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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Maschinelles Lernen ist die Grundlage für prädiktive Modellierung und künstliche Intelligenz. Wenn Sie sowohl die zugrundeliegenden Konzepte als auch die Erstellung von Modellen mit den gängigsten Tools für maschinelles Lernen kennenlernen möchten, ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie. In diesem Kurs lernen Sie die Grundprinzipien des maschinellen Lernens kennen und erfahren, wie Sie gängige Tools und Frameworks verwenden, um maschinelle Lernmodelle zu trainieren, zu bewerten und zu nutzen. Dieser Kurs soll Sie auf Aufgaben vorbereiten, die die Planung und Schaffung einer geeigneten Arbeitsumgebung für Data Science Workloads auf Azure umfassen. Sie werden lernen, wie Sie Datenexperimente durchführen und Vorhersagemodelle trainieren. Darüber hinaus werden Sie Modelle für maschinelles Lernen verwalten, optimieren und in der Produktion einsetzen. Von den grundlegendsten klassischen Modellen für maschinelles Lernen bis hin zur explorativen Datenanalyse und der Anpassung von Architekturen werden Sie durch leicht verdauliche konzeptionelle Inhalte und interaktive Jupyter-Notizbücher geführt. Wenn Sie bereits eine Vorstellung von maschinellem Lernen haben oder über einen starken mathematischen Hintergrund verfügen, ist dieser Kurs perfekt für Sie. In diesen Modulen werden einige Konzepte des maschinellen Lernens gelehrt, aber es geht schnell voran, so dass sie die Leistungsfähigkeit von Tools wie scikit-learn, TensorFlow und PyTorch nutzen können. Dieser Lernpfad ist auch am besten für Sie geeignet, wenn Sie gerade genug Vertrautheit suchen, um Beispiele für maschinelles Lernen für Produkte wie Azure ML oder Azure Databricks zu verstehen. Es ist auch ein guter Ausgangspunkt, wenn Sie vorhaben, über das klassische maschinelle Lernen hinauszugehen und eine Ausbildung in Deep Learning und neuronalen Netzen zu erhalten, die wir hier nur vorstellen. Dieses Programm besteht aus 5 Kursen, die Sie auf die Prüfung DP-100 vorbereiten: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure. Die Zertifizierungsprüfung bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihr Wissen und Ihre Kompetenz beim Betrieb von maschinellen Lernlösungen im Cloud-Maßstab unter Verwendung von Azure Machine Learning unter Beweis zu stellen. In dieser Specialization lernen Sie, Ihre vorhandenen Kenntnisse in Python und maschinellem Lernen zu nutzen, um die Datenaufnahme und -aufbereitung, die Modellschulung und -bereitstellung sowie die Überwachung von maschinellen Lernlösungen in Microsoft Azure zu verwalten. Jeder Kurs vermittelt Ihnen die Konzepte und Fähigkeiten, die in der Prüfung geprüft werden.
Die Erforschung und Analyse von Daten ist der Kern der Datenwissenschaft. Datenwissenschaftler benötigen Kenntnisse in Sprachen wie Python, um Daten zu untersuchen, zu visualisieren und zu manipulieren. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Python verwenden, um Daten zu erforschen, zu visualisieren und zu manipulieren. Sie werden auch lernen, wie Regression verwendet werden kann, um ein maschinelles Lernmodell zu erstellen, das numerische Werte vorhersagt. Sie werden das scikit-learn Framework in Python verwenden, um ein Regressionsmodell zu trainieren und auszuwerten.
Das ist alles enthalten
7 Videos14 Lektüren9 Aufgaben1 Diskussionsthema
Infos zu Modulinhalt anzeigen
7 Videos•Insgesamt 18 Minuten
Einführung in den Kurs•2 Minuten
Prüfung DP-100: Design und Implementierung einer Data Science Lösung auf Azure Zertifizierung•5 Minuten
Einführung in die Lektion•2 Minuten
Zusammenfassung der Lektion•1 Minute
Einführung in die Lektion•1 Minute
Was ist Regression?•6 Minuten
Zusammenfassung der Lektion•1 Minute
14 Lektüren•Insgesamt 177 Minuten
Syllabus des Kurses•15 Minuten
Prüfung DP-100: gemessene Fertigkeiten•15 Minuten
Wie Sie in diesem Kurs erfolgreich sein können•15 Minuten
Daten mit NumPy und Pandas erforschen•10 Minuten
Übung - Erforschen von Daten mit NumPy und Pandas•10 Minuten
Daten visualisieren•10 Minuten
Übung - Daten mit Matplotlib visualisieren•10 Minuten
Prüfen Sie Daten aus der realen Welt•10 Minuten
Übung - Untersuchen Sie Daten aus der realen Welt•12 Minuten
Übung - Trainieren und bewerten Sie ein Regressionsmodell•30 Minuten
Entdecken Sie neue Regressionsmodelle•10 Minuten
Übung - Experimentieren Sie mit leistungsfähigeren Regressionsmodellen•10 Minuten
Verbessern Sie Modelle mit Hyperparametern•10 Minuten
Übung - Optimieren und Speichern von Modellen•10 Minuten
9 Aufgaben•Insgesamt 68 Minuten
Quiz zur Übung•2 Minuten
Quiz zur Übung•3 Minuten
Quiz zur Übung•3 Minuten
Wissens-Check•15 Minuten
Quiz zur Übung•3 Minuten
Quiz zur Übung•3 Minuten
Quiz zur Übung•3 Minuten
Wissens-Check•15 Minuten
Testvorbereitung•21 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 30 Minuten
Treffen und Begrüßung•30 Minuten
Trainieren und bewerten Sie Klassifizierungs- und Clustering-Modelle
Modul 2•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Die Klassifizierung ist eine Art des maschinellen Lernens, mit der Objekte in Klassen eingeteilt werden. In diesem Modul lernen Sie, wie die Klassifizierung verwendet werden kann, um ein maschinelles Lernmodell zu erstellen, das Kategorien oder Klassen vorhersagt. Sie werden das scikit-learn Framework in Python verwenden, um ein Klassifizierungsmodell zu trainieren und zu bewerten. Sie werden auch lernen, wie Clustering verwendet werden kann, um unbeaufsichtigte maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die Datenbeobachtungen in Clustern gruppieren. Sie werden das scikit-learn Framework in Python verwenden, um ein Clustering-Modell zu trainieren.
Das ist alles enthalten
7 Videos7 Lektüren8 Aufgaben
Infos zu Modulinhalt anzeigen
7 Videos•Insgesamt 9 Minuten
Einführung in die Lektion•1 Minute
Was ist eine Klassifizierung?•3 Minuten
Bewerten Sie Klassifizierungsmodelle•2 Minuten
Zusammenfassung der Lektion•1 Minute
Einführung in die Lektion•1 Minute
Was ist Clustering?•1 Minute
Zusammenfassung der Lektion•0 Minuten
7 Lektüren•Insgesamt 110 Minuten
Übung - Trainieren und bewerten Sie ein Klassifizierungsmodell•30 Minuten
Übung - Klassifizierung mit alternativen Metriken durchführen•10 Minuten
Erstellen Sie Klassifizierungsmodelle mit mehreren Klassen•10 Minuten
Übung - Trainieren und Bewerten von Mehrklassen-Klassifizierungsmodellen•10 Minuten
Übung - Trainieren und bewerten Sie ein Clustering-Modell•30 Minuten
Bewerten Sie verschiedene Arten von Clustering•10 Minuten
Übung - Trainieren und bewerten Sie fortgeschrittene Clustering-Modelle•10 Minuten
8 Aufgaben•Insgesamt 66 Minuten
Quiz zur Übung•3 Minuten
Quiz zur Übung•3 Minuten
Quiz zur Übung•3 Minuten
Wissens-Check•15 Minuten
Quiz zur Übung•3 Minuten
Quiz zur Übung•3 Minuten
Wissens-Check•15 Minuten
Testvorbereitung•21 Minuten
Trainieren und bewerten Sie Deep Learning Modelle
Modul 3•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul lernen Sie die grundlegenden Prinzipien des Deep Learning kennen und erfahren, wie Sie mit PyTorch oder Tensorflow tiefe neuronale Netzwerkmodelle erstellen. Sie werden auch die Verwendung von neuronalen Faltungsnetzwerken zur Erstellung von Modellen zur Bildklassifizierung erkunden.
Das ist alles enthalten
8 Videos4 Lektüren6 Aufgaben1 Diskussionsthema
Infos zu Modulinhalt anzeigen
8 Videos•Insgesamt 21 Minuten
Einführung in die Lektion•2 Minuten
Konzepte für tiefe neuronale Netze•8 Minuten
Zusammenfassung der Lektion•0 Minuten
Einführung in die Lektion•1 Minute
Schichten in einem faltigen neuronalen Netzwerk•7 Minuten
Lernen übertragen•1 Minute
Zusammenfassung der Lektion•0 Minuten
Kurs abschließen•1 Minute
4 Lektüren•Insgesamt 80 Minuten
Übung - Trainieren Sie ein tiefes neuronales Netzwerk•30 Minuten
Übung - Trainieren Sie ein faltiges neuronales Netzwerk•10 Minuten
Übung - Nutzen Sie das Transfer-Lernen•30 Minuten
Was Sie als nächstes erwartet•10 Minuten
6 Aufgaben•Insgesamt 67 Minuten
Quiz zur Übung•3 Minuten
Wissens-Check•15 Minuten
Quiz zur Übung•2 Minuten
Quiz zur Übung•2 Minuten
Wissens-Check•15 Minuten
Testvorbereitung•30 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Kursrückblick•10 Minuten
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Unser Ziel bei Microsoft ist es, jeden Einzelnen und jede Organisation auf der Welt in die Lage zu versetzen, mehr zu erreichen. In dieser nächsten Revolution der digitalen Transformation wird das Wachstum durch Technologie angetrieben. Unser integrierter Cloud-Ansatz schafft eine unübertroffene Plattform für die digitale Transformation. Wir gehen auf die realen Bedürfnisse unserer Kunden ein, indem wir Microsoft 365, Dynamics 365, LinkedIn, GitHub, Microsoft Power Platform und Azure nahtlos integrieren, um für jede Organisation - vom Großunternehmen bis hin zum Familienbetrieb - geschäftliche Vorteile zu erschließen. Das Rückgrat und die Grundlage dafür ist Azure.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
4.5
331 Bewertungen
5 stars
67,67 %
4 stars
24,47 %
3 stars
3,02 %
2 stars
2,11 %
1 star
2,71 %
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J
JK
5·
Geprüft am 20. Feb. 2022
Great course with lots of insights. Definetly worth it!
G
GM
4·
Geprüft am 31. Juli 2025
some answers are wrong in 4th course. Rest of the course was very comprehensive and a must do before dp100.
D
DW
5·
Geprüft am 3. Dez. 2023
Condense but solid course on ML basics. AND first time I was guided in a cloud provider for ML use cases without having to shed tears from frustration. Very good to gain first familiarity with Azure.
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