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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/machine-learning-ready/
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**Coursera 课程总结：机器学习就绪+ (Machine Learning-Ready +)** 本课程提供对讲师所有机器学习在线课程的无限制访问，涵盖已发布及未来将发布的课程。 **课程内容：** * **理论基础:** 深入讲解机器学习的理论知识。 * **核心算法:** 介绍数据科学实践中的关键机器学习算法。 * **实践应用:** 教授如何实现生产级别的机器学习应用。 * **MLOps:** 讲解机器学习应用的部署、运维和持续改进（MLOps）。 **技术栈：** * **开发环境:** Jupyter Notebooks, VS Code。 * **版本控制:** GitHub。 * **编程语言:** Python。 * **Python 库:** Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, XGBoost。 **学习资源：** * 所有课程材料（PPT 幻灯片、Python Notebooks 等）均可无限期下载。 * 鼓励在演示或发表内容时注明出处。 **讲师互动与支持：** * 随时可通过消息方式联系讲师，欢迎提问和反馈。 * 课程结束后，鼓励对课程进行评分、推荐给朋友和分享到社交媒体。 **额外资源与社区：** * 可在 LinkedIn、YouTube 关注讲师，或访问其网站 (machine-learning-ready)。 * 可订阅免费新闻通讯，获取特别优惠。 **课程目标：** 帮助学习者掌握进入数据科学领域成为机器学习工程师所需的知识和技能，尤其关注德语区用户。
Herzlich willkommen in meinem Kurs:MACHINE LEARNING-READY +Mit diesem Kurs erhältst Du unbegrenzten Zugriff auf alle meine Online-Kurse zum Thema Machine Learning - sowohl auf die bereits veröffentlichten als auch auf alle Kurse, die ich zukünftig noch veröffentlichen werde.In meinen Kursen lernst Du alles über Machine Learning, was Du für eine erfolgreiche Karriere als Data Scientist brauchst - von den theoretischen Grundlagen des Machine Learning und den wichtigsten Machine Learning-Algorithmen aus der Data Science-Praxis bis zur praktischen Implementierung produktionsreifer Machine Learning-Anwendungen sowie deren Betrieb und Weiterentwicklung im Rahmen von MLOps.Das Tech Stack, mit dem Du in diesem Kurs arbeiten wirst, umfasst zahlreiche Tools aus der Data Science-Praxis wie z.B. (Jupyter) Notebooks, VS Code und GitHub. Alle Code-Beispiele und Programmierübungen sind in Python programmiert. Wir arbeiten mit einschlägigen Python Libraries wie z.B. Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn und XGBoost.Alle Materialien, die wir im Kurs verwenden (Power Point Slides, Python Notebooks, usw.), stehen Dir zeitlich unbegrenzt auch zum Download zur Verfügung. Wenn Du Inhalte aus diesem Kurs für eigene Präsentationen / Veröffentlichungen verwenden möchtest, freue ich mich darüber - bitte Dich aber gleichzeitig darum, auf mich als Urheber zu referenzieren.Falls Du während des Kurses Fragen oder Anmerkungen hast, kannst Du mich jederzeit gerne kontaktieren - ich freue mich über Deine Nachricht und Dein Feedback.Sollte Dir dieser Kurs gefallen, freue ich mich über eine Bewertung von Dir auf Udemy und Deine Weiterempfehlung im Bekanntenkreis und auf Social Media. Damit würdest Du mir bei meiner Mission, möglichst vielen Menschen im deutschsprachigen Raum den Berufseinstieg im Bereich Machine Learning zu ermöglichen, sehr helfen.Folge mir auch gerne auf LinkedIn und YouTube oder besuche mich auf meiner Website (machine-learning-ready). Dort hast Du auch die Möglichkeit, Dich für meinen kostenlosen Newsletter anzumelden und von besonderen Angeboten zu profitieren. Viel Spaß beim Lernen!
