Lernpfad
Wissenschaftlerin für maschinelles Lernen in Python
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Beschreibung des Lernpfades
Wissenschaftlerin für maschinelles Lernen in Python
Master the Essential Python Skills for Machine Learning
Beginne deine Reise zum Machine Learning Scientist mit diesem umfassenden Python Lernpfad. Sammle praktische Erfahrungen mit überwachten, unüberwachten und Deep Learning-Techniken, während du mit realen Datensätzen arbeitest. Am Ende dieses Lernpfads wirst du das Selbstvertrauen und die Fähigkeiten haben, komplexe Probleme des maschinellen Lernens anzugehen und leistungsstarke Vorhersagemodelle zu erstellen.Von den Python-Grundlagen zum fortgeschrittenen maschinellen Lernen
Egal, ob du ein Python-Neuling oder ein erfahrener Programmierer bist, dieser Lernpfad bietet dir alles, was du brauchst. Du lernst zunächst die Grundlagen der Python-Programmierung und steigst schnell in fortgeschrittene Konzepte des maschinellen Lernens ein. Der sorgfältig zusammengestellte Lehrplan umfasst:- Überwachtes Lernen mit scikit-learn
- Unüberwachte Lerntechniken wie Clustering und Dimensionalitätsreduktion
- Lineare Klassifikatoren und baumbasierte Modelle
- Gradientenverstärkung mit XGBoost
- Feature Engineering und Vorverarbeitung für maschinelles Lernen
- Zeitreihenanalyse und -prognose
- Natürliche Sprachverarbeitung mit SpaCy
- Deep Learning mit PyTorch
- Verteiltes maschinelles Lernen mit PySpark
Praktisches Lernen mit Projekten aus der realen Welt
Wende deine Fähigkeiten in praktischen Projekten an, die die Herausforderungen widerspiegeln, mit denen Wissenschaftler für maschinelles Lernen in der Industrie konfrontiert sind. Du arbeitest mit verschiedenen Datensätzen, die vom Kundenverhalten bis zu Bild- und Textdaten reichen, um reale Probleme zu lösen. Mit Hilfe von Vorhersagemodellen für die Landwirtschaft, dem Clustering antarktischer Pinguinarten und der Vorhersage der Verleihdauer von Kinofilmen sammelst du praktische Erfahrungen bei der Bewältigung komplexer maschineller Lernaufgaben. Außerdem lernst du Strategien kennen, mit denen du in Kaggle-Wettbewerben glänzen kannst und deine Fähigkeit, leistungsstarke Modelle zu entwickeln, verbesserst. Diese Projekte helfen dir, ein überzeugendes Portfolio zu erstellen, mit dem du potenziellen Arbeitgebern deine Expertise im Bereich maschinelles Lernen präsentieren kannst.Mit gefragten Fähigkeiten fit für den Job werden
Maschinelles Lernen ist eine der begehrtesten Fähigkeiten auf dem heutigen Arbeitsmarkt. Wenn du diesen Lernpfad absolvierst, bist du gut gerüstet:- Bewirb dich auf Stellen als Machine Learning Scientist in verschiedenen Branchen.
- Zusammenarbeit mit Data-Science-Teams zur Lösung komplexer Probleme
- Nimm an Kaggle-Wettbewerben und Hackathons teil
- Spezialisiere dich weiter in Bereichen wie NLP, Computer Vision oder Big Data.
Warum Python für maschinelles Lernen?
Python hat sich aufgrund seiner Einfachheit, Vielseitigkeit und seines umfangreichen Ökosystems an leistungsstarken Bibliotheken zur Sprache der Wahl für maschinelles Lernen entwickelt. Mit Werkzeugen wie scikit-learn, PyTorch und PySpark kannst du mit Python Algorithmen für maschinelles Lernen effizient implementieren und sie für große Datenmengen skalieren. Wenn du Python für maschinelles Lernen beherrschst, eröffnen sich dir viele Möglichkeiten in diesem schnell wachsenden Bereich.Entdecke dein Potenzial als Machine Learning Scientist
Bist du bereit, den ersten Schritt in Richtung einer lohnenden Karriere im Bereich maschinelles Lernen zu machen? Melde dich noch heute für den Lernpfad "Machine Learning Scientist in Python" an und erwerbe die Fähigkeiten und das Selbstvertrauen, um reale Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens zu meistern. Mit fachkundigem Unterricht, praktischen Projekten und einer unterstützenden Lerngemeinschaft bist du auf dem besten Weg, ein Machine Learning Scientist zu werden.Voraussetzungen
Es gibt keine Voraussetzungen für diesen TrackCourse
"Verbessern Sie Ihre Machine-Learning-Fähigkeiten mit scikit-learn in Python. Nutzen Sie reale Datensätze!"
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
Lernen Sie, wie Sie mit scikit-learn und scipy unbeschriftete Datensätze clustern, transformieren und visualisieren.
Project
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.
Course
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie baumbasierte Modelle und Ensembles für Regression und Klassifikation mit scikit-learn verwenden.
Project
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Course
In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.
Course
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Course
Learn how to clean and prepare your data for machine learning!
Course
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Course
Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
Course
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Course
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
Skill Assessment
Course
Lerne grundlegende Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache mit Python und wende sie auf Textdaten an.
Course
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Course
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Course
"Lernen Sie, Ihr erstes neuronales Netzwerk zu erstellen, Hyperparameter anzupassen und Probleme in PyTorch zu lösen."
Course
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
Course
Learn to process, transform, and manipulate images at your will.
Course
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Course
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Course
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
abgeschlossen
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