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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)

9.693 bereits angemeldet

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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 107 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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

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: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: NumPy
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenwrangling
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: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Bereinigung von Daten
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: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Entscheidungsbaum-Lernen
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Feinabstimmung
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Tiefes Lernen
Kategorie: Modell-Optimierung

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

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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 aus KI für die wissenschaftliche Forschung

Durchschnitt über alle 4 Kurse

  • 5 Sterne

    37,30 %

  • 4 Sterne

    12,69 %

  • 3 Sterne

    16,66 %

  • 2 Sterne

    10,31 %

  • 1 Stern

    23,01 %

RS
Kurs: Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

Geprüft am 5. Aug. 2025

RJ
Kurs: Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft

Geprüft am 7. Juli 2022

AG
Kurs: Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

Geprüft am 27. Nov. 2021

Häufig gestellte Fragen