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

University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, NumPy, Verarbeitung natürlicher Sprache, Netzwerk-Modell, Matplotlib, Datenmanipulation, Text Mining, Datenvorverarbeitung, Plot (Grafiken), Netzwerkanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Vorverarbeitung von Daten, Software zur Datenvisualisierung, Infografiken, Technische Merkmale, Interaktive Datenvisualisierung, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Analyse sozialer Netzwerke, Pandas (Python-Paket), Feature Technik, Modellevaluation
★ 4.5 (34.330) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Arbeitsablauf-Management, Software für maschinelles Lernen, Generative Modellarchitekturen, ChatGPT, KI-Kenntnisse, Datenwissenschaft, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Maschinelles Lernen, AI-Arbeitsabläufe, Verantwortungsvolle AI, Selbstbedienungstechnologien, Analyse des Geschäftsablaufs, IBM Wolke, Prompt-Muster, Schnelles Engineering, LLM-Bewerbung, No-Code-Entwicklung
★ 4.7 (35.827) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Produktstrategie, Prädiktive Modellierung, Datengestützte Entscheidungsfindung, Journey Mapping, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Reise-Mapping, Entscheidungsunterstützende Systeme, Angewandtes maschinelles Lernen, Analytik, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Business-Lösungen, Kundenanalyse, Prädiktive Analytik, AI-Integrationen, Modellevaluation
★ 4.4 (84) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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: Methoden des maschinellen Lernens, Prädiktive Modellierung, Datenvisualisierung, Logistische Regression, Statistisches maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Klassifizierungsalgorithmen, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Bereinigung von Daten, Überwachtes Lernen, Technische Merkmale, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Feature Technik, Modellevaluation
★ 4.8 (19) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Datenwrangling, Microsoft Excel, Erstellung des Dashboards, Generative KI, Datenanalyse, Plot (Grafiken), Explorative Datenanalyse, Dashboard, SQL, IBM Kognos-Analytik, Python-Programmierung, Daten-Storytelling, Interaktive Datenvisualisierung, Software zur Datenvisualisierung, Plotly, Web-Scraping, Excel-Formeln, Präsentation der Daten, Professionelle Netzwerkarbeit, IBM Cognos-Analytik
★ 4.6 (98.796) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

National Taiwan University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Machine Learning Methods, Statistical Machine Learning, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, Model Optimization, Random Forest Algorithm, Deep Learning, Classification Algorithms, Machine Learning, Applied Machine Learning, Decision Tree Learning, Artificial Neural Networks, Model Training, Model Evaluation, Embeddings, Logistic Regression, Regression Analysis
★ 4.9 (35) · Mittel · Kurs · 3–6 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Tiefes Lernen, Google Gemini, KI-Kenntnisse, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Google Cloud-Plattform, Modellierung großer Sprachen
★ 4.7 (11.988) · Anfänger · 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, Digitale Pädagogik, Unterricht, Verwaltung von Inhalten, Technologie-Strategien, Lernmanagement-Systeme, Unterrichten
★ 4.7 (3234) · Anfänger · Kurs · 1–3 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

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