools wie Keras und Tensorflow.
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