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: Modell Ausbildung, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Logistische Regression, Angewandtes maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Python-Programmierung, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Datenvisualisierung, Bereinigung von Daten, Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Klassifizierungsalgorithmen, Statistisches maschinelles Lernen, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Technische Merkmale
★ 4.8 (19) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Ggplot2, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Statistische Programmierung, Plot (Grafiken), GitHub, R Programmierung, Rmarkdown, Datenvisualisierung, Gemeinsame Nutzung von Daten, Bereinigung von Daten, Datenwrangling, Statistische Visualisierung, Versionskontrolle, Explorative Datenanalyse, R (Software), Knitr, Statistische Analyse
★ 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, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Logistische Regression, Faltungsneuronale Netze, Lernen übertragen, Angewandtes maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Tiefes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Modell-Einsatz, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze
★ 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: AI-Integrationen, Maschinelles Lernen, Journey Mapping, Analytik, Datengestützte Entscheidungsfindung, Künstliche Intelligenz, Prädiktive Analytik, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Entscheidungsunterstützende Systeme, Kundenanalyse, Business-Lösungen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), KI-Produktstrategie, Reise-Mapping, Modellevaluation
★ 4.4 (84) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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

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