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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/data-science-kompakt/
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课程名称：数据科学与人工智能概论 课程概述：该课程是数据科学、机器学习、人工智能及数据处理领域的入门课程。随着数字化和数字转型的加速，数据科学已经成为一门核心学科。今天，许多工作岗位几乎无法想象没有基本的数据知识和技能。该课程为学员提供了一个简明易懂的入门，帮助他们理解数据是什么以及如何通过算法对数据进行自动处理。所有算法和数学方法将逐步进行详细讲解。 课程学习路径包括： - 数据概念简介 - 数据类型、数据挖掘及数据可视化 - 统计基础知识 - 简单的聚类方法 - 线性与逻辑回归 - 图论简要介绍 - 决策树与随机森林 - 神经网络入门 - 生成性人工智能及其应用概述 所有算法和方法的解释十分详细，不需要特殊的数学背景或IT能力，但对数学关系的基本兴趣是预期的。课程中提供了Python编程语言的示例代码，供学员下载并自行实践。该课程特别适合希望提升对数据基本概念理解的专业人士和管理者。
Der Kurs ist ein Einsteiger-Kurs in die Welt des Data Science, des Machine Learning, der künstlichen Intelligenz und dem Arbeiten mit Daten. In Zeiten der Digitalisierung und der digitalen Transformation stellt die Wissenschaft der Daten (Data Science) immer mehr eine zentrale Disziplin dar. Ohne grundlegende Kenntnisse und Qualifikationen im Bereich der Daten sind viele Arbeitsplätze kaum noch denkbar.Der Kurs liefert daher einen unkomplizierten Einstieg in die Welt der Daten und der Algorithmen. Dadurch ergibt sich ein Grundverständnis, was Daten überhaupt sind und man sie einer automatischen Verarbeitung mit Algorithmen zugänglich machen kann. Alle Algorithmen und mathematischen Verfahren werden Schritt für Schritt erklärt.Der Lernpfad dieses Kurses besteht u.a. aus folgenden Abschnitten:- Was sind Daten?- Datentypen, Data Mining und Visualisierung von Daten- Statistische Grundbegriffe- Einfache Clustering-Verfahren- Lineare und logistische Regression- Kurze Einführung in die Graphentheorie- Entscheidungsbäume und Random Forest- Einführung in die neuronalen Netze- Überblick über generative KI und deren AnwendungenAlle Algorithmen und Verfahren werden so ausführlich erläutert, dass keine speziellen mathematischen Vorkenntnisse oder IT-Fähigkeiten erforderlich sind. Ein grundlegendes Interesse an mathematischen Zusammenhängen wird hingegen vorausgesetzt. Die Beispiele stehen im Quellcode in der Programmiersprache Python zum Download und zum selber ausprobieren bereit.Der Kurs richtet sich insbesondere an Fach- und Führungskräfte, die selbst mit Daten arbeiten und sich ein tieferes Verständnis grundlegender Zusammenhänge erarbeiten möchten.
