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Spezialisierung „KI für die wissenschaftliche Forschung“

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Spezialisierung „KI für die wissenschaftliche Forschung“

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft.

Nutzen Sie künstliche Intelligenz, um Hypothesen zu entdecken und zu testen.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

8.795 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 103 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Wie Sie KI in wissenschaftlichen Situationen einsetzen, um Trends und Muster in Datensätzen zu entdecken

  • Der gesamte Prozess des maschinellen Lernens

  • Verwenden Sie künstliche Intelligenz, um Sequenzen in Datensätzen vorherzusagen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Bioinformatik
  • Kategorie: Bereinigung von Daten
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Datenwissenschaft
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Technische Merkmale
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Modell-Optimierung
  • Kategorie: Modell Ausbildung
  • Kategorie: Random Forest Algorithmus

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
  • Kategorie: Pandas (Python-Paket)
  • Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)

Wichtige Details

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Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von LearnQuest.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

KURS 1, 14 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Techniken der künstlichen Intelligenz, um Hypothesen in Python zu testen

  • Anwendung eines Modells für maschinelles Lernen, das Numpy, Pandas und Scikit-Learn kombiniert

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: NumPy
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft

Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft

KURS 2, 12 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Implementierung und Auswertung von Modellen des maschinellen Lernens (neuronale Netze, Random Forests usw.) auf wissenschaftlichen Daten in Python

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Neuronale Netzwerke und Random Forests

Neuronale Netzwerke und Random Forests

KURS 3, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
Kategorie: Entscheidungsbaum-Lernen
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Tiefes Lernen
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Feinabstimmung

Was Sie lernen werden

  • Analyse von Genomsequenzen zur Ermittlung von Ähnlichkeiten und Identifizierung von Zielteilsequenzen mit Hilfe von prädiktiven Modellen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Molekularbiologie
Kategorie: Entwicklung von Medikamenten
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Molekulare, zelluläre und Mikrobiologie
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Medizinische Wissenschaft und Forschung
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Wissenschaftliche Visualisierung
Kategorie: Pandas (Python-Paket)

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen