Kurse zur Datenwissenschaft
Datenwissenschaft ist das Fachgebiet, das Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse und fundierte Entscheidungen umwandelt. In dieser Kategorie werden Methoden zur Erfassung, Verarbeitung, Analyse, Visualisierung und Modellierung von Daten mit Werkzeugen wie Python, SQL, maschinellem Lernen und BI-Plattformen vermittelt – als Vorbereitung auf praxisnahe, datengetriebene Herausforderungen.
4.7
Bewertet basierend auf 7 Bewertungen.
62 LernendeBereits eingeschrieben
Erlernte Fähigkeiten:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgorithmen für Multi-Armed BanditsAnalyse von Fairness und VerzerrungenAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Anwendung von RNNs auf NLP-Aufgaben (Sentimentanalyse)Applied Calibration WorkflowsAttention Mechanisms TheoryAusreißererkennungAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian OptimizationBildverarbeitung mit OpenCVBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChain-of-Thought-PromptingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Coefficient VisualizationCommittee-Based QueryingCompression Trade-off ReasoningConvergence TheoryConvex AnalysisConvolutional Neural NetworksCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesDBSCAN: Umgang mit Ausreißern und unregelmäßigen FormenData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDaten-Normalisierung und DistanzmaßeDatenbereinigungDatenumwandlungDatenvorverarbeitungDeduplication AlgorithmsDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDiffusion Model TheoryDiffusionsmodelleDimensionality reduction evaluation DimensionsreduktionDocument Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEncoding Leakage PreventionEnd-to-End-Modellentwicklung und -bewertungEnsemble Learning FundamentalsEntropy and Rate–Distortion AnalysisEthical AI PrinciplesEthische EntscheidungsfindungEvaluationsmetriken für Generative KIEvolutionäre OptimierungExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFailure Analysis in RAGFairness in MLFeature EngineeringFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFew-Shot-PromptingFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFunktionen & MengenFuzzy Matching in PythonGAN FundamentalsGANsGaussian Mixture Models: probabilistisches ClusteringGenerative KIGenetische AlgorithmenGeometric InterpretabilityGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGradientenabstiegGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrenzwerte & AbleitungenGrundlagen der KI-EthikGrundlagen des Prompt EngineeringsGrundlagen des Reinforcement LearningGrundlagen und Algorithmen des ClusteringsGrundlagen von GymnasiumHauptkomponentenanalyse (PCA)Helmert CodingHierarchisches Clustering und DendrogrammeHigh-Cardinality Feature EncodingHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparameter-OptimierungHyperparameter-TuningHypothesis TestingImplementierung rekurrenter Netze in PyTorchImputation fehlender WerteIn-Context Learning TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegraleIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionK-Means: Prinzipien und Cluster-OptimierungKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestKonzepte des DatenschutzesKovarianz und EigenzerlegungKünstliche ImmunsystemeL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLimits of LLM GeneralizationLineare Regression mit PythonLineare TransformationenLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistische RegressionLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsMachine Learning mit scikit-learnManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMaschinelles Lernen mit scikit-learnMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrixzerlegungMean-CenteringMerkmalsauswahlMerkmalskodierungMerkmalsskalierungMethoden der dynamischen ProgrammierungModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModelltraining und -bewertungMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte-Carlo-TechnikenMulti-Head Attention ConceptsMultivariate AnalysisNeural Network Compression TheoryNeuroevolutionNeuronale NetzeNeuronale NetzwerkeNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsObjekterkennungsverfahrenOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPartikelschwarmoptimierungPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPipeline-ErstellungPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesProbabilistic Model CalibrationPrompt-Based GeneralizationPrompt-EvaluierungPrompt-VerfeinerungPyTorch-GrundlagenPython-DatenstrukturenPython-KlassifikationsmodellePython-ProgrammierungQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRahmenwerke für verantwortungsvolle KIRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regulatorisches BewusstseinReihenanalyseReliability DiagramsRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheoryRollen- und Kontext-PromptingRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLSatz von BayesSchwarmintelligenzScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSimilarity Scoring for GraphsSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistische KennzahlenStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStrukturierte AusgabeerstellungTemporal ValidationTemporal-Difference-LernenTensorFlow-GrundlagenTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTime Series AnalysisTime Series WindowingTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformerTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransparenzprinzipienTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUmgang mit fehlenden und kategorialen DatenUmgang mit natürlicher SpracheUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseVAEsVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector and Raster Data HandlingVektoren & MatrizenVerantwortlichkeit in KIVerarbeitung natürlicher SpracheVerarbeitung von Zeitreihen- und sequenziellen DatenVerständnis von RNNs, LSTMs und GRUsWahrscheinlichkeitsregelnWahrscheinlichkeitsverteilungenWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn Active Learning Implementationt-test and z-test Application
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Introduction to Neural Networks with Python
4 Stunden 25 KapitelFortgeschritten
Erworbene Fähigkeiten: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
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Introduction to Machine Learning with Python
4 Stunden 32 KapitelMittelstufe
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Linear Regression with Python
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Cluster Analysis with Python
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Recurrent Neural Networks with Python
3 Stunden 22 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation
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Deep Generative Models with Python
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Introduction to Reinforcement Learning with Python
6 Stunden 37 KapitelFortgeschritten
Erworbene Fähigkeiten: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics
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PyTorch Essentials
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Erworbene Fähigkeiten: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
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Datenwissenschaftler
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Kurse zur Datenwissenschaft: Wichtige Infos und Fragen
Einführung in Data-Science-Kurse
Wir bieten zahlreiche Kurse zu allen Aspekten der Data Science an, darunter Datenvisualisierung (wie "Ultimative Visualisierung mit Python"), Datenmanipulation mit Python (wie "Ultimatives NumPy" oder "Fortgeschrittene Techniken in pandas"), SQL (wie "Einführung in SQL") und maschinelles Lernen (wie "ML-Einführung mit scikit-learn" oder "Einführung in neuronale Netze").
Vorteile unserer Data-Science-Kurse
Wir bieten unseren Kunden einen umfassenden Lehrplan, praxisnahe Erfahrungen und erfahrene Dozenten.
Karrieremöglichkeiten nach Abschluss von Data-Science-Kursen
Nach Abschluss eines Data-Science-Kurses können Sie potenziell eine Karriere in verschiedenen datengetriebenen Positionen beginnen, darunter Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Engineer usw.
Data-Science-Optionen
Wir bieten zahlreiche Kurse zu allen Aspekten der Data Science an, darunter Datenvisualisierung (wie "Ultimative Visualisierung mit Python"), Datenmanipulation mit Python (wie "Ultimatives NumPy" oder "Fortgeschrittene Techniken in pandas"), SQL (wie "Einführung in SQL") und maschinelles Lernen (wie "ML-Einführung mit scikit-learn" oder "Einführung in neuronale Netze").
Informationen zum Zertifikat
Nach Abschluss eines unserer Data-Science-bezogenen Kurse erhalten Sie ein Zertifikat, das Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse im Bereich Data Science bestätigt.
Wie wählt man den passenden Data-Science-Kurs aus?
Sie sollten Ihre Ziele bewerten, die Voraussetzungen prüfen und den Lehrplan durchsehen.
Welcher Kurs ist der beste im Bereich Data-Science-Kurse?
Wir bieten viele hochwertige Kurse im Bereich Data Science an, besonders hervorzuheben sind "Fortgeschrittene Techniken in pandas", "Ultimative Visualisierung mit Python" und "ML-Einführung mit scikit-learn".
Warum sollte ich einen Online-Data-Science-Kurs bei Ihrem Unternehmen in Betracht ziehen?
Wir bieten unseren Kunden einen umfassenden Lehrplan, praxisnahe Erfahrungen und erfahrene Dozenten.
Tipps für den erfolgreichen Abschluss eines Data-Science-Kurses
Sie sollten organisiert bleiben, aktiv lernen und regelmäßig üben.
Was kostet die Ausbildung für Data-Science-Kurse?
Wir bieten flexible Preisoptionen an. Unser Pro-Plan beginnt bei 49 $ pro Monat oder 99 $ für drei Monate, mit Einsparungen beim Pro-Jahresplan für 144 $. Unser Ultimate-Plan kostet 59 $ pro Monat, 147 $ für drei Monate oder 299 $ jährlich. Jeder Plan beinhaltet Zugang zu fachkundig erstellten Inhalten, interaktiven Herausforderungen und Zertifizierung.
Welcher Data-Science-Kurs ist am besten für Anfänger geeignet?
Für Einsteiger eignen sich besonders "Einführung in SQL" und "Pandas First Steps".
Welche Schlüsselqualifikationen sind erforderlich, um in Data Science erfolgreich zu sein?
Sie sollten über grundlegende Programmiererfahrung und mathematische Grundkenntnisse verfügen.
Wie unterscheidet sich Data Science von Machine Learning?
Data Science befasst sich mit dem gesamten Prozess der Arbeit mit Daten, während maschinelles Lernen ein Teilbereich der Data Science ist, der sich speziell mit der Entwicklung und Anwendung von Algorithmen beschäftigt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen.
Welchen Einfluss hat Data Science auf die Industrie?
Data Science fördert Innovation und Effizienz in verschiedenen Branchen, indem sie umsetzbare Erkenntnisse liefert, die Entscheidungsfindung verbessert und Prozesse optimiert. Beispielsweise hilft sie Unternehmen, Markttrends, Kundenverhalten und operative Effizienz zu verstehen.
Ist ein Data-Science-Kurs schwierig?
Der Schwierigkeitsgrad kann je nach Vorkenntnissen und Komplexität des Kurses variieren. Kurse mit praxisnahen Übungen und Unterstützung können den Lernprozess erleichtern. Grundkenntnisse in Statistik und Programmierung können die Schwierigkeit verringern.
Welchen Abschluss benötigt man für Data Science?
Ein spezifischer Abschluss ist nicht immer erforderlich, viele Data Scientists verfügen jedoch über Abschlüsse in Bereichen wie Informatik, Statistik, Mathematik oder Ingenieurwesen. Einige Positionen erfordern möglicherweise höhere Abschlüsse oder spezielle Zertifizierungen, aber praktische Erfahrung und Fähigkeiten sind ebenfalls sehr wertvoll.
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