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Python: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze

Python: Data Science, Machine Learning & Neural Networks

Python: Data Science, Machine Learning & Neural Networks From Python beginners to sought-after data science experts (including deep learning): The complete course

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

As a data scientist, you not only have an incredibly exciting job, you are in demand like never before. In addition, you get a far above average salary (according to the Indeed job exchange).

I developed this course because I want to prepare you ideally for it.

This course teaches you all 4 subject areas that are necessary for you as a data scientist. With over 240+ lessons and over 29+ hours of HD video, this is one of the most comprehensive courses on Udemy.

What do you learn in this course?

  1. Python basics (if you've never programmed)
  2. Data science
  3. Machine learning
  4. Deep Learning (Neural Networks)

These sections are ideally coordinated with each other, you learn very efficiently: Clear visualizations instead of dry, mathematical formulas.

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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