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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)

8.863 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
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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: 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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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: Technische Merkmale
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
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: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Python-Programmierung
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: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Entscheidungsbaum-Lernen
Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Tiefes Lernen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Feinabstimmung

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

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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.“

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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.

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Chaitanya A.

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Häufig gestellte Fragen