ML-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Modelle entwickelt, trainiert und bewertet werden. Sie können Fähigkeiten in Algorithmen, Datenaufbereitung, Modelloptimierung und Analyse aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Bibliotheken, Tools und Beispielprojekte vor.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Preprocessing, Data Visualization, Logistic Regression, Feature Engineering, Statistical Visualization, Data Processing, Data Cleansing, Data Wrangling, People Analytics, Predictive Modeling, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Science, Applied Machine Learning, Model Training, Statistical Modeling, Statistical Machine Learning, Regression Analysis, Supervised Learning, Model Evaluation, Machine Learning
★ 4.5 (15) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Cryptography, Model Evaluation, Exploratory Data Analysis, Event-Driven Programming, Encryption, Cryptographic Protocols, Server Side, Web Development, Regression Analysis, Apache, Model Training, Web Services, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Data Preprocessing, Secure Coding, Public Key Cryptography Standards (PKCS), Web Scraping, Natural Language Processing, Python Programming
★ 4.8 (75) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Anomaly Detection, Model Training, Jupyter, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Model Evaluation, Scientific Visualization, Data Visualization, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Data Analysis, Data Preprocessing, Machine Learning, Development Environment
★ 3.8 (18) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Bereinigung von Daten, Datenverarbeitung, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Datenvisualisierung, Modell Ausbildung, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Python-Programmierung, Statistisches maschinelles Lernen, Feature Technik, Technische Merkmale, Logistische Regression, Überwachtes Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Datenwissenschaft
★ 4.8 (19) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Datenwrangling, Explorative Datenanalyse, Bereinigung von Daten, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Gemeinsame Nutzung von Daten, Maschinelles Lernen, Datenmanipulation, Datenvisualisierung, Plot (Grafiken), R (Software), Statistische Visualisierung, Ggplot2, Knitr, GitHub, Versionskontrolle, Datenwissenschaft, Statistische Programmierung, Rmarkdown
★ 4.6 (48.210) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization, Keras (Neural Network Library), Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Statistical Visualization, Predictive Modeling, Model Training, Tensorflow, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Data Processing, Data Science, Predictive Analytics, Data Manipulation, Deep Learning, Data Wrangling, Machine Learning, Model Evaluation, Regression Analysis, Python Programming
★ 4.7 (27) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Transfer Learning, Tiefes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen übertragen, Faltungsneuronale Netzwerke, Logistische Regression, Künstliche neuronale Netze, Modellevaluation, Faltungsneuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Vorverarbeitung von Daten, Modell-Einsatz
★ 4.5 (96) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Feature Engineering, Model Deployment, Tensorflow, Model Training, Exploratory Data Analysis, Google Cloud Platform, Model Evaluation, Data Preprocessing, Keras (Neural Network Library), Machine Learning Software, Data Quality, Machine Learning Methods, Business Metrics, Machine Learning, Applied Machine Learning, Dataflow, Artificial Neural Networks, Data Pipelines, Logistic Regression
★ 4.6 (448) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Universidad de los Andes
Kompetenzen, die Sie erwerben: Technical Analysis, Financial Trading, Financial Market, Performance Measurement, Capital Markets, Market Trend, Investment Management, Investments, Securities Trading, Applied Machine Learning, Market Data, Machine Learning Methods, Return On Investment, Statistical Machine Learning, Financial Analysis, Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Machine Learning, Classification Algorithms, Financial Data
★ 4.8 (38) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Journey Mapping, Prädiktive Analytik, Datengestützte Entscheidungsfindung, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Analytik, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Reise-Mapping, AI-Integrationen, KI-Produktstrategie, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Business-Lösungen, Modellevaluation, Entscheidungsunterstützende Systeme, Kundenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
★ 4.4 (84) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

UNSW Sydney (The University of New South Wales)
Kompetenzen, die Sie erwerben: Planung, Software und Technologie für das Bildungswesen, digitale Kompetenz, Technologie-Strategien, Lernmanagement-Systeme, Verwaltung von Inhalten, Unterricht, Digitale Pädagogik, Unterrichten
★ 4.7 (3234) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenspeicherung, Tiefes Lernen, Datenkompetenz, Datengestützte Entscheidungsfindung, Datenverarbeitung, Data Mining, Digitale Transformation, Maschinelles Lernen, Cloud Computing, Große Daten, Datenwissenschaft
★ 4.7 (77.687) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen