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    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Inteligencia Analítica de Datos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Systems Thinking, Unsupervised Learning, Data Storytelling, Deep Learning, Network Analysis, Data Visualization, Predictive Modeling, MLOps (Machine Learning Operations), Time Series Analysis and Forecasting, Project Management Life Cycle, Data-Driven Decision-Making, Financial Data, Marketing Analytics, Simulations, Descriptive Analytics, Exploratory Data Analysis, Random Forest Algorithm, Data Cleansing, Operations Research, Project Planning

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      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of Colorado Boulder

      Master of Science in Artificial Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

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      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Inteligencia Artificial

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Real-Time Operating Systems, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Cloud-Native Computing, Reinforcement Learning, Computer Vision, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Containerization, Artificial Intelligence, Deep Learning, Linear Algebra, Generative AI, Dimensionality Reduction, Probability & Statistics, Microservices, Control Systems, Cloud Applications, Data Ethics, Machine Learning Methods

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      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of Leeds

      Master of Science in Data Science (Statistics)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regression Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Correlation Analysis, Statistical Machine Learning, Statistical Visualization, Statistical Methods, Classification And Regression Tree (CART), Exploratory Data Analysis, Network Analysis, Planning, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Data Visualization Software, Supervised Learning, Box Plots, Statistical Modeling, Bayesian Statistics, Web Scraping, Data Analysis, Linear Algebra

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      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of London

      Graduate Diploma in Computer Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Virtual Reality, Human Computer Interaction, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Credits angeboten

      Abschlusszertifikat · 6–12 Monate

    • U

      University of London

      Graduate Certificate in Computer Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Virtual Reality, Human Computer Interaction, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Credits angeboten

      Abschlusszertifikat · 6–12 Monate

    • P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Magíster en Business Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Database Design, Customer Analysis, Descriptive Analytics, People Analytics, Revenue Management, Web Scraping, Time Series Analysis and Forecasting, FinTech, Predictive Analytics, Statistical Reporting, Governance, Unsupervised Learning, Statistical Hypothesis Testing, Risk Analysis, Network Analysis, Digital Transformation, Cloud Security, Dimensionality Reduction, Sampling (Statistics), Deep Learning

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      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of Illinois at Urbana-Champaign

      Instructional Design MasterTrack® Certificate

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Process Improvement, Supply Chain, Supply Chain Management, Supply Chain Systems, Operations Management, Supply Chain Planning, Change Management, Business Operations, Process Analysis, Statistical Process Controls, Instructional Design, Materials Management, Continuous Improvement Process, Education Software and Technology, Process Capability, Learning Management Systems, Augmented and Virtual Reality (AR/VR), Technology Strategies, Solution Design, System Implementation

      Credits angeboten

      MasterTrack · 6–12 Monate

    • U

      Universidad de los Andes

      Analítica de datos: visualización, predicción y toma de decisiones Certificado MasterTrack®

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Network Analysis, Data Visualization, Data Presentation, Predictive Modeling, Financial Data, Marketing Analytics, Strategic Decision-Making, Sales Territory Management, Marketing Management, Dashboard, Applied Machine Learning, Financial Statement Analysis, Random Forest Algorithm, Data Cleansing, Operations Research, Statistical Machine Learning, Natural Language Processing, Mathematical Modeling, Trend Analysis

      Credits angeboten

      MasterTrack · 6–12 Monate

    • I

      Indian Statistical Institute

      Postgraduate Diploma in Applied Statistics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Sampling (Statistics), Time Series Analysis and Forecasting, Sample Size Determination, Statistical Machine Learning, NumPy, Spatial Data Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Probability, Database Management Systems, Economics, Statistical Modeling, Data Compilation, Statistical Methods, Dimensionality Reduction, Lifelong Learning, Regression Analysis, Statistics, Bayesian Statistics, Surveys, International Finance

      Postgraduiertendiplom · 6–12 Monate

    • U

      University of Illinois at Urbana-Champaign

      Business Analytics Graduate Certificate

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Management Accounting, Fund Accounting, Operations Management, Mergers & Acquisitions, Financial Statement Analysis, Marketing, Risk Management, Machine Learning Algorithms, Business Strategy, Financial Auditing, Descriptive Statistics, Variance Analysis, Process Improvement, Marketing Analytics, Generative AI, Financial Market, Strategic Decision-Making, Corporate Tax, Global Marketing

      Credits angeboten

      Abschlusszertifikat · 6–12 Monate

    • U

      University of Illinois at Urbana-Champaign

      Master of Science in Management

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Management Accounting, Fund Accounting, Operations Management, Mergers & Acquisitions, Financial Statement Analysis, Marketing, Risk Management, Machine Learning Algorithms, Business Strategy, Financial Auditing, Descriptive Statistics, Variance Analysis, Process Improvement, Marketing Analytics, Generative AI, Financial Market, Strategic Decision-Making, Corporate Tax, Global Marketing

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      Abschluss · 1–4 Jahre

    1…415416417…418

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Maestría en Inteligencia Analítica de Datos: Universidad de los Andes
    • Master of Science in Artificial Intelligence: University of Colorado Boulder
    • Maestría en Inteligencia Artificial: Universidad de los Andes
    • Master of Science in Data Science (Statistics): University of Leeds
    • Graduate Diploma in Computer Science: University of London
    • Graduate Certificate in Computer Science: University of London
    • Magíster en Business Analytics: Pontificia Universidad Católica de Chile
    • Instructional Design MasterTrack® Certificate: University of Illinois at Urbana-Champaign
    • Analítica de datos: visualización, predicción y toma de decisiones Certificado MasterTrack®: Universidad de los Andes
    • Postgraduate Diploma in Applied Statistics: Indian Statistical Institute

    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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