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Spezialisierung „No-Code Data Science and Machine Learning“

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Spezialisierung „No-Code Data Science and Machine Learning“

Learn No-Code Data Science and Machine Learning.

Master data workflows, ML modeling, and AutoML deployment.

Edureka

Dozent: Edureka

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

8 Wochen zu vervollständigen
unter 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden

  • Build end-to-end no-code data workflows to collect, clean, transform, and analyze data using KNIME Analytics Platform.

  • Apply visual machine learning techniques to build, evaluate, and tune regression and classification models using Orange Data Mining.

  • Train and deploy AutoML models for structured data, image, and NLP tasks using Google Vertex AI without writing code.

  • Integrate ML predictions into business tools and monitor deployed models to maintain performance in real-world cloud environments.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Data Analysis Software
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Data Collection
  • Kategorie: Machine Learning Software
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Regression Analysis

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Classification Algorithms
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: No-Code Development

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

März 2026

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  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Edureka.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Navigate the KNIME interface and build end-to-end no-code data workflows to collect data from files, databases, APIs, and web sources

  • Collect and integrate data from multiple sources including files, databases, APIs, and web sources by building structured no-code workflows in KNIME.

  • Identify, analyze, and resolve data quality issues using appropriate cleaning and transformation techniques in KNIME workflows.

  • Apply statistical summaries and visualizations to evaluate data patterns, relationships, and insights for informed decision-making.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Data Analysis Software
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Science
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Cleansing

Was Sie lernen werden

  • Explain fundamental machine learning concepts, mathematical foundations, and the role of no-code tools in building analytical workflows.

  • Apply Orange Data Mining to build regression and classification models using visual, no-code workflows.

  • Analyze model performance using appropriate evaluation metrics to compare, select, and improve machine learning models.

  • Evaluate and optimize machine learning solutions by tuning parameters and designing end-to-end predictive workflows for real-world data.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Science
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Machine Learning

Was Sie lernen werden

  • Set up Google Cloud Platform and Vertex AI to configure, upload datasets, and manage AutoML workflows for structured, image, and text data.

  • Train AutoML classification and regression models on structured data and interpret automated feature engineering and evaluation results

  • Build AutoML Vision and NLP models for image classification, object detection, and text sentiment analysis without writing any code

  • Deploy models for online predictions, connect outputs to Google Sheets and BigQuery, and monitor performance via the cloud console

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Science
Kategorie: No-Code Development
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Machine Learning Software
Kategorie: Google Sheets
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Cloud Deployment
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

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Felipe M.

Lernender seit 2018
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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.

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Chaitanya A.

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