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Spezialisierung „KI für die wissenschaftliche Forschung“

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Spezialisierung „KI für die wissenschaftliche Forschung“

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft.

Nutzen Sie künstliche Intelligenz, um Hypothesen zu entdecken und zu testen.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

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Stufe Anfänger

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4 Wochen zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden

  • Wie Sie KI in wissenschaftlichen Situationen einsetzen, um Trends und Muster in Datensätzen zu entdecken

  • Der gesamte Prozess des maschinellen Lernens

  • Verwenden Sie künstliche Intelligenz, um Sequenzen in Datensätzen vorherzusagen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
  • Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Datenwissenschaft
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Bereinigung von Daten
  • Kategorie: Bioinformatik
  • Kategorie: Modell-Optimierung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Technische Merkmale
  • Kategorie: Random Forest Algorithmus
  • Kategorie: Modell Ausbildung
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
  • Kategorie: Pandas (Python-Paket)
  • Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)

Wichtige Details

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von LearnQuest.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

KURS 1, 14 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Techniken der künstlichen Intelligenz, um Hypothesen in Python zu testen

  • Anwendung eines Modells für maschinelles Lernen, das Numpy, Pandas und Scikit-Learn kombiniert

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: NumPy
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenwissenschaft
Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft

Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft

KURS 2, 12 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Implementierung und Auswertung von Modellen des maschinellen Lernens (neuronale Netze, Random Forests usw.) auf wissenschaftlichen Daten in Python

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Neuronale Netzwerke und Random Forests

Neuronale Netzwerke und Random Forests

KURS 3, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
Kategorie: Entscheidungsbaum-Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Tiefes Lernen
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Feinabstimmung
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Python-Programmierung

Was Sie lernen werden

  • Analyse von Genomsequenzen zur Ermittlung von Ähnlichkeiten und Identifizierung von Zielteilsequenzen mit Hilfe von prädiktiven Modellen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Molekularbiologie
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Medizinische Wissenschaft und Forschung
Kategorie: Molekulare, zelluläre und Mikrobiologie
Kategorie: Entwicklung von Medikamenten
Kategorie: Wissenschaftliche Visualisierung
Kategorie: Bewertung des Modells

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

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„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.“

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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen