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    • P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Magíster en Business Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Revenue Management, Customer Analysis, Descriptive Analytics, FinTech, Database Design, People Analytics, Time Series Analysis and Forecasting, Biostatistics, Predictive Analytics, Statistical Reporting, Digital Transformation, Deep Learning, Risk Analysis, Bayesian Statistics, Cloud Security, Network Model, Data Visualization, Assertiveness, Web Scraping, Governance

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • N

      Northeastern University

      Master of Science in Data Analytics Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • 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

    • P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Magíster en Ciencia de Datos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Revenue Management, Data Ethics, Customer Analysis, Descriptive Analytics, FinTech, Database Design, People Analytics, Time Series Analysis and Forecasting, Biostatistics, Predictive Analytics, Statistical Reporting, Unsupervised Learning, Digital Transformation, Deep Learning, Risk Analysis, Bayesian Statistics, Exploratory Data Analysis, Cloud Security, Network Model, Data Visualization

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • Status: Neu
      Neu
      C

      Coursera

      Facebook Content Creation Essentials

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Facebook, Content Creation, Graphic and Visual Design, Graphic Design, Drive Engagement, Video Production, Storytelling, Generative AI Agents, Writing, Video Editing

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      C

      Coursera Instructor Network

      .NET & .NET Core Mastery: Cross-Platform Development

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Applications, Containerization, .NET Framework, Cross Platform Development, Application Deployment, Application Development, C# (Programming Language), Development Environment, Application Performance Management, Web Applications, Debugging

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      C

      Coursera

      Facebook Optimization: Grow Your Presence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Content Performance Analysis, Facebook, Marketing Analytics, Social Media Content, Social Media Marketing, Content Strategy, Online Advertising, Performance Metric, Business Metrics, Scalability, Revenue Management, Data-Driven Decision-Making

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Colorado Boulder

      Power Electronics Graduate Certificate

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Power Electronics, Debugging, Display Devices, Control Systems, Computer Displays, Image Analysis, Tensorflow, Semiconductors, Electronic Systems, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Systems Design, Electrical Engineering, USB, Technical Design, Electrical Systems, Computer Programming Tools, Electrical Power, Embedded Systems

      Credits angeboten

      Abschlusszertifikat · 6–12 Monate

    • U

      University of Colorado Boulder

      Master of Science in Computer Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Object Oriented Design, User Story, SQL, Real-Time Operating Systems, Model Based Systems Engineering, Unsupervised Learning, Field-Programmable Gate Array (FPGA), New Product Development, Delegation Skills, Failure Analysis, Sampling (Statistics), Diversity Equity and Inclusion Initiatives, Supplier Management, Sustainability Reporting, Accountability, Data Ethics, Data Mining, Database Design, Proposal Writing, Generative AI

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Data Manipulation and Transactions in SQL Server

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Transact-SQL, Transaction Processing, Microsoft SQL Servers, SQL, Stored Procedure, Data Manipulation, Relational Databases, Databases, Data Integrity, Generative AI

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Illinois at Urbana-Champaign

      Master of Computer Science (feat. Data Science Track)

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of Colorado Boulder

      Master of Science in Electrical and Computer Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Object Oriented Design, User Story, SQL, Real-Time Operating Systems, Model Based Systems Engineering, Unsupervised Learning, Field-Programmable Gate Array (FPGA), New Product Development, Delegation Skills, Failure Analysis, Sampling (Statistics), Diversity Equity and Inclusion Initiatives, Supplier Management, Sustainability Reporting, Accountability, Data Ethics, Data Mining, Database Design, Proposal Writing, Generative AI

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Magíster en Business Analytics: Pontificia Universidad Católica de Chile
    • Master of Science in Data Analytics Engineering: Northeastern University
    • Business Analytics Graduate Certificate: University of Illinois at Urbana-Champaign
    • Magíster en Ciencia de Datos: Pontificia Universidad Católica de Chile
    • Facebook Content Creation Essentials: Coursera
    • .NET & .NET Core Mastery: Cross-Platform Development: Coursera Instructor Network
    • Facebook Optimization: Grow Your Presence: Coursera
    • Power Electronics Graduate Certificate: University of Colorado Boulder
    • Master of Science in Computer Science: University of Colorado Boulder
    • Data Manipulation and Transactions in SQL Server: Microsoft

    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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