Der ultimative Python-Kurs für Data Science, ML & AI

所在平台: Udemy

课程主页: https://www.udemy.com/course/python-datascience-bootcamp/

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课程简介

这门名为“Der ultimative Python-Kurs für Data Science, ML & AI”(Python 数据科学、机器学习与人工智能终极课程)的 Coursera 课程,旨在帮助零基础学员掌握 Python 技能,成为数据科学领域的专家。 **课程亮点:** * **全面的学习内容:** 课程涵盖 Python 基础、数据科学工具(Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)、机器学习(Scikit-learn)以及深度学习(Keras, Tensorflow)等核心领域。 * **丰富的学习资源:** 包含 252 节课、29+ 小时高清视频、无数的测验、练习、实际项目、备忘录和练习文件。 * **实践导向的学习方法:** 课程强调实际应用,通过真实数据项目(如预测癌症风险、分析旧金山工资、评估二手车价格等)进行教学,而非枯燥的理论。 * **职业发展导向:** 教授的技能能让你成为抢手的数据科学专家,并有望获得高薪职位。 * **系统化的学习路径:** 课程分为四个主题,循序渐进地引导学员掌握 Python 和数据科学相关技能。 * **主题一:Python 基础(面向初学者)** - 学习 Python 语法、数据类型和函数,能够编写小型程序,如垃圾邮件过滤器。 * **主题二:数据科学** - 学习如何读取、过滤和可视化数据,以及使用 Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn 等工具进行数据分析,并通过分析旧金山工资数据进行实践。 * **主题三:机器学习** - 学习机器学习的概念、算法和方法,数据预处理和模型评估,通过 Sklearn 工具预测糖尿病或改进垃圾邮件过滤器。 * **主题四:深度学习/神经网络** - 学习神经网络的工作原理,如何构建和训练神经网络模型,并学习图像识别,使用 Keras 和 Tensorflow。 * **优秀讲师:** 由 Udemy 上享有盛誉的德国讲师授课,学习体验获得高度评价。 * **灵活的学习方式:** 适合职业发展、大学考试或个人兴趣,课程内容更新及时,并提供支持。 总而言之,这是一门非常实用且全面的 Python 数据科学课程,能够帮助学员从零开始,系统地掌握数据科学、机器学习和人工智能所需的核心技能。

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课程详情

EGAL ob du Python professionell für deinen Job oder privat für dein Hobby erlernen willst. Dieser Kurs ist konzipiert dich ohne Vorkenntnisse zum Data Science Profi mit Python zu machen.Nutze den Python-Kurs mit exzellenten Bewertungen auf Udemy:„Ich bin sehr begeistert! Bin mit fast keinem Wissen hier rein und hab jetzt ein super Verständnis was denn Machine Learning überhaupt ist, man denkt immer das ist absolute Raketenwissenschaft, aber Jannis kann das wirklich super gut erklären, super Investition, danke!!!" (★★★★★, Peter G.)Deine Entscheidung ein Data-Scientist zu sein, kann Dir viele Türen öffnen!Der Bedarf an qualifizierten Leuten ist groß. Mit diesem Kurs legst Du den Grundstein, ein gefragter Experte zu werden für ein Berufsfeld, wo du laut Indeed Jobbörse ein weit überdurchschnittliches Gehalt beziehen kannst!Du wirst Schritt für Schritt an das Thema Python herangeführt und erlaubt dir den direkten Einstieg in die Welt der Data-Science.Der All-Umfassende Python Kurs für Data Science auf Udemy.Mit 252 Lektionen und 29+ Stunden HD-Videos, unzählige Quizze, Tests, Praxisprojekte, Merkblätter und Übungen.Kurz-Überblick:Verstehe alle Python-GrundlagenEntwickle Data-Science ToolsTrainiere dich mit Quizzen und ÜbungenEinfaches Wiederholen von Wissen mit MerkblätternUmfassende Praxisbeispiele, z.B.:Sage das Brustkrebs-Risiko von Patienten vorherErmittle die Gründe für DiabetesWerte echte Gehälter der Stadt San Francisco ausSchätze den Wert von Gebrauchtwagenund noch viel viel mehrLerne mit dem erfolgreichstem deutschen Udemy Dozenten.Skills die dich zum gefragten Data-Science-Experten machen!Nutze ein einzigartiges Kurskonzept - das dir die Möglichkeit gibt, mit praxisorientierten Konzepten und Daten Python mit Ausrichtung Data-Science zu lernen.Was mein Konzept so beliebt macht?Ich lehre praxisorientiert mit Erfahrung und nicht trockene Theorie wie an der Uni.Komplett-Kurs perfekt aufeinander abgestimmtSupport, der auf deine Rückfragen eingehtPraxis erprobtes Lernkonzept mit grafischen, lerneffektiven VeranschaulichungenDu arbeitest mit echten Daten: So macht Machine Learning besonders viel SpaßIdeal für die Job-Vorbereitung, Uni-Klausur oder anderen persönlichen ZielenTop-Aktuelle Kursinhalte die auf langjährige Erfolge gebaut sindEin komplett durchdachter, praxisorientiert Python Komplett-Kurs, der dich in 4 Schritten systematisch sicher ans Ziel führt, ein Experte zu werden!Schaue dir meine Video-Nachricht and dich an!Die 4 Themen für dich im Einzelnen.Dieser Python Kurs ist speziell entwickelt, um dich auf die 4 wichtigen Themen eines Data-Scientist optimal vorzubereiten. Perfekt aufeinander abgestimmt und interessant gestaltet, sodass dein Lernprozess praxisorientiert und effizient ist.Thema 1: Python Grundlagen (für Einsteiger) Thema 2: Data ScienceThema 3: Machine LearningThema 4: Deep Learning (Neuronale Netze)Thema 1: Python GrundlagenPython zeichnet sich durch eine leicht zu erlernende Syntax aus. Python ist performant und objektorientiert.Lerne die Grundlagen von Python kennen. Du lernst alle Datentypen und Funktionen kennen. Bereits nach ein paar Stunden schreibst du schon eine kleinen Spamfilter as dein erstes Praxisprojekt. Am Schluss bist Du in der Lage schon selbst kleinere Programme zu entwickeln.Hast Du schon Programmiererfahrung mit Python?Dann kannst du diesen ersten Abschnitt überspringen und direkt im zweiten Thema einsteigen!Thema 2: Data ScienceWenn Du ein Data-Scientist bist, geht es für dich um fundierte Methoden der Datenanalyse. Ein extrem wichtiges Gebiet in der Wirtschaft, Wissenschaft, Gesundheitswesen und sogar öffentliche Einrichtungen.All diese Institutionen benötigen die Datenanalysen, um z. B. Handlungsempfehlungen abzuleiten, Qualität und Effizienz zu optimieren, u. a.In diesem Abschnitt lernst du, Daten nach Python einzulesen, zu filtern und grafisch auszuwerten.Das heißt, du lernst Daten brauchbar zu machen.Du lernst mit Tools wie Numpy, Pandas, Matplotlib und Seaborn zu arbeiten!Außerdem lernst du in diesem Abschnitt anhand eines echten Praxisprojektes das gelernte umzusetzen: Wir analysieren die Gehälter der Stadt San Francisco.Thema 3: Machine LearningIn Thema 2 hast du die Grundlagen gelernt, um sich jetzt mit dem Machine Learning zu beschäftigen. Was ist Machine Learning?Kurz erklärt, Machine Learning ist ein Teil der künstlichen Intelligenz (KI). Das heißt, es geht um Algorithmen, die die Muster und Gesetzmäßigkeiten der Daten erkennen.Jetzt lernst die unterschiedlichen Arten und Methoden von Machine Learning und wie du diese für Lösungen verwendest.Dazu gehört auch die Aufbereitung von Daten und wie du die Genauigkeit eines Modells beurteilst. Wir werden das in diesem Abschnitt an eigenen, unterschiedlichen Modellen trainieren und nachvollziehen.Als Beispiel wirst du sehen, wie du Diabetes vorhersagen oder Spamfilter verbessern kannst. Python Anwendungstool hier: Sklearn.Thema 4: Deep Learning / Neuronale NetzeJetzt, wo du in Thema 3 Machine Learning erfolgreich gelernt hast, können wir uns dem Thema Deep Learning (Neuronale Netze) widmen.Mit Deep Learning lernst du die spezielle Methode des maschinellen Lernens und die dazugehörige Informationsverarbeitung. Das schliesst die Neuronale Netze Anwendung ein, um die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns nachzustellen.Du beginnst mit einem einzelnen Neuron. Mit Fortschritt dieses Lernabschnittes erweitern wir das Modell, damit du am Ende an einem ganzen neuronalen Netz trainierst.All das, was du in Abschnitt 3 gelernt hast, wird dir jetzt hier weiterhelfen, denn es hilft dir, viele Zusammenhänge im Machine Learning 1:1 auf das Prinzip der Neuronalen Netze anzuwenden.Teil deines Lerninhaltes hier ist auch eine Bilderkennung zu schreiben mit Tools wie Keras und Tensorflow.Klingt gut? Dann würde ich mich sehr freuen, wenn ich dir noch heute die Tür zur Welt der Data Science mit Python öffnen kann. Du lernst mit dem erfolgreichsten, deutschsprachigen Dozenten auf Udemy. Schau dir die Bewertungen zu diesem Kurs an und überzeuge dich selbst:)

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