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.

Maven Analytics
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Datenwissenschaft, Vorverarbeitung von Daten, Unüberwachtes Lernen, Data Mining, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Überwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Datenanalyse, Business Intelligence, Vorhersage, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Klassifizierungsalgorithmen, Explorative Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Statistische Analyse, Modellevaluation
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Vorverarbeitung von Daten, Datenmanipulation, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenanalyse, Bereinigung von Daten, AI-Personalisierung, Datenwrangling, Taxonomie, Text Mining, Bewertung des Modells, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Statistisches maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Logistische Regression, Unüberwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Regressionsanalyse, Entscheidungsbaum-Lernen, Überwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Statistische Analyse, Künstliche neuronale Netze
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

University of California, Davis
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenarchitektur, Deskriptive Statistik, Peer Review, Datenqualität, Verteiltes Rechnen, Datenkompetenz, Daten-Storytelling, JSON, SQL, Deskriptive Analytik, Präsentation der Daten, Qualität der Daten, Datenanalyse, Apache Spark, Explorative Datenanalyse, Databricks, Datenverwaltung, Komplexe Problemlösung, Daten-Governance, Präsentationen, Daten-Pipelines, Daten-Seen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: DevOps, Grafana, CI/CD, Git (Versionskontrollsystem), Python-Programmierung, Devops-Werkzeuge, Linux-Befehle, Bereitstellung von Anwendungen, Anwenderbericht, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Kontinuierliche Integration, Istio, Anwendungsentwicklung, Software-Architektur, Softwaretechnik, Restful API, Cloud-Bereitstellung, Testgetriebene Entwicklung (TDD), Architektur des Cloud Computing, Software Architektur, Open Web Application Security Project (OWASP), Software-Entwicklung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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
Macquarie University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Erstellung des Dashboards, Microsoft Excel, Datenvalidierung, Produktivitätssoftware, Vorverarbeitung von Daten, Datenverarbeitung, Excel-Formeln, Datenmanipulation, Software zur Datenanalyse, Datenmodellierung, Validierung von Daten, Finanzielle Vorausschau, Datenwrangling, Prädiktive Modellierung, Excel-Makros, Dashboard, Präsentation der Daten, Interaktive Datenvisualisierung, Analytische Fähigkeiten, Tabellenkalkulations-Software, Datenvorverarbeitung, Business-Analytik
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: LLM Application, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Fine-tuning, Model Training
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Illinois Tech
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Generative adversarische Netze (GANs), Modell Ausbildung, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netze, Lernen übertragen, Netzwerk-Modell, Computer Vision, Netzarchitektur, Generative Modellarchitekturen, Methoden des maschinellen Lernens, Verarbeitung natürlicher Sprache, Tiefes Lernen, Bildanalyse, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Generative KI, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Künstliche neuronale Netze
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Git (Versionskontrollsystem), Python-Programmierung, Statistische Programmierung, R Programmierung, Open-Source-Technologie, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Cloud-Hosting, Entwicklungsumgebung, GitHub, Andere Programmiersprachen, Software-Entwicklungstools, R (Software), Abfragesprachen, Software zur Datenvisualisierung, Cloud Computing, Jupyter
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Erstellung des Dashboards, Datenwissenschaft, Statistik, Deskriptive Statistik, Web-Scraping, Relationale Datenbanken, Statistische Methoden, SQL, R Programmierung, Python-Programmierung, Datenanalyse, NumPy, Datenvisualisierung, Dashboard, Präsentation der Daten, Wahrscheinlichkeitsverteilung, R (Software), Datenbank-Management, Datenbank Management, Statistische Analyse, Jupyter
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenumwandlung, Unüberwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Datenmanipulation, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, OpenAI-API, Apache Spark, PySpark, AI-Personalisierung, Einbettungen, Pandas (Python-Paket), Daten-Pipelines
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden