Sie werden mit den im Rahmen des Kurses bereitgestellten strukturierten Datensätzen arbeiten, um mithilfe von Orange Regressions- und Klassifikationsmodelle zu erstellen und zu bewerten.

Sie erwerben Kenntnisse in der Erstellung von No-Code-Workflows für maschinelles Lernen, der Anwendung von Regressions- und Klassifikationsalgorithmen, der Bewertung der Modellleistung sowie der Entwicklung von End-to-End-Lösungen für die prädiktive Analytik mit Orange.

Ja. Der Kurs beginnt mit den Grundlagen und führt schrittweise zu fortgeschrittenen Modellierungstechniken, sodass er auch für Anfänger geeignet ist.

Ihre Lernfortschritte werden anhand von Modul-Quizzen, praktischen Prüfungen und einer Abschlussprüfung bewertet, in der Ihre Fähigkeit, vollständige Machine-Learning-Workflows zu erstellen und zu bewerten, geprüft wird.

Der Kurs ist auf das eigene Lerntempo zugeschnitten und lässt sich in der Regel innerhalb weniger Wochen abschließen, je nach Ihrem Lerntempo und Ihrem Zeitaufwand.

Orange ist eine visuelle Plattform für maschinelles Lernen und Data Mining. Mit ihr lassen sich komplette ML-Workflows erstellen, indem Komponenten auf einer Arbeitsfläche miteinander verbunden werden – ganz ohne Programmieraufwand. Die Plattform findet breite Anwendung in Wissenschaft, Forschung und Geschäftsanalytik.

Alle ML-Techniken – von der Erstellung von Regressions-Workflows bis hin zur Feinabstimmung von Klassifikationsmodellen – werden anhand detaillierter Videodemonstrationen des Dozenten vermittelt. Es wird erwartet, dass Sie Orange auf Ihrem eigenen Rechner installieren, den Anweisungen des Dozenten in Echtzeit folgen und das Video jederzeit anhalten, wenn Sie einen Schritt nachmachen oder ein Konzept noch einmal durchgehen möchten, bevor Sie fortfahren.

Die Regression dient der Vorhersage kontinuierlicher numerischer Ergebnisse wie Umsatzzahlen oder Temperaturen, während die Klassifizierung zur Vorhersage kategorialer Ergebnisse wie „Betrug“ oder „kein Betrug“ dient. Beide Modelltypen werden umfassend behandelt, wobei für jeden Typ separate Module und praktische Demonstrationen vorgesehen sind.

Für Regressionsmodelle verwenden Sie RMSE, MAE und R², für Klassifikationsmodelle Verwechslungsmatrizen, Präzision, Recall, F1-Score und ROC-Kurven – all dies wird direkt in der Workflow-Arbeitsfläche von Orange visualisiert und interpretiert.

Ja. Sie lernen, wie Sie Modellparameter in Orange systematisch anpassen, um die Genauigkeit zu verbessern, Überanpassung zu reduzieren und das leistungsstärkste Modell auszuwählen. Der Optimierungsprozess wird ausführlich demonstriert, sodass Sie mitverfolgen und mit Ihren eigenen Einstellungen experimentieren können.

Um auf Kursmaterialien und Aufgaben zugreifen zu können und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie bei der Anmeldung zu einem Kurs die Option „Zertifikat“ erwerben. Berechtigte Lernende haben möglicherweise auch die Möglichkeit, mit einer kostenlosen Testphase zu beginnen. Bei einigen Kursen wird möglicherweise auch die Option „Vollständiger Kurs, kein Zertifikat“ angeboten. Damit haben Sie Zugriff auf die Kursmaterialien, können die erforderlichen Prüfungen einreichen und erhalten eine Abschlussnote, können jedoch kein Zertifikat erwerben oder erhalten.

Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.