Aktualisiert im Mai 2025. Dieser Kurs enthält jetzt den Coursera Coach! Eine intelligentere Art zu lernen mit interaktiven Echtzeit-Unterhaltungen, die Ihnen helfen, Ihr Wissen zu testen, Annahmen zu hinterfragen und Ihr Verständnis zu vertiefen, während Sie im Kurs vorankommen. Begeben Sie sich auf eine Reise durch die aufregende Welt des Maschinellen Lernens, beginnend mit den Grundlagen der Python-Programmierung. Sie beginnen mit der Beherrschung der wichtigsten Datentypen, Schleifen und Entscheidungsfindungskonstrukte von Python und erwerben so eine solide Grundlage für die Programmierung. Im weiteren Verlauf tauchen Sie in das Maschinelle Lernen ein und erforschen, wie es das menschliche Lernen nachahmt, Datensätze verarbeitet und wichtige Konzepte wie Ausreißer, Modell-Training und Überanpassung anwendet. Der Kurs geht dann über in eine eingehende Untersuchung von Random Forest, einem leistungsstarken Algorithmus für Maschinelles Lernen. Sie lernen, Random Forest mit Python-Bibliotheken wie NumPy und Pandas zu implementieren, Daten mit Matplotlib zu visualisieren und entscheidende Schritte wie die Datenbereinigung, den Umgang mit fehlenden Werten und die Umwandlung kategorialer Daten in numerische Formen durchzuführen. Am Ende dieses Kurses haben Sie praktische Erfahrung in der Erstellung und Optimierung von Modellen des Maschinellen Lernens, insbesondere mit Random Forest, um komplexe Probleme zu lösen. Dieser Kurs richtet sich sowohl an Anfänger als auch an diejenigen, die ihr Verständnis des Maschinellen Lernens vertiefen möchten, und verbindet Theorie mit praktischer Anwendung. Jedes Konzept wird mit realen Projekten untermauert, so dass Sie aus erster Hand sehen können, wie Algorithmen des Maschinellen Lernens auf verschiedene Datensätze angewendet werden können. Ganz gleich, ob Sie sich für eine Karriere in der Datenwissenschaft interessieren oder Ihre Programmierkenntnisse verbessern möchten, dieser Kurs bietet Ihnen die Werkzeuge und das Wissen, um erfolgreich zu sein. Dieser Kurs ist für Sie geeignet, wenn Sie lernen möchten, wie man in Python für maschinelles Lernen programmiert oder ein Modell für die Vorhersage von Analysen erstellt. Er ist für jemanden, der ein absoluter Anfänger ist und wirklich wenig oder sogar null Ahnung vom Maschinellen Lernen hat oder Random Forest von null auf hundert lernen möchte.