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.

Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Supervised Learning, Statistical Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Applied Machine Learning, Statistical Methods, Statistical Modeling, Machine Learning, Machine Learning Software, Statistical Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Regression Analysis, Classification Algorithms, Algorithms, Predictive Modeling, Dimensionality Reduction, Complex Problem Solving
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Amazon Web Services
Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Machine Learning, AI Enablement, MLOps (Machine Learning Operations), Technology Roadmaps, Data-Driven Decision-Making, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Business Analytics, Business Solutions, Organizational Strategy, AI Product Strategy, Organizational Change, Product Roadmaps, Feasibility Studies, System Requirements, Solution Design, Training Programs
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Data Preprocessing, Regression Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Visualization, Python Programming, Applied Machine Learning, Pandas (Python Package), Model Evaluation, NumPy, Predictive Modeling, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Data Manipulation, Dimensionality Reduction, Statistical Methods, Data Transformation, Feature Engineering, Unsupervised Learning, Performance Tuning
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Customer Analysis, Unsupervised Learning, Customer Insights, Marketing Analytics, Applied Machine Learning, Data Analysis, Web Analytics, Retail Store Operations, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Histogram, Decision Tree Learning, Model Evaluation, Pandas (Python Package)
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Generative AI, Model Deployment, Cloud Management, Kubernetes, Large Language Modeling, CI/CD, Cloud Deployment, Machine Learning Methods, Continuous Deployment, Tensorflow, Model Evaluation, Apache Airflow, AI Workflows, Continuous Integration, Feature Engineering, Containerization, Performance Tuning
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: No-Code-Entwicklung, Klassifizierungsalgorithmen, Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen, Random Forest Algorithmus, Statistisches Programmieren, Künstliche neuronale Netze, Modell-Bereitstellung, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, SAS (Software), Unternehmensanalyse
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, KI-Workflows, Generative KI, Abruf-erweiterte Erzeugung, LangChain, Datenverarbeitung, Modellierung großer Sprachen, Restful API, Verantwortungsvolle KI, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Python-Programmierung, Technische Software, Schnelles Engineering, Daten importieren/exportieren, Software-Architektur, Prompt-Muster, Reaktionsfähiges Webdesign, ChatGPT, IBM Cloud, Computervision
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Anomalie-Erkennung, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Datenvorverarbeitung, Überwachtes Lernen, Auto-Kodierer, Random Forest Algorithmus, Dimensionalitätsreduktion, Datenmanipulation, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Feature Technik, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Preprocessing, Model Deployment, Model Evaluation, Feature Engineering, Microsoft Azure, Applied Machine Learning, Machine Learning, Large Language Modeling, Data Cleansing, Supervised Learning, Data Transformation, Cloud Deployment, Data Ethics, CI/CD, Machine Learning Algorithms, Transfer Learning, Data Quality, Performance Tuning
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Algorithms, Data Visualization, Dashboard, Classification Algorithms, Interactive Data Visualization, Data Visualization Software, Model Evaluation, Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Plot (Graphics), Web Applications, Logistic Regression, Predictive Modeling, Data Science, Python Programming, Pandas (Python Package)
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Dashboard, Data Presentation, Model Evaluation, Data Literacy, No-Code Development, Business Analytics, Data Science, Business Analysis, Model Deployment, Applied Machine Learning, Data Ethics, Data Capture, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning, Data Analysis, Predictive Modeling, Data Visualization
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Künstliche Intelligenz, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Datenvorverarbeitung, Überwachtes Lernen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Feature Technik
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen