Python-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Programme erstellt, Daten verarbeitet und Automatisierungen umgesetzt werden. Sie können Fähigkeiten in Syntax, Funktionen, Datenstrukturen und Bibliotheken aufbauen. Viele Kurse nutzen Beispiele, úbungen und Projekte, um Python anwendbar zu machen.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Tiefes Lernen, Generative KI, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Faltungsneuronale Netzwerke, Python-Programmierung, Generative Modellarchitekturen
★ 4.5 (99) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Text Mining, Einbettungen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Installation der Software, Entwicklungsumgebung, Vorverarbeitung von Daten, Datenvorverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Markov-Modell, Statistik, Statistische Methoden, Databricks, Regressionsanalyse, Datenwissenschaft, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Modellevaluation, Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeit, Bewertung des Modells, Statistische Inferenz, Bayessche Statistik, Stichproben (Statistik), Jupyter, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Python-Programmierung, Statistische Software, Statistische Programmierung, Statistische Modellierung, Simulationen
★ 4 (109) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

University at Buffalo
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenqualität, Bereinigung von Daten, Daten-Storytelling, Statistische Analyse, Qualität der Daten, Tableau-Software, Software zur Datenvisualisierung, Prozess-Fähigkeit, Geschäftsplanung, Business-Analytik, Daten-Strategie, Datengestützte Entscheidungsfindung, Software zur Datenanalyse, Datenanalyse, Matlab, Statistische Visualisierung, Prozess-Analyse, Unternehmensplanung, Statistische Prozesskontrollen, Präsentation der Daten, Minitab
★ 4.7 (172) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Transfer Learning, Fine-tuning, Tensorflow, Natural Language Processing, Keras (Neural Network Library), Embeddings, Model Training, Deep Learning, Classification Algorithms, Model Evaluation, Machine Learning, Software Visualization
★ 4.8 (181) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Visualization (Computer Graphics)
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Software-Dokumentation, Git (Versionskontrollsystem), Generative KI, GitHub, Versionskontrolle, Jupyter
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Tensorflow, Model Optimization, Python Programming, Model Training, Natural Language Processing, Data Preprocessing, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Text Mining, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Classification Algorithms, Machine Learning
★ 4.5 (174) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Bericht schreiben, A/B-Tests, Personenbezogene Analytik, Analytik, Statistische Analyse, Statistische Berichterstattung, Analytische Fähigkeiten, Arbeitsablauf-Management, Statistische Methoden, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Business-Analytik, Datengestützte Entscheidungsfindung, Statistische Hypothesenprüfung, Analyse, Korrelationsanalyse, Erweiterte Analytik, Datenanalyse, People Analytics, Quantitative Forschung
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Daten-Pipelines, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Cloud-Management, Databricks, Regressionsanalyse, Überwachtes Lernen, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Datenumwandlung, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Klassifizierungsalgorithmen, Modell-Einsatz
★ 4.3 (178) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Northwestern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinenwesen, Simulation und Simulationssoftware, Mathematische Software, Mathematische Modellierung, Angewandte Mathematik, Kontrollsysteme, Mechanik, Robotik, Numerische Analyse, Algorithmen, Drehmoment (Physik)
★ 4.7 (173) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Data Visualization, NumPy, Pandas (Python Package), Model Evaluation, Plot (Graphics), Data Preprocessing, Regression Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Manipulation, Model Training, Machine Learning Methods, Machine Learning, Feature Engineering, Predictive Modeling, Data Wrangling, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Data Processing, Data Pipelines
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen