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, 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
Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Künstliche Intelligenz, Kundenanalyse, Modellevaluation, Analytik, Prädiktive Modellierung, AI-Integrationen, Journey Mapping, Datengestützte Entscheidungsfindung, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Entscheidungsunterstützende Systeme, Business-Lösungen, KI-Produktstrategie, Reise-Mapping
★ 4.4 (84) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Software zur Datenvisualisierung, Netzwerk-Modell, NumPy, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Pandas (Python-Paket), Python-Programmierung, Plot (Grafiken), Bewertung des Modells, Vorverarbeitung von Daten, Datenmanipulation, Netzwerkanalyse, Analyse sozialer Netzwerke, Infografiken, Text Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modellevaluation, Datenvisualisierung, Interaktive Datenvisualisierung, Feature Technik, Technische Merkmale, Datenvorverarbeitung
★ 4.5 (34.330) · Mittel · 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: Schnelles Engineering, Analyse des Geschäftsablaufs, Generative Modellarchitekturen, ChatGPT, Selbstbedienungstechnologien, Verantwortungsvolle AI, Datenwissenschaft, Künstliche Intelligenz, No-Code-Entwicklung, Generative KI, AI-Arbeitsabläufe, Tiefes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, KI-Kenntnisse, Prompt-Muster, Maschinelles Lernen, Software für maschinelles Lernen, IBM Wolke, Arbeitsablauf-Management, LLM-Bewerbung
★ 4.7 (35.804) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

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

UNSW Sydney (The University of New South Wales)
Kompetenzen, die Sie erwerben: Planung, digitale Kompetenz, Lernmanagement-Systeme, Verwaltung von Inhalten, Technologie-Strategien, Unterricht, Unterrichten, Digitale Pädagogik, Software und Technologie für das Bildungswesen
★ 4.7 (3233) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Plotly, Software zur Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Datenwrangling, SQL, Plot (Grafiken), Generative KI, Professionelle Netzwerkarbeit, IBM Kognos-Analytik, Python-Programmierung, Microsoft Excel, Web-Scraping, IBM Cognos-Analytik, Erstellung des Dashboards, Datenvisualisierung, Excel-Formeln, Dashboard, Interaktive Datenvisualisierung, Präsentation der Daten, Daten-Storytelling
★ 4.6 (98.775) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Gemini, Modellierung großer Sprachen, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Google Cloud-Plattform, Tiefes Lernen, KI-Kenntnisse, Methoden des maschinellen Lernens
★ 4.7 (11.974) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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