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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Machine Learning and Human Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Machine Learning, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Learning Management Systems, Artificial Intelligence, Data Mining, Mobile Development, Human Computer Interaction, Natural Language Processing

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Flask (Web-Framework), Datenmanipulation, Maschinelles Lernen, Bereitstellung von Anwendungen, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Django (Web-Framework), Web-Anwendungen, Angewandtes maschinelles Lernen

      3,5
      Bewertung, 3,5 von 5 Sternen
      ·
      51 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Statistik, Datenvisualisierungssoftware, Statistische Analyse, GitHub, Pandas (Python-Paket), Datenstrukturen, Relationale Datenbanken, Gespeicherte Prozedur, Statistische Hypothesentests, Datenbanken, Deskriptive Statistik, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenanalyse, SQL, Jupyter, Datenvisualisierung, Web Scraping, Dashboard

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      71.631 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      L

      LearnQuest

      Machine Learning for Supply Chains

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Image Analysis, Exploratory Data Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Wrangling, Operations Research, NumPy, Demand Planning, Data Manipulation, Feature Engineering, Supervised Learning, Inventory Management System, Supply Chain, Applied Machine Learning, Inventory Management, Trend Analysis, Data Visualization, Data Transformation, Customer Demand Planning, Predictive Modeling, Anomaly Detection

      3,5
      Bewertung, 3,5 von 5 Sternen
      ·
      77 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Projektplanung und maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Internet der Dinge, Maschinelles Lernen, Produktentwicklung, Dateisysteme, Neue Produktentwicklung, Datenverarbeitung, Big Data, Datenspeicherung, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Datenanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Analytics, Produktplanung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      131 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • P

      Peking University

      Chinesisch für Anfänger

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Mündliche Äußerung, Mündliches Verstehen, Sprachen lernen, Vokabeln, Sprachkompetenz

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      19.972 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Cloud Machine Learning Engineering und MLOps

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Flask (Web-Framework), Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Cloud-API, Microsoft Azure, Google Cloud-Platform, Cloud-Anwendungen, Computervision, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Verarbeitung natürlicher Sprache, Kontinuierliche Lieferung, Software-Ingenieur, Angewandtes maschinelles Lernen

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      84 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Google IT Automation with Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Git (Version Control System), GitHub, Version Control, Cloud Services, Debugging, Puppet (Configuration Management Tool), Infrastructure as Code (IaC), Bash (Scripting Language), Configuration Management, Professional Networking, CI/CD, Cloud Computing, Technical Communication, Docker (Software), Unit Testing, Web Services, Interviewing Skills, Restful API, Programming Principles, Python Programming

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      48.121 Bewertungen

      Fortgeschritten · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Programmieren für jedermann (Erste Schritte mit Python)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Entwicklungsumgebung, Skripting, Skriptsprachen, Computer Programmierung, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      231.429 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Grundlagen der angewandten Softwaretechnik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Flask (Web-Framework), Python-Programmierung, GitHub, Datenstrukturen, Technische Software, Linux-Befehle, Bereitstellung von Anwendungen, Kollaborative Software, Anwendungsentwicklung, Versionskontrolle, Git (Versionskontrolle-System), Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Dateiverwaltung, Shell-Skript, Jupyter, Entwicklungsumgebung, Web Scraping, Software-Architektur, Bash (Skriptsprache), Einheitstest

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      47.677 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Grundlagen der Datentechnik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Datenmanipulation, Datenstrukturen, Gespeicherte Prozedur, IBM DB2, MySQL, Relationale Datenbanken, Datenbank-Design, Big Data, Daten-Governance, Datenbanken, Datenarchitektur, Jupyter, SQL, Daten-Pipelines, Datenspeicher, Web Scraping, Data-Warehousing, Auszug, Datenumwandlung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      56.399 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      A

      Arizona State University

      Arizona State Universität TESOL

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Grammatik, Zielsetzung, Gestaltungselemente und -prinzipien, Selbst-Bewusstsein, Motivationsfähigkeiten, Mündliche Äußerung, Sprachen lernen, Pädagogik, Alphabetisierung, Mündliches Verstehen, Didaktische Strategien, Lern-Strategien, Sprachkompetenz, Enthusiasmus, Englische Sprache, Lernstile, Vokabeln, Technologie-Strategien, Lernmanagement-Systeme, Software und Technologie für das Bildungswesen

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      20.742 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1…141516…418

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Machine Learning and Human Learning: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen: University of California San Diego
    • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM
    • Machine Learning for Supply Chains: LearnQuest
    • Projektplanung und maschinelles Lernen: University of Colorado Boulder
    • Chinesisch für Anfänger: Peking University
    • Cloud Machine Learning Engineering und MLOps: Duke University
    • Google IT Automation with Python: Google
    • Programmieren für jedermann (Erste Schritte mit Python): University of Michigan
    • Grundlagen der angewandten Softwaretechnik: IBM

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Machine Learning

    Das maschinelle Lernen ist ein Gebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computersysteme erstellt werden, die ohne menschliches Eingreifen von Daten lernen können. Bei diesen leistungsfähigen Verfahren werden ausgefeilte Analysemodelle erstellt, die zum Erkennen von Mustern in einem speziellen Dataset 'trainiert' werden, bevor sie diese Muster auf immer mehr Daten anwenden. Dabei wird die Leistung ohne weiteres Eingreifen stetig verbessert.

    Beispielsweise ermöglicht maschinelles Lernen immer genauere Bilderkennungsalgorithmen. Menschliche Programmierer stellen z. B. einen relativen kleinen Satz aus Bildern bereit, die als 'Autos' oder 'keine Autos' bezeichnet sind und wenden die Algorithmen dann auf sehr viel mehr Bilder an, um davon zu lernen. Die im maschinellen Lernen normalerweise verwendeten iterativen Algorithmen sind zwar nicht neu, aber dank der Rechenleistung der modernen Computersysteme kann diese Art der Datenanalyse schneller als je zuvor effektiv arbeiten. ‎

    Maschinelles Lernen ist in gewisser Weise ein hybrides Gebiet, eine Schnittmenge aus Informatik, Data Science sowie Algorithmen und mathematischer Theorie. Im Hinblick auf Informatik benötigen Ingenieure für maschinelles Lernen und andere Experten in diesem Bereich in der Regel ausgeprägte Kenntnisse der Softwareentwicklung, von Grundlagen wie Programmierkompetenzen bis hin zu allgemeiner Vertrautheit mit Systemdesignprinzipien.

    Kenntnisse der Data Science-Konzepte sind ebenfalls wichtig, insbesondere Fähigkeiten in der Datenmodellierung und -auswertung, um sicherzustellen, dass die Algorithmen korrekt funktionieren und mit der Zeit akkurater und nicht weniger akkurat werden. Da das maschinelle Lernen zudem stark von den zugrunde liegenden Statistik- und Wahrscheinlichkeitsprinzipien abhängig ist, kann auch ein solider Hintergrund in Mathematik von unschätzbarem Wert sein. ‎

    Fertigkeiten im maschinellen Lernen ermöglichen Ihnen eine Vielzahl von Laufbahnen, da immer mehr Unternehmen diese Verfahren und künstliche Intelligenz (KI) einsetzen möchten, um Prozesse zunehmend zu automatisieren. Einige Unternehmen stellen unter Umständen speziell Ingenieure für maschinelles Lernen ein. Fähigkeiten in diesem Bereich können aber auch für Data Scientists, Datenanalysten, und Dateningenieure wichtig sein.

    Es gibt auch spezialisiertere Rollen für Experten im maschinellen Lernen. Viele Unternehmen der Finanzbranche beschäftigen möglicherweise Business Intelligence-Analysten und Entscheidungswissenschaftler, die maschinelles Lernen einsetzen können, um Systeme für die Gewinnung von Markterkenntnissen zu automatisieren. Unternehmen, die das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) im Zusammenhang mit Spracherkennung oder anderen Eingaben von Menschen nutzen, können Ingenieure für die natürliche Sprachverarbeitung oder Designer für das Human-Centered-Design mit maschinellem Lernen beschäftigen. ‎

    Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens können Türen zu zahlreichen gefragten Positionen in Technologie und Forschung öffnen, darunter:

    • Ingenieur für maschinelles Lernen
    • Datenwissenschaftler
    • AI-Forschungswissenschaftler
    • Robotik-Ingenieur
    • Quantitativer Analyst im Finanzwesen
    • Software-Entwickler mit Spezialisierung auf KI
    • Fachleute in diesen Rollen nutzen Techniken des maschinellen Lernens, um innovative Lösungen zu entwickeln, die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu verbessern und die Grenzen der künstlichen Intelligenz zu erweitern.

    Finden Sie heraus, welche Rolle im Bereich des maschinellen Lernens am besten zu Ihnen passt, indem Sie an unserem Karriere-Quiz teilnehmen!‎

    Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch maschinelles Lernen. Sie können zwar auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen, indem Sie die Kurse besuchen, dies beinhaltet jedoch keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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