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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)

8.837 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 103 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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

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

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

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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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.“

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

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Häufig gestellte Fragen