Data Science & Machine Learning
Online-Kurse im Fachbereich Daten & KI
Machine Learning, Deep Learning und die Python- und R-Werkzeuge dahinter (Pandas, TensorFlow, PyTorch): Hier lernst du, Modelle zu bauen statt sie nur zu benutzen. Der realistische Einstieg führt über Python-Grundlagen und Statistik – beides ist in den Komplettkursen meist enthalten.
- KI und Machine Learning für KinderIn diesem Kurs lernen Kinder die spannende Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und die Grundlagen des Maschinellen Lernens (ML) kennen – einfach erklärt, kreativ präsentiert und direkt zum Mitmachen! Gemeinsam mit zwei jungen Coaches entdecken die Teilnehmer Schritt für Schritt, wie moderne KI-Technologien funktionieren und warum sie heute überall eingesetzt werden: beim Erkennen von Bildern, beim Schreiben von Texten, in Spielen, Videos und vielen anderen Anwendungen. Der Kurs erklärt auf kindgerechte Weise, wie Menschen lernen und wie Computer versuchen, ähnlich aus Beispielen zu lernen. Die Kinder erfahren, was neuronale Netzwerke sind, warum KI manchmal Fehler macht und weshalb Training beim Machine Learning eine so wichtige Rolle spielt. Dabei bleibt es nicht nur bei Theorie: Die Kinder probieren verschiedene KI-Anwendungen selbst aus und sehen live, wie eine KI Bilder erkennt, Geschichten erstellt oder kreative Aufgaben löst. Das Highlight des Kurses ist ein eigenes Machine-Learning-Projekt mit Pictoblox: Die Kinder trainieren eine KI mit ihrer Webcam, damit der Computer Handzeichen erkennt und mit ihnen „Stein, Schere, Papier“ spielen kann. So verstehen sie spielerisch, wie Bilderkennung und Machine Learning in der Praxis funktionieren. Der Kurs wurde speziell für neugierige Kinder und Jugendliche entwickelt und benötigt keine Programmier-Vorkenntnisse. Alle Inhalte werden Schritt für Schritt erklärt und mit vielen anschaulichen Beispielen begleitet.
- Big Data verstehen: Grundlagen, Data Literacy & ProjekteIn diesem Kurs setzt du dich mit den Grundlagen und Anwendungsfeldern von Big Data auseinander. Du lernst, welche Bedeutung große Datenmengen in der heutigen Arbeitswelt haben und wie sie sich von klassischen Datenbeständen unterscheiden. Dabei erfährst du, welche Kriterien für Big Data wesentlich sind und wie sich unterschiedliche Strukturierungsgrade von Daten darstellen lassen. Die Inhalte sind thematisch gegliedert und führen dich Schritt für Schritt durch die zentralen Aspekte moderner Datenverarbeitung. Du beschäftigst dich mit den Architekturbausteinen von Big Data Technologien und lernst, welche Rolle Verarbeitungs- und Visualisierungstechnologien in diesem Zusammenhang spielen. Darüber hinaus setzt du dich damit auseinander, wodurch sich datengetriebene Geschäftsmodelle auszeichnen und wie sie in Organisationen angewendet werden können. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Thema Data Literacy. Du erwirbst Kenntnisse zu grundlegenden Kompetenzen, die im 21. Jahrhundert für den Umgang mit Daten erforderlich sind. Dazu gehören die Fähigkeit, Daten kritisch zu reflektieren, wichtige Rahmenpunkte zu benennen und anhand von Beispielen Integrationsschritte im Unternehmen nachzuvollziehen. Auch das Konzept der „critical data literacy“ wird behandelt. Abschließend lernst du das Management von Big Data Projekten kennen. Du kannst Big Data Projekte von klassischen IT-Projekten unterscheiden, Einsatzmöglichkeiten aufzeigen und die Herausforderungen bei der Einführung analysieren. Ergänzend setzt du dich mit agilem Informationsmanagement und den Phasen der Implementierung auseinander.
- Machine Learning: Grundlagen künstlicher neuronaler NetzeIm Grundkurs Künstliche Neuronale Netze erwerben Sie ein fundiertes und praxisnahes Verständnis im Umgang mit künstlichen neuronalen Netzen, die eine zentrale Rolle im Bereich des Machine Learning spielen. Der Kurs vermittelt Ihnen Schritt für Schritt das nötige Wissen – beginnend bei den grundlegenden Begriffen und Definitionen über die historischen Ursprünge bis hin zu den modernen Ansätzen, die heute in Forschung und Industrie angewendet werden. Sie lernen nicht nur, wie neuronale Netze aufgebaut sind, sondern auch, wie sie funktionieren und welche Prinzipien hinter ihrem Lernen stehen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf dem mathematischen Fundament, das für das Verständnis neuronaler Netze erforderlich ist. Kleine Modelle werden zunächst mathematisch beschrieben, und wichtige Konzepte wie Aktivierungsfunktionen, Gewichtungen, Verlustfunktionen und Optimierungsverfahren werden Schritt für Schritt erklärt. So bauen Sie nach und nach das nötige mathematische Wissen auf, um komplexere Netzwerke später eigenständig zu verstehen und zu implementieren. Neben der theoretischen Basis legt der Kurs großen Wert auf praktische Anwendung. Sie lernen die gängigen Machine-Learning-Frameworks kennen, deren Funktionsweise, Unterschiede und typische Einsatzgebiete. Zahlreiche praxisnahe Übungen helfen Ihnen dabei, die Theorie direkt in die Praxis umzusetzen. Darüber hinaus erhalten Sie wertvolle Einblicke in wichtige Prozesse, Best Practices und ethische Fragestellungen rund um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Damit werden Sie nicht nur technisch kompetent, sondern auch reflektiert im Umgang mit dieser zukunftsweisenden Technologie.
- 0. Vorbereitungsprojekte für Maschinelles LernenDieser Kurs ist eine kuratierte Sammlung von Inhalten zu überwachtem und unüberwachtem maschinellen Lernen. WICHTIG: Dieser Kurs verwendet Materialien aus zwei früheren Kursen, die auf meinem Udemy-Profil verfügbar sind. Wenn du diese bereits belegt hast, beachte bitte, dass dies eine kombinierte und neu strukturierte Version ist, die ein einheitliches Lernerlebnis bietet, ohne zwischen mehreren Kursen wechseln zu müssen. Praktische Projekte und reale AnwendungenProjekt 1: A/B-Test für Web-TrafficIn diesem Projekt arbeitest du mit echten Web-Traffic-Daten eines Unternehmens, um den Einfluss von zwei Seitenversionen auf die Konversionsrate der Nutzer zu analysieren. Du wirst lernen: Web-Traffic-Daten mit Pandas zu bereinigen und zu analysieren. Statistische Tests wie den t-Test und Hypothesentests zur Vergleichsanalyse anzuwenden. Ergebnisse zu visualisieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Einen Bericht mit umsetzbaren Erkenntnissen zu erstellen, um die Website-Leistung zu optimieren. Projekt 2: Bankdatenanalyse für Maschinelles LernenIn diesem Praxisfall analysierst du einen Finanzdatensatz mit Kundeninformationen einer Bank, um Muster zu erkennen und Daten für zukünftige ML-Modelle vorzubereiten. Du konzentrierst dich auf: Datenbereinigung und -transformation mit Pandas und NumPy. Visuelle Analyse mit Seaborn zur Identifikation von Trends und Korrelationen. Einsatz von beschreibender Statistik zum besseren Verständnis des Kundenverhaltens. Vorbereitung des Datensatzes für prädiktive Modellierung. Projekt 3: VersicherungsdatenanalyseDu arbeitest mit Daten eines Versicherungsunternehmens, um die wichtigsten Faktoren für Kosten und Risiko zu ermitteln.
- 0. GenAI: Master in Data ScienceEinführung in Generative KIDu lernst die grundlegenden Prinzipien generativer Modelle, ihre Anwendungen und die Arten von Problemen kennen, die sie in der Datenwissenschaft lösen. Bewertung generativer Modelle und LLMsDu lernst, wie man die Qualität von Modellausgaben anhand von Kriterien wie Kohärenz, Relevanz, Faktengenauigkeit und automatischen Textmetriken misst. Grundlagen von LLMs und Prompt EngineeringDu erforschst, wie Sprachmodelle funktionieren, wie man effektive Prompts strukturiert und wie man ihre Antworten an verschiedene Kontexte anpasst. Datenverarbeitung für generative ModelleDu entdeckst Strategien zur Vorbereitung von Texten, Bildern und Dokumenten, um deren Nutzung bei Generierung und Abfrage zu erleichtern. Inference, Fine-Tuning und EmbeddingsDu analysierst, wie man Modelle feinabstimmt, Embeddings verwendet und Techniken wie Few-Shot und Fine-Tuning für maßgeschneiderte Lösungen einsetzt. RAG, semantische Suche und MultimodalitätDu lernst, wie man Informationsabruf, kontextuelles Denken und multimodale Analyse in praktische Anwendungen integriert. PraxisprojekteRechnung-zu-Excel-Konvertierung: Du entwickelst einen automatisierten Workflow, der wichtige Daten aus PDF-Rechnungen extrahiert und strukturierte Berichte in Tabellen erstellt. Juristischer Berater mit Dokumenten: Du implementierst einen LLM-basierten Assistenten, der rechtliche Fragen anhand juristischer Texte im PDF-Format beantwortet. Bildbeschreibung mit Text: Du entwirfst ein Modell, das Bilder analysiert und automatische Beschreibungen generiert, um Interpretation und Suche zu erleichtern. SQL-Abfragen mit RAG: Du baust ein Tool, das Datenbankabfragen in natürlicher Sprache ermöglicht und RAG nutzt, um die Ergebnisse zu verbessern.
- Neuronale Netze verstehen! Eine Reise durch die MathematikEin komplett anderer didaktischer Ansatz! Wie entsteht eine KI-Anwendung (z. B. ChatGPT, Sprachverarbeitung, Erkennen von Bildern, Wettervorhersage, Umsatzwachstum)? Richtig: Durch maschinelles Lernen? Wie aber lernt eine Maschine? Daten sammeln und bereinigen (z. B. Texte, Messdaten, Bilder, demographische Daten)Diese Daten anhand eines Neuronalen Netzes verarbeitenEs wird ein Model "trainiert"Auf Basis des Models kann dann eine KI-Anwendung erstellt werdenIm Kurs wird ein komplett neuer Ansatz gewählt, um die Welt des maschinellen Lernens zu verstehen. Wir konzentrieren uns im Kurs auf die komplexen Teile (2) und (3). Dieses Wissen weiterzugeben ist eine echte Herausforderung, da es am schwersten zu lernen und zu verstehen ist. Aber keine Sorge. Hierzu machen wir eine Zeitreise durch die Mathematik: Vom Kleinen zum GroßenWir werden kleine Puzzleteile bedeutender Mathematiker verstehen lernen: Steigung einer GeradenSteigung einer KurveAbleitungMethode der kleinsten Quadrateetc. Zu den einzelnen Mathematikern wie Pierre de Fermat, Isaac Newton, Friedrich Leibniz etc. habe ich kleine, unterhaltsame Anekdoten eingebaut. Dies hilft, besser das Gelernte abzuspeichern und einzuordnen. Diese Puzzleteile der Mathematiker werden dann zusammengesetzt und bilden die Grundlage für das Verständnis neuronaler Netze. Wer KI verstehen will, ohne sich auf bloße Schlagworte zu verlassen, findet hier einen Einstieg, der wirklich Substanz hat. Definitiv keine Folien-Schlacht, sondern ein Vortrag mit echtem Erkenntnisgewinn.
- Python Data Science Campus: Komplettkurs inkl. PraxisprojektBist du ein Einsteiger in Data Science, ein angehender Data Scientist oder ein erfahrener Programmierer, der seine Kenntnisse auf das nächste Level bringen möchte? Dann führt kein Weg an diesem Python Data Science Campus vorbei! Dieser Kurs bietet dir alles, was du benötigst, um von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken in Data Science und Machine Learning durchzustarten – und das alles mit Python als Hauptwerkzeug! Hast du dich schon einmal gefragt, wie es wäre …Mit Python als Schlüssel zu einer der gefragtesten Kompetenzen in der Tech-Welt zu arbeiten? Alle wichtigen Data-Science-Tools wie Pandas, NumPy und Matplotlib zu meistern, um Daten zu analysieren und zu visualisieren? Dein Wissen auf Machine Learning und Deep Learning auszudehnen und mit Algorithmen wie Künstlichen Neuronalen Netzen und Random Forests zu arbeiten? Projekte Schritt für Schritt zu entwickeln und dabei die gesamte Data-Science-Pipeline zu durchlaufen – von der Datenvorbereitung bis zur Modellbewertung? Mit praxisnahen Beispielen und Projekten zu lernen, die dir helfen, dein Wissen sofort anzuwenden und umzusetzen? Zeit, Geld und Nerven zu sparen, indem du auf eine strukturierte Lernreise gehst, die dich effizient und direkt zum Ziel führt? All das ist durch den Python Data Science Campus möglich!
- "Künstliche Intelligenz und Machine Learning" Für AnfängerWillkommen zu unserem umfassenden Kurs über Künstliche Intelligenz und Machine Learning, der speziell für Einsteiger konzipiert wurde, die sich in dieser dynamischen und zukunftsträchtigen Disziplin orientieren möchten. In diesem Kurs werden Sie die faszinierenden Grundlagen von KI und ML erlernen und ein tiefgreifendes Verständnis für die zugrunde liegenden Prinzipien und Technologien entwickeln. Wir beginnen mit einer Einführung in die Geschichte und Entwicklung der Künstlichen Intelligenz und beleuchten die Unterschiede zwischen KI, Maschinellem Lernen und Deep Learning. Sie erhalten Einblicke in reale Anwendungsbeispiele, die die transformative Kraft dieser Technologien verdeutlichen. Anschließend widmen wir uns den grundlegenden Konzepten des Machine Learning, einschließlich der verschiedenen Lernarten wie überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen. Ein wichtiger Schwerpunkt liegt auf der Datenvorbereitung und -verarbeitung, wo Sie lernen, wie man Daten effektiv sammelt, bereinigt und für die Modellbildung vorbereitet. Wir erläutern wesentliche Machine Learning Algorithmen wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests und neuronale Netze. Darüber hinaus befassen wir uns mit der Bewertung und Optimierung von Modellen mittels bekannter Metriken und Techniken wie Cross-Validation und Hyperparameter-Tuning, um maximale Modellleistung zu erzielen. Ein weiterer wichtiger Kursinhalt ist die ethische Verantwortung im Umgang mit KI, einschließlich Datenschutz und der Minimierung von Bias. Abschließend werfen wir einen Blick auf Zukunftstrends, etwa in den Bereichen Deep Learning, Quanten-KI und AutoML, und skizzieren deren Möglichkeiten und Herausforderungen. Mit diesem Kurs legen Sie ein solides Fundament für eine erfolgreiche Karriere in einem der spannendsten Bereiche der heutigen Zeit.
- Machine Learning A-Z: Projektbasiertes Lernen im Bereich KIBist du fasziniert von Machine Learning und Data Science? Dann tauche mit diesem Kurs in die spannende Welt der Daten ein und erlebe, wie viel Spaß es macht, komplexe Probleme mit intelligenten Technologien zu lösen! Ich werde dir Schritt für Schritt die wichtigsten Konzepte beibringen, um dir den optimalen Einstieg zu ermöglichen. Zusätzlich erhältst du in diesem Kurs die Möglichkeit, an 14 realen Python-Projekten zu arbeiten. Mit diesen Projekten wirst du die erlernten Konzepte vertiefen und ihre praktische Anwendung erleben. Nach Beendigung des Kurses kannst du alle Projekte in dein Projektportfolio aufnehmen, um beispielsweise potenziellen Arbeitgebern zu demonstrieren, an welchen spannenden Projekten du gearbeitet und welche wertvollen Fähigkeiten du erworben hast.
- Machine Learning: Natural Language Processing mit PythonMöchtest du die Themen Machine Learning, Deep Learning und speziell Natural Language Processing endlich verstehen und deiner Neugier nachgehen? Dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Dich! NLP mit Python: Deep Learning, Marchine Learning, N-Gram, Word Embedding, Viterbi, Rekurrente Neuronale Netze (RNN), Markov, Naive Bayes, Word2Vec, ChatGPT, Neuronale Netze, KI, Long short term memory (LSTM), Seq2Seq, Transformer / Large Language Models (LLMs), PyTorch, Numpy... Hast du dich schonmal gefragt wie es wäre...eine der nachgefragtesten Fähigkeiten in 2024 zu lernen?endlich das komplexe Thema NLP zu verstehen?dahinter zu blicken wie ChatGPT funktioniert? Mit diesem Kurs bekommst du dein Komplettpaket für das Thema Natural Language Processing und allem was dazu gehört: Abschnitt 1: IntroductionIn diesem Auftakt des Kurses begrüßt dich Philipp, dein Dozent, und gibt dir einen Vorgeschmack darauf, was dich erwartet. Er skizziert die faszinierende Welt des Natural Language Processing mit Python und zeigt dir, welche spannenden Einblicke und Fähigkeiten du in den kommenden Abschnitten erlangen wirst. Abschnitt 2: Download der KursmaterialienBevor es richtig losgeht, ist es wichtig, die richtigen Werkzeuge zu haben. Hier lernst du, wie du Anaconda herunterlädst und einrichtest, um eine effiziente Programmierumgebung für den Kurs zu schaffen. Abschnitt 3: Einleitung NLPNun tauchst du ein in die Grundlagen des Natural Language Processing. Von den grundlegenden Definitionen über die Entwicklung von statistischen Ansätzen bis hin zum aktuellen Zeitalter des Deep Learnings erforschst du, warum Sprachverarbeitung so herausfordernd und gleichzeitig faszinierend ist.
- Machine Learning Campus: Data Science mit PythonDu möchtest Machine Learning verstehen und dich zum Data Scientist ausbilden lassen? Dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Dich! Komplettpaket Machine Learning: Alle Grundlagen in Python und Machine Learning Algorithmen mitsamt Evaluation und Feature Engineering. Dabei werden Modelle aus dem Supervised Learning und Clustering betrachtet, sowie das Deep Learning und der KI. Der Fokus liegt auf den aktuellen Themen Reinforcement Learning und Natural Language Processing. Hast du dich schonmal gefragt wie es wäre den aktuell relevantesten Skill zu lernen und...von KI Trends zu profitieren? Möglichkeit auf richtig gut bezahlte Jobs zu haben?mit Python komplexe Probleme spielerisch zu lösen?in der Welt der Künstlichen Intelligenz und Deep Learning mitzuwirken? All das ist möglich im Leben eines Data Scientist. Und mit diesem Kurs bekommst du die vollständige Ausbildung dazu. Abschnitt 1: IntroductionIm ersten Abschnitt des Kurses "Machine Learning Campus: Data Science mit Python" erhältst du eine Einführung in den Kurs. Die erste Lektion bietet einen Überblick über den gesamten Kurs, damit du die Struktur und die wichtigsten Themenbereiche kennenlernen kannst. In der zweiten Lektion stellt sich der Dozent vor und teilt seine Motivation sowie seine Ziele für den Kurs mit, um dir einen persönlichen Einblick zu geben. Abschnitt 2: VorarbeitIn diesem Abschnitt legst du das Fundament für die Arbeit mit Python und den notwendigen Tools. Zunächst lernst du, wie du Python und PyCharm einrichtest. Die darauf folgenden Lektionen vertiefen deine grundlegenden Kenntnisse in Python und führen dich schrittweise in die Welt der Datenwissenschaft ein.
- From Anfänger zum Fortgeschrittenen in TidyverseIch habe den Kurs für alle Tidyverse-Lernenden erstellt, die das Gefühl haben, dass sie ein Plateau in ihren Fähigkeiten erreicht haben. Wenn du mit den grundlegenden Funktionen wie mutate, filter, select oder arrange vertraut bist und dich verbessern möchtest, ist dieser Kurs für dich geeignet. Während die Grundlagen des Tidyverse in Dutzenden guter Angebote sehr gut abgedeckt sind, ist es schwer, die Tricks und Funktionen zu finden, die Tidyverse-Anfänger:innen von sehr guten Programmierern unterscheiden. Die meisten Tricks sind in Hunderten von Foren, Blogbeiträgen und Dokumentationen verstreut. Deshalb began ich im Juni 2022, alle Tricks in einer einzigen Ressource zu bündeln. Dieser Kurs ist meiner Meinung nach die dichteste und beste Ressource, um alle guten Tricks des Tidyverse zu lernen. Du musst diesen Kurs nicht machen, aber in ihn zu investieren, wird dir viel Zeit sparen, die du sonst online mit Recherche verbringen würdest. Ich habe über 300 Stunden damit verbracht, das Internet zu durchsuchen und alle Tricks, die ich finden konnte, in diese einzigartige Resource zu integrieren, damit du es nicht musst. Dies ist nicht nur ein Videokurs! Der Kurs kommt mit einem 360-seitigen PDF-Buch in Englischer Sprache, das die Kapitel des Kurses begleitet. Das Buch geht viel detaillierter auf die Themen ein als die Videos und enthält einige Themen, die in den Videos nicht behandelt werden.
- Data Science Acceleration GuideWillkommen im Kurs "Data Science Acceleration Guide"! Unser Kurs ist mehr als nur Wissen – er bietet praktische Anleitungen und Inspiration, um dich bei der Planung und Umsetzung deiner Karriereziele zu unterstützen. Wir begleiten dich auf diesem aufregenden Weg, von deiner strategischen Planung bis zur Umsetzung in der realen Welt der Data Science. Karriereplanung & Motivation: Erhalte gezielte Richtung und Inspiration, um deine Karriere in Data Science zu planen und anzukurbeln. Ziele mit dem GROW-Modell: Nutze das Coaching-Modul, um klare Ziele zu setzen und Strategien zu entwickeln, wie du sie erreichen kannst. Die Macht des Networkings: Verstehe, warum Networking entscheidend ist und lerne, wie du sinnvolle Verbindungen in der Branche aufbaust. Kursinhalte im Überblick: Persönliche Profile optimieren: Von Lebenslauf und Anschreiben bis zur Gestaltung deiner professionellen Präsenz, inklusive eines persönliches CV-Checkers für den perfekten Auftritt. LinkedIn-Profil aufwerten: Erfahre, wie du dein LinkedIn-Profil optimierst, um dich professionell zu präsentieren und Netzwerkmöglichkeiten zu maximieren. Bewerbungsstrategien: Lerne, überzeugende Case Studies zu erstellen, mit Headhuntern erfolgreich zu interagieren und in Vorstellungsgesprächen zu glänzen. Gehaltsverhandlungen meistern: Erhalte Einblicke in erfolgreiche Verhandlungstechniken, um das bestmögliche Gehalt für deine Fähigkeiten zu erzielen. Erfolgreiches Onboarding: Tipps und Ratschläge für einen nahtlosen Start in deiner neuen Position in der Data Science-Branche. Unsere Zufriedenheitsgarantie: Wir sind überzeugt von der Qualität unseres Kurses.
- Machine Learning-Ready +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.
- Python Kurs: Data Science, Maschinelles Lernen, AI & WebAppsWillkommen zum ultimativen Python-Komplettkurs – Ihrem Schlüssel zu umfassenden Kenntnissen in der Python-Programmierung! In diesem detaillierten Bootcamp erkunden wir zahlreiche Python-Aspekte, beginnend mit den Grundlagen über fortgeschrittenen Anwendungen bis zu spezialisierten Libraries für maschinelles Lernen, Data Science, Webentwicklung, GUIs und mehr.
- Machine Learning-Algorithmen - inklusive Python DemosHerzlich willkommen in meinem Kurs: Machine Learning-Algorithmen aus der Data Science-PraxisIn diesem Kurs lernst Du alle praxisrelevanten Machine Learning-Algorithmen kennen: Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, k-Nearest Neighbors und k-Means Clustering. Du lernst nicht nur die theoretischen Grundlagen der einzelnen Algorithmen, sondern erfährst im Rahmen der Code Demos auch, wie man die Algorithmen in der Praxis implementiert. Alle Code-Beispiele sind in Python programmiert - wir arbeiten mit einschlägigen ML Libraries wie Pandas, NumPy und Scikit-learn. 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. Solltest Du während des Kurses Fragen oder Anmerkungen haben, kannst Du mich jederzeit gerne kontaktieren - ich freue mich über Deine Nachricht und Dein Feedback. Dieser Kurs ist ein Teil meiner Wissensreihe MACHINE LEARNING-READY. Alle Informationen zu den weiteren Wissensangeboten rund um das Thema Machine Learning findest Du auf meiner Website. Dort hast Du auch die Möglichkeit, Dich für meinen Newsletter anzumelden und von besonderen Angeboten zu profitieren. Den Link zur Website findest Du in meinem Profil auf LinkedIn. Dorthin gelangst Du über meine Udemy Dozentenseite oder direkt über Google. Viel Spaß beim Lernen!
- Emotionen in Stimmen erkennen mit PyTorch und wav2vec2In diesem Kurs zeige ich euch, wie ihr ein Modell trainiert, das sieben Emotionen in Sprache erkennen kann, konkret in Audiodateien des Formats wav. Die Datengrundlage schaffen wir uns, indem wir einen entsprechenden, freien Datensatz (Berlin Database of Emotional Speech) besorgen, formatieren, mit Labels versehen und in einem Dataset bereitstellen. Für das Training selber wird Meta's wav2vec2 als Foundation Modell genutzt und gezeigt, wir du das Modell auf den Task "Audio Classification" fine-tunen kannst. Dabei setzen wir auf die wav2vec2-Modellimplementierung von Huggingface auf und fügen einen Classification Head hinzu, den wir trainieren und evaluieren. Dadurch lernt ihr nicht nur, wie ihr Emotionen erkennt, sondern auch ein Training von Grund auf aufbaut und für weitere Klassifizierungsaufgaben verwenden könnt, etwa um Autos anhand ihrer Geräusche zu erkennen oder Situationen im Fußballstadion anhand der Geräuschkulisse per KI einzuschätzen. Ist das Modell trainiert, schreiben wir gemeinsam ein Inference-Script, um das Modell anzuwenden. Zum Schluss werden die Ergebnisse und mögliche Verbesserungen besprochen, um das Modell treffsicherer zu machen. Ihr sehr zusätzlich, wie ihr euer fertiges Modell auf dem Huggingface Hub veröffentlichen könnt, um so Lob und Feedback einzuholen. Als Voraussetzung solltest du in der Lage sein, Python Code zu lesen und zu schreiben und ein Grundverständnis für Deep Learning mitbringen.
- Machine Learning/Künstliche IntelligenzHier baust du dein erstes Modell das Bilder erkennen kann, mit wenig Zeilen Code ist das Modell fertig, in nicht mehr als 15 min ? Wir werden den Berühmten Machine Learning Modell VGG 19 von dem Hause Google Keras/Tensorflow ausprobieren. Ich zeige dir welche Library du importieren musst, und wie man Sie anwendet. Wie man die Library/Module importiertWie man Bilder lädt Du wirst lernen wie man Bilder in Arrays umwandelt.wie man die Arrays in einem 3 Dimensonales Netz umwandeltWie man die Daten Reinigt durch den sogenannten PreprocessingWie man das Modell deine Vorhersage/Bild erkennt und das ergebnis anzeigtsomit hast du ein Einblick über das die Künstliche Intelligenz gewonnen und kannst evtl. das erlernte auch anweden, natürlich bist danach kein Experte,somit hast du schon mal rein geschnuppert in das Thema ob das Thema was für dich ist oder nicht. Und danach kannst du dich entscheiden ob du dich für weitere Kurse einschreibst oder nicht. Bitte verzeiht falls dieser Kurs keine gute Qualität bietet, es ist auch mein erster Kurs den ich hier auf Udemy halte, deshalb biete diesen Kurs auch Kostenlos an. Viel Spaß mit dem kurz Kurs und würde mich über ein Feedback was ich besser machen kann, wie und was hat dir an diesem Kurs gefallen freuen.
- Pandas Datenanalyse: Der einfache EinstiegAnforderungenEs sind keine Anforderungen vorausgesetztDu benötigst einen Computer oder Laptop ( Mac, Windows oder Linux)und natürlich die Motivation, Datenanalyse lernen zu wollenPandas, eine der führenden Bibliotheken für Datenanalyse für Python, hat sich als unverzichtbares Werkzeug in der Welt der Datenverarbeitung etabliert. Genutzt von renommierten Unternehmen wie Google, Instagram und Spotify, ist Pandas eine Schlüsselressource für Datenwissenschaftler und Analysten weltweit. Sie ist nicht nur eine bedeutende Technologie in der Gegenwart, sondern auch eine treibende Kraft für zukünftige Entwicklungen im Bereich der Datenanalyse. In diesem Kurs werden Sie in die Grundlagen der Pandas-Bibliothek eingeführt und lernen, wie Sie diese effizient nutzen können. Wir durchlaufen verschiedene Praxisbeispiele, ermöglichen Ihnen das Verfassen eigener Pandas-Skripte und fördern das tiefgehende Verständnis dieser leistungsstarken Datenanalysebibliothek. Ganz gleich, ob Sie Ihre Kenntnisse vertiefen oder als Einsteiger in die Welt der Datenanalyse einsteigen möchten, dieser Kurs bietet Ihnen den idealen Rahmen. Dieser Kurs ist dabei so konzipiert, dass Sie in kürzester Zeit Pandas meistern werden. Durch verschiedene Übungen werden die Inhalte aus den Kursen leicht und verständlich wiederholt und helfen dabei, die Inhalte besser und schneller zu verstehen. Dieser Kurs bietet auch für Fortgeschrittene eine großartige Möglichkeit, sich weiterzubilden und Ihre Karriere voranzutreiben. Melden Sie sich noch heute an und starten Sie Ihre Pandas-Reise! Deine Entscheidung, ein Data Analyst zu sein, kann Dir viele Türen öffnen! Egal ob schulisch oder in deiner Karriere. Der Bedarf an qualifizierten Analysten ist groß.
- Der Pandas Komplettkurs - 2025Pandas ist DAS Analyse-Tool im Jahr 2023. Egal ob im Bereich Datenbanken oder Webentwicklung, vorallem aber Data Science und Machine Learning. Bei Pandas handelt es sich um eine elegante Mischung aus Python und SQL, welches dir erlaubt, zielgerichtete und komplexe Abfragen an dein Datensatz zu stellen. Pandas baut auf dem Table Prinzip auf, wobei es hier speziell um sogenannte DataFrames geht. Diese DataFrames beinhalten Spalten und diese Spalten beinhalten wiederrum Werte unterschiedlichster Datentypen. Das coole an Pandas? Es kann mit all dem perfekt umgehen und egal welcher Use Case dir gerade einfällt, du kannst mit Sicherheit sagen, dass Pandas eine passende Lösung dafür bieten kann. In diesem Kurs behandeln wir Pandas von A - Z. Begonnen bei der Installation von Jupyter Notebook über die Installation von Pandas mittels dem Python Paket Manager PIP, gefolgt von Basic Abfragen des DataFrames bis hin zu komplexen Abfragen unterschiedlicher DataFrames und Merges über mehrere DataFrames hinaus. Dazwischen kümmern wir uns noch um sehr hilfreiche Best-Practice Methoden die du so im Alltag eines Data Scientist finden wirst und auch advanced Methoden mit denen du komplexere Operationen auf einzelne Spalten oder das komplette DataFrame ausführen kannst. Als Bonus habe ich dir ein Plotly Kapitel mit ausgearbeitet und aufgenommen. So kannst du deine Daten nicht nur optimal verarbeiten, sondern im Anschluss daran auch grafisch darstellen und präsentieren. Nach diesem Kurs bist du mehr als vorbereitet und definitiv in der Lage, komplett selbständig Datensätze analysieren zu können. Damit du dich von der Qualität des Kurses selbst überzeugen kannst, habe ich dir ein paar Lektionen kostenlos freigeschalten :-).
- Fortgeschrittener R-Analyst - next Level R ProgrammierungHallo und herzlich willkommen zum Fortgeschrittenen R-Analyst! In diesem Kurs steigen wir tiefer in die mächtigen Methoden ein, die R für uns bereithält. Dabei werden wir lernen, mit Hilfe von R Markdown automatisiert Berichte auf Knopfdruck zu erzeugen. Dabei eigenen wir uns die Fähigkeit an, bspw. PDFs oder auch HTMLs aus R heraus zu generieren, wobei wir dynamisch auf eine veränderte Datengrundlage reagieren können. Sollten sich die Daten von einem auf das nächste Jahr geändert haben, drücken wir nur auf das Knöpfchen und bringen unseren Bericht auf den neusten Stand. Anschließend befassen wir uns umfassend mit Shiny. Diese Technologie wird es uns erlauben dynamische, interaktive Anwendungen aus R heraus zu erzeugen. Wir lernen, wie wir unsere Analysen und Ergebnisse in Form von modernen interaktiven Apps zur Verfügung stellen können. Diese Anwendungen werden dann auch noch richtig gut aussehen, „shiny“ eben. Unsere Fähigkeiten in der Datenanalyse bauen wir aus, indem wir lernen, wie wir mit fehlenden Werten in unserer Datengrundlage umgehen können. Wir werden sehen, dass es sparsamere Wege gibt mit diesen Datenlücken umzugehen als sie einfach von unseren Analysen auszuschließen. Dadurch werden wir die Qualität aller unserer Analysen erheblich verbessern. Im letzten Teil lernen wir, die Versionierungs- und Kollaborationssoftware Git im Zusammenspiel mit R bzw. R Studio zu nutzten. Dadurch werden wir uns die Lage versetzten auch größere R-Projekte in einem Team umzusetzen. Wir heben unsere Arbeit mit R auf ein ganz neues Level, indem wir Git einsetzten, um gemeinsam mit anderen an einem R-Code zu arbeiten. Dabei nutzen wir die Versionskontrolle, um im Notfall "in der Zeit zurückspulen" zu können.
- Transformer Modelle und Deep LearningDieser Kurs beschäftigt sich mit dem Thema Encoder-Decoder-Modellarchitekturen im Deep Learning und darauf basierenden Anwendungsfällen im Bereich Natural Language Understanding. Wir besprechen, wie Encoder-Decoder Modelle (insbesondere Transformer Modelle wie GPT2 oder BERT-Architekturen) aufgebaut sind und welche Schritte während des Trainings eines solchen Modells ablaufen. Der große Nutzen dieser vortrainierten Modellarchitekturen besteht in der Anwendung des Transfer-Learning Konzepts. Das bedeutet, wir können uns riesige, vortrainierte Modellarchitekturen zu Nutze machen und mit relativ wenig Aufwand für unseren konkreten Anwendungsfall trainieren. Wie können wir mittel one-shot-classification Texte einer bestimmten Kategorie zuordnen? Wie integrieren wir Modelle aus dem Hugging Face Projekt in unsere eigenen Deep Learning Projekt auf Basis der fastai Bibliothek? Neben dem theoretischen Input entwickeln wir anhand von Jupyther Notebooks Anwendungsbeispiele und gehen den implementierten Code unserer KI-Anwendungen Schritt für Schritt gemeinsam durch.
- Data Science mit Python - Numpy, Pandas und PlotlyData Scientist - sexiest Job des 21. Jahrhunderts? Vielleicht. Und doch muss man fit dafür sein. Wie bei allem, ist der Anfang das Schwerste, in diesem Fall wird er aber schon vorausgesetzt. Dieser Kurs setzt nämlich Python Kenntnisse voraus und richtet sich an alle, die die Grundlagen von Python verstanden haben. Hiermit könnt ihr einen Fuß in Data Science setzen. Die wichtigsten Module dafür sind Numpy, Pandas und Plotly. Numpy steht für numerical Python. Arrays, Matrizen, Berechnungen, komplexe Datentypen, all das hält Python vor dem Programmierer versteckt, doch mit Numpy tut sich diese Freiheit für den Programmierer auf. Meist ist das erstmal ein Schlag, doch für Data Scientists eine Notwendigkeit, denn die Bibliothek beschleunigt vieles und lässt doch einfach eine Vielzahl an mathematischen Operationen zu. Pandas ist eine Abkürzung für Python and Data Science - ja, ein wenig muss man es wollen. Hier wird auf einer effizienten Datenstruktur gearbeitet, den sogenannten DataFrames. Diese sind vielfältig, haben jedoch auch viele Ähnlichkeiten zu SQL und erlauben es dem Programmierer, Daten auszuwählen, zu sortieren und zu ordnen, die relevant sind. Zu guter Letzt wagen wir einen Blick zu Plotly. Viele Data Scientists arbeiten mit Matplotlib, doch ich bin der Meinung, dass Plotly nicht nur besser aussieht, sondern auch einfacher, schneller und effizienter Grafiken erstellt. Denn darauf kommt es an: Plots, Grafiken, die die Daten direkt für Beteiligte oder Unbeteiligte erklären. Dieser Kurs ist zudem unter aktiver Entwicklung und wird - sofern ich Requests erhalte - auch weiter entwickelt. Je nach Reichweite und Erfolg könnte ich mir auch noch andere Bibliotheken vorstellen, vor allem im Visualisierungsbereich, oder aber Praxisprojekte oder konkrete Ergänzungen für die Module. Daher - meldet euch gerne. Und nun - viel Spaß!
- Stimmen klonen mit Deep Learning in PythonDeep Learning ist dafür bekannt, bahnbrechende Ergebnisse in verschiedensten Disziplinen zu liefern - so auch in der Erzeugung von Sprache aus Text, dem sogenannten Text-To-Speech. In diesem Kurs werdet ihr lernen, wie man beliebige Stimmen klont und eine Anwendung schreibt, die mit einer kurzen Audioaufnahme einer Stimme und einem Text eine Audiodatei erzeugt, die genau diesen Text mit der angegebenen Stimme spricht. Kernthemen dieser Disziplin sind: Beschaffung und Formatierung der Trainingsdaten, um die neuronalen Netze zu trainieren. Durchführung des Trainings eines Encoders zur Erzeugung eines Embeddings für die Stimmen der SprecherDurchführen des Trainings eines Synthesizers zur Erzeugung von Phonemen und Mel SpektrogrammenDurchführung des Trainings eines Vocoders zur Generierung von Wave-Daten aus Mel SpektrogrammenIst das geschafft, zeige ich euch, wie ihr die Modelle in einer UI ladet oder sie einfach per Python API aufruft. Wir werden in diesem Kurs auf der Arbeit von Corentin Jemine (Real Time Voice Cloning) aufsetzen, um nicht ganz von vorne beginnen zu müssen. Wenn ihr das Framework bereits kennt, wird euch dieser Kurs bei der Anwendung auf die deutsche (oder jede beliebige andere) Sprache helfen. Alle Werkzeuge, die wir verwenden, sind frei zugänglich und open-source, sodass ihr bei Bedarf jede Funktion bis in ihre tiefsten Tiefen nachvollziehen könnt. Ein kleiner Hinweis am Schluss: Dieser Kurs ist dafür gedacht Stimmen zu klonen, von deren Besitzern ihr die Zustimmung habt.
- Machine Learning vom Anfänger zum ML EngineerIn diesem Kurs lernt ihr alles was ihr auf dem Weg zu einem erfolgreichen Machine Learning Engineer bzw. Data Scientist benötigt. Neben vielen theoretischen Visualisierungen und veranschaulichenden Beispielen, bringt dieser Kurs ebenso extrem viele Praxisbeispiele mit. Damit ihr nicht nur die theoretischen Grundlagen kennenlernt, sondern auch lernt diese in der Praxis anzuwenden und selbstständig auf neue Datensätze übertragen könnt! Darüber hinaus warten viele Aufgaben auf euch, die ihr selbst bearbeiten könnt, um das Gelernte noch weiter zu vertiefen! Selbstverständlich warten im Anschluss an die Aufgaben ausführliche Musterlösungen auf euch, so dass ihr bei Problemen jederzeit in der Lösung nachsehen könnt. Dieser Kurs wurde in 8 Abschnitte unterteilt. Als erstes beginnen wir mit einer kurzen Einleitung und erklären euch das Grundprinzip des Maschinellen Lernens. Im Anschluss daran beschäftigen wir uns mit der Learning Theory, worauf im vierten Kapitel die Evaluation folgt. Im fünften Kapitel dreht sich dann alles um die Datenvorverarbeitung. Das darauffolgende Kapitel beschäftigt sich dann mit allen wichtigen Modellen im Bereich des Maschinellen Lernens und gibt euch die besten Algorithmen für den Erfolg als Machine Learning Engineer mit auf den Weg. Das siebte Kapitel geht näher auf den Themenbereich des Clustering ein. Zu guter Letzt bietet der Kurs als Bonus noch ein Kapitel zur Einführung in Neuronale Netze, mit welchen sich wohl die mächtigsten Modelle der heutigen Zeit darstellen lassen. Als krönender Abschluss erwartet euch darüber hinaus noch ein Praxisbeispiel im Rahmen einer Data Science Competition!
- Tensorflow für Python ProgrammiererDieser Kurs bietet einen Einstieg zum berühmten Framework Tensorflow 2 von Google, welches weltweit für neuronale Netze genutzt wird. In der neuesten Version ist nun auch Keras enthalten und bietet eine einfache Schnittstelle zu einem sehr komplexen Thema. So können schwere Projekte schnell und intuitiv realisiert werden. In diesem Kurs werden einige Praxisprojekte erstellt, welche verschiedene und ähnliche Herangehensweisen an* Bilderkennung* Bildgenerierung* Texterkennung* Plotting* Speichern von Zuständen* und mehrbietet. Die Projekte finden auf bekannten, berühmten Datensätzen statt. Jeder muss zur Bilderkennung den MNIST Datensatz genutzt haben. Es gibt jedoch auch Abwandlungen wie den Fashion Mnist Datensatz. Bildgenerierung mit GANs - Generative Adversarial Networks - ist mit Deepfakes allgegenwärtig, es scheint nur um so wichtiger, sich mit solchen Themen auseinanderzusetzen. Texterkennung ist ein ebenso spannendes Thema, etwa mit dem Imdb Datensatz, welcher Reviews enthält, die natürlich eine gewisse Stimmung enthalten. All das und noch vieles mehr können neuronale Netze lernen. Der Kurs wird zudem natürlich ständig erweitert werden um weitere Projekte - etwa mehr vom selben zur Übung oder aber neues wie Videoerkennung. Dazu benötige ich euer Feedback, damit ich den Kurs noch besser gestalten kann. Weitere mögliche Themen sind:* Videoerkennung* Videogenerierung* Audio* Reinforcement Learning an Spielen und mehrDaher - schnell zuschlagen, lange profitieren, denn der Kurs wächst dynamisch. Dazu gehören selbstverständlich auch die übliche 30-Tage Rückgabegarantie und lebenslanger Zugriff.
- Deep Dive in das fastai Deep Learning FrameworkDieser Spezialkurs widmet sich ganz den Details im fastai deep learning Framework. Mit dem fastai Deep Learning Framework haben wir ein sehr durchdachtes und einfach zu verwendendes Framework, das auf dem PyTorch Framework aufsetzt an der Hand. Viele Standardprobleme können mithilfe von fastai in nur wenigen Zeilen Code so gelöst werden, dass wir state-of-the-art Ergebnisse mit nur sehr kurzen Trainingszeiten erhalten. In diesem Kurs steigen wir jedoch eine Stufe hinab und sehen uns an, wie diese einfachen Dinge im fastai Framework implementiert sind. Wir analysieren den Sourcecode und programmieren wesentlichen Elemente, die zum Aufbau eines tiefen neuronalen Netzes erforderlich sind nach. Wesentliche Elemente, denen wir uns in diesem Kurs zu künstlicher Intelligenz und Deep Learning widmen: Aufbau des CNN-Learners (für Convolutional Neural Networks) in fastaiEinsatz des UNET-LearnersUmsetzung des Siamese Twin Problems mithilfe von fastaiAufbau des Trainingsprozesses im Fastai FrameworkImplementieren von SGD - Stochastic Gradient DescentOptimierungen von SGD wie Momentum und Weight DecayAlternative Optimizer für Deep Learning wie Adam oder RMS PropDie Umsetzung des Callback-Patterns im Fastai-FrameworkWie werden Callbacks zur Individualisierung des Trainingsprozesses neuronaler Netze in fastai verwendet? Wie können wir mithilfe von Callbacks einen individuellen Trainingsprozess für unsere KI-Algorithmen in Fastai umsetzen?
- Convolutional Neural Networks - Hinter den KulissenToll, dass du dich für Convolutional Neural Networks interessierst! Wir freuen uns, dich auf unserer Kursseite begrüßen zu dürfen! Convolutional Neural Networks (CNNs) - eine Spezialform von neuronalen Netzen) stellen heute den Goldstandard für die Verarbeitung von Bilddaten im Bereich der künstlichen Intelligenz dar! In diesem Spezialkurs gehen wir in der Tiefe auf die verschiedenen Elemente und LayerTypen in Convolutional Neural Networks ein. Dafür setzten wir die Werkzeuge der beiden Deep Learning Frameworks PyTorch und fastai ein und implementieren die einzelnen Layer selbst mithilfe von purem Python Code nach. Insbesondere behandeln wir folgende Themenbereiche: Aufbau von Convolutional Neural Networks in der Theorie und PraxisDie Convolution: Wir programmieren einen Convolutional Pooling Layer (Conv2d)Berechnung von Paddings und Strides bei ConvolutionsDie mathematischen Gleichungen hinter ConvolutionsWie ist der CNN-Learner aus dem fastai Framework aufgebaut? Welche Theorien und Funktionalitäten sind in der 1cycleTraining Methode vom fastai Framework enthalten? Warum hilft das Konzept der Batch Normalization einem Convolutional Neural Network, das Training zu beschleunigen? Was ist eine Residual Network Architektur (ResNet) und wofür kann ich diese einsetzen? Wir implementieren unser eigenes Resdiual Net Model sowohl mithilfe von PyTorch wie auch mit reinem Python Code. Skip Connections ist ein Konzept, das Residual Networks optimieren kann. Wir analysieren, was Skip Connections darstellen und wie wir diese in unserem Modell implementieren können.
- NLU - Natural Language Understanding mit PyTorch und FastaiNatural Language Understanding (die Verarbeitung natürlicher Sprache) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence), der darauf aufbaut, menschliche Sprache zu verstehen und zu manipulieren. Die Techniken aus NLU (Natural Language Understanding) bzw. NLP (Natural Language Processing) zielen darauf ab, die Lücken zwischen menschlicher Kommunikation und den Sprachverarbeitungsfähigkeiten von Computersystemen zu schließen. Dafür setzt man eine große Anzahl verschiedener Disziplinen ein, wie unter anderem Informatik oder auch Linguistik. Diesen Kurs solltest du buchen, wenn du:selbst Texte automatisiert analysieren möchtestSysteme mit künstlicher Intelligenz entwickeln möchtest, die Texte klassifizieren könnenendlich verstehen willst, was sich hinter den Bezeichnungen LSTM (Long Short Term Memory) und auch RNN (Recurrent Neural Networks) verbirgtselbst erkennen willst, was es bedeutet, wenn die Gradienten eines neuronalen Netzes explodieren (exploding gradients) oder verschwinden (vanishing gradients).einen Klassifizierer für Bewertungen von Kinofilmen implementieren möchtest, der selbständig positive von negativen Reviews unterscheiden kann. Weitere Themen, die wir in diesem Kurs betrachten werden sind: Tokenization, Numericalisation, Backpropagation in Time (bppt), Sub Batches, Multilayer RNNs, u.v.m. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine Technologie, die sich in den letzten Jahren aufgrund von immer größeren Datenmengen und höheren Rechenleistungen, enorm weiterentwickelt hat.
- Neuronale Netze Optimieren und Evaluieren mit Tensorflow 2Deep Learning ist eines der angesagtesten Themen weit und breit. Insbesondere wird Deep Learning und Künstliche Neuronale Netze in vielen Technologien in deinem Umfeld eingesetzt, um dir ein noch angenehmeres Leben zu ermöglichen. Mithilfe diesen Praxis-Kurs bringe ich dir bei wie man erkennen kann, ob Neuronale Netze schlecht performen. Du lernst an welchen Metriken du die Genauigkeit eines Netzes messen kannst. Natürlich lernst du auch Techniken wie du die Performance des Netzwerkes untersuchen und natürlich optimieren kannst! Das wirst du Lernen: Lerne die Grundlagen von PythonNutze NumPy, um Berechnungen durchzuführen und Daten zu generierenErkenne Ursachen von schlechter Performance deiner Neuronalen NetzeNutze Tensorflow Callbacks um deine Netze zu optimierenNutze Techniken wie Data Augmentation, Normalisierung & mehrLerne wie du Overfitting und Underfitting im Netzwerk vermeidestLerne wie du die richtige Topologie deines Netzwerks wählst. Analyse deine Netze mit Tensorboard und CallbacksWarum solltest du Tensorflow lernen? Tensorflow wird von den "Big Five" Unternehmen wie Apple, Google, Facebook, Amazon und Microsoft in vielen ihrer Produkte eingesetzt, um Machine Learning noch effizienter zu nutzen! Ebenfalls werde ich ihn auch immer auf dem neusten Stand der Technik und Wissenschaft halten. Lerne wie du Tensorflow meisterst und schreibe dich JETZT ein! Warum solltest du Tensorflow lernen? Tensorflow wird von den "Big Five" Unternehmen wie Apple, Google, Facebook, Amazon und Microsoft in vielen ihrer Produkte eingesetzt, um Machine Learning noch effizienter zu nutzen! Ebenfalls werde ich ihn auch immer auf dem neusten Stand der Technik und Wissenschaft halten. Lerne wie du Tensorflow meisterst und schreibe dich JETZT ein!
- Data Science in Python: Numpy, Pandas, Matplotlib [2025]Starte deine Data-Science-Karriere mit den wichtigsten Python-Tools für Datenanalyse, Transformation und Visualisierung. In diesem praxisorientierten Kurs erlernst du den effizienten Umgang mit den zentralen Data-Science-Bibliotheken NumPy, Pandas und Matplotlib. Diese Tools sind essenziell für jede datengetriebene Anwendung – von der ersten Datenanalyse bis hin zu Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Mit NumPy lernst du, große numerische Datenmengen präzise und speichereffizient zu verarbeiten. Mit Pandas beherrschst du den Import, die Bereinigung und Umstrukturierung von Daten aus unterschiedlichsten Quellen. Matplotlib hilft dir schließlich, deine Daten durch professionelle Diagramme, Plots und Visualisierungen verständlich und überzeugend darzustellen. Zusätzlich erhältst du einen ersten Einblick in weiterführende Bibliotheken wie SciPy, Seaborn, Scikit-learn und OpenCV, um dein Wissen gezielt auszubauen und dich optimal auf die nächsten Schritte im Bereich Data Science vorzubereiten. Ob Berufseinsteiger, Studierender oder ambitionierter Entwickler – dieser Kurs bietet dir eine fundierte Grundlage für deine Arbeit mit Daten.
- Statistik & Mathematik für Data Science & Data AnalyticsMöchtest du dich in Richtung Data Science oder Data Analytics entwickeln? Gute Neuigkeiten, du brauchst keinen Abschluss in Mathematik - dieser Kurs gibt dir das praktische Wissen an die Hand, das du für Data Science im Bereich Statistik und Mathematik benötigst. Falls du vorhast Data Scientist oder Data Analyst zu werden, dann ist es notwendig, dass du ein stabiles Fundament im Bereich Statistik & Wahrscheinlichkeitstheorie hast. Klar steckt hinter Data Science mehr als nur Statistik. Dennoch spielen Mathematik und Statistik eine essentielle Rolle, wenn du als Data Scientist arbeiten möchtest. Ich weiß, dass es nicht unbedingt einfach ist ein stabiles Fundament im Bereich Statistik aufzubauen. Aus diesem Grund habe ich diese Statistik-Masterclass erstellt. Warum solltest du diesen Kurs wählen? Das ist der eine Kurs, den du in Statistik absolvierst. Falls du mit Daten arbeitest, ist das genau der richtige Kurs um dich mit dem praktischen Wissen auszustatten. Du lernst direkt von einem Mathematiker, der zugleich auch als Data Scientist arbeitet. Dieser Kurs vermittelt beides: Theorie & Praktisches WissenNach dem du diesen Kurs abgeschlossen hast, hast du alles, was du brauchst um Statistik & Wahrscheinlichkeit in deinem beruflichen Alltag im Bereich Data Science und Data Analytics zu meistern. Was lernst du in diesem Kurs? Dieser Kurs gibt dir die Chance auf systematische Art die wichtigsten Konzepte in Statistik & Wahrscheinlichkeitstheorie zu meistern: Deskriptive Statistik, Hypothesentests, Regressionsanalyse, Analysis of Variance sowie weitere fortgeschrittene Machine Learning Techniken wie Logistische Regression, Polynomiale Regression, Entscheidungsbäume, Regression Trees und mehr.
- Geostatistiker - Räumliche Datenanalyse mit RHerzlich willkommen zur Geostatistiker Schulung! In dieser Schulung werden wir lernen räumliche Phänomene, Sachverhalte und Zusammenhänge zu analysieren und zu identifizieren, um sie letztendlich anschaulich zu präsentieren. Wir werden uns sowohl statistische Konzepte und Prinzipien, wie auch die praktische Anwendung in R angucken. Wir werden uns als erstes Skalenniveaus und deskriptive Statistik angucken. Als nächstes lernen wir von Grund auf, wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen zustande kommen und wie wir sie interpretieren. Wir werden in der Lage sein, zu erklären, wie statistische Hypothesentest funktionieren und wie das Ganze mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen zusammenhängt. Als nächstes gucken wir uns Grundannahmen und den Raumbezug an. Hier werden wir mathematische Grundannahmen überprüfen, Korrelationsanalysen durchführen, und uns dann das Prinzip der räumlichen Autokorrelation näher angucken. Wir werden die räumliche Autokorrelation auch verwenden, um eine räumliche Hotspot Analyse durchzuführen. Als nächstes werden wir uns verschiedenste Clusteranalysen kennenlernen und verstehen, wie wir räumliche Häufungen hoher und niedriger Werte in unseren Daten identifizieren. Anschließend beschäftigen wir uns mit räumlichen interpolationsverfahren. Wir lernen verschiedene Methoden kennen, die es uns erlauben, punktförmige Daten in die Fläche zu interpolieren. Schließlich lernen wir Regressionsanalysen in 2 Teilen zu meistern. Zunächst beschäftigen wir uns mit uni-, bi- und multivariaten Regressionsverfahren und Phänomene und Methoden, die damit zusammenhängen. Im zweiten Teil gehen wir der Sache noch ein bisschen mehr auf den Grund. Wir gucken wir uns mathematischen Grundannahmen an, überprüfen diese und leiten dann gegebenenfalls die richtigen Schritte ein, um keine mathematischen Grundannahmen zu verletzen. In diesem Teil werden wir auch sehen, wie wir die räumliche Information in den Regressionsanalysen berücksichtigen können, um unsere Regressionsmodelle zu verbessern.
- R-Analyst - Lerne die statistische Programmiersprache RHallo und herzlich willkommen zu R,In diesem Kurs werden wir lernen mit R umzugehen. Nach einer Einführung in die Programmiersprache, werden wir lernen, Daten einzuladen, einfach mit unseren Daten umzugehen und diese ansprechend zu visualisieren. Anschließend lernen wir, mit räumlichen Daten umzugehen und dynamische Visualisierungen zu erzeugen, die wir bspw. auch in unsere Internetseite einbinden können. Zum Schluss lernen wir das Programmieren mit R kennen, was es uns erlauben wird, unsere Prozesse zu automatisieren. Es bestehen keine Anforderungen oder Voraussetzungen für diesen Kurs. Es werden alle mitgenommen und schnell und verständlich an die Arbeiten mit R herangeführt. Ein hoher Lernerfolg ist in der Regel der Lohn deiner Neugierde. Du wirst schnell feststellen, dass es sich lohnt in diese einfach zu erlernende Programmiersprache einzusteigen. Prozese lassen sich automatisieren, Analyse lassen sich vereinheitlichen, Visualisierungen wirken professioneller und besser für den jeweiligen Kontext geeignet und Berichte aktuallisieren sich auf Knopfdruck für das aktuelle Jahr. Das macht unsere Arbeiten nicht nur reproduzierbarer und transparenter, wir schaffen auch Zeit, um uns über wichtigere Dinge Gedanken zu machen, als stumpfe, wiederkehrende Arbeiten. Dieser Kurs richtet sich an alle, die mit Daten arbeiten. R erleichtert und professionalisiert alle Prozesse im Umgang mit Daten inkl. deren Visualisierung.
- Welcome2KI Teil 3: KI Deep Learning Projekte selbst umsetzenDer dritte Teil aus der Reihe "Welcome 2 KI" bringt uns zur Entwicklung von künstlicher Intelligenz mittels Deep Learning Techniken. Zum Einsatz kommen PyTorch und das darauf aufbauende fastai Framework. Lerne, wie du mit fastai und PyTorch mit nur 8 Zeilen Code einen state-of-the-art Bildklassifizierer bauen kannst! Wir lernen die kostenfreie Entwicklungsumgebung für Deep Learning von google: colab Notebooks kennen. Auf diese Weise können wir sehr einfach mit einer kostenfreien GPU arbeiten. Im Anschluß entwickeln wir eine eigene Deep Learning Applikation und arbeiten den gesamten Prozess end-to-end bis zur Erstellung eines User-Interfaces für unsere Deep Learning Anwendung durch. Neben den Techniken und der geschichtlichen Entwicklung von neuronalen Netzen, besprechen wir das Thema Data Augmentation. Wie können wir aus einem beschränkten Datenset ein größeres machen und warum macht der Einsatz von verschiedenen Data Augmentation Techniken Sinn? Wie unterstützt uns fastai und PyTorch bei der Data Augmentation? Wir stellen unser eigenes Trainingsdatenset automatisiert zusammen,bauen ein Deep Learning Modell mithilfe neuronaler Netze,testen unser Modell mit einem Validierungsdatenset undDeployment unser Modell als Webapplikation kostenfrei im InternetDanach gehen wir technisch in die Tiefe und implementieren sämtliche Schritte, die für das Trainieren eines Deep Learning Modells erforderlich sind mit reinem Python Code nach.
- R Crashkurs - Einstieg in R Sprache & RStudio für AnfängerKurshighlights: Tauchen Sie ein in die Welt der R-Programmierung mit diesem kompakten und verständlichen R-Crashkurs. Ideal für Anfänger, bietet dieser Kurs eine knappe, aber umfassende Einführung in R, RStudio und R-Programmierung. Kursinhalt: Installation von R und RStudioPaketverwaltung in RStudioAlle Datentypen in RBerechnungen mit RVariablen in RVektoren in RMatrizen in RListen in RDatenrahmen in RUmgang mit fehlenden Werten in RFunktionen in RKontrollstrukturen in RFOR-Schleife in RUnd vieles mehr! Alle im Kurs verwendeten R-Skripte stehen Ihnen ebenfalls zur Verfügung. Kursbeschreibung: Dieser R-Crashkurs ist die perfekte Wahl für all jene, die bisher wenig oder gar keinen Kontakt mit skriptbasierter Programmierung in R hatten. Das Hauptziel des Kurses besteht darin, grundlegendes Wissen über die R-Sprache, RStudio und R-Programmierung zu vermitteln, um es später in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen oder statistische Analysen anwenden zu können. Was diesen R-Kurs besonders auszeichnet, ist seine Fokussierung auf das Wesentliche und seine Kürze. Dadurch werden Sie in der Lage sein, die Grundlagen von R, RStudio und R-Programmierung schnell zu erlernen und einen reibungslosen Einstieg in diese Themenbereiche zu finden. Zielgruppe: Dieser R-Kurs richtet sich an Fachleute wie Datenwissenschaftler, Statistiker, Geographen, Programmierer, Sozialwissenschaftler, Geologen und alle anderen Experten, die Statistik und Datenwissenschaft in ihrem Tätigkeitsfeld einsetzen möchten. Wenn Sie bereits fortgeschrittene Kenntnisse in R besitzen und keine Einführung in die R-Programmierung benötigen, ist dieser Kurs möglicherweise nicht für Sie geeignet.
- Der ultimative Python-Kurs für Data Science, ML & AIEGAL 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!
- Data Science , Machine Learning & KIDer 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.
- Machine Learning 1x1 - inklusive Python DemosHerzlich willkommen in meinem Kurs: Machine Learning 1x1In diesem Kurs lernst Du alle wichtigen Grundlagen des Machine Learning. Du erfährst, wie sich das Machine Learning in den Kontext der Künstlichen Intelligenz einordnet und erhältst einen Überblick über die verschiedenen Machine Learning-Tasks und -Algorithmen im Bereich des Supervised Learning. Du lernst, was Machine Learning-Algorithmen eigentlich genau lernen und wie sie es lernen. Außerdem stelle ich Dir den größten Feind eines jeden Data Scientists vor: das Overfitting. Alle Konzepte besprechen wir nicht nur in der Theorie, sondern machen sie im Rahmen von Code Demos direkt anfassbar. Alle Code-Beispiele sind in Python programmiert - wir arbeiten mit einschlägigen ML Libraries wie Pandas, NumPy und Scikit-learn. 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. Solltest Du während des Kurses Fragen oder Anmerkungen haben, kannst Du mich jederzeit gerne kontaktieren - ich freue mich über Deine Nachricht und Dein Feedback. Dieser Kurs ist ein Teil meiner Wissens-Plattform MACHINE LEARNING-READY. Alle Informationen zu den weiteren Wissensangeboten rund um das Thema Machine Learning findest Du auf meiner Website. Dort hast Du auch die Möglichkeit, Dich für meinen Newsletter anzumelden und von besonderen Angeboten zu profitieren. Den Link zur Website findest Du in meinem Profil auf LinkedIn.
- R komplett: Data Science, Machine Learning & Neuronale NetzeWerde zum gefragten Data-Science-Spezialisten mit R! Data-Science-Experten sind nicht nur gefragt wie nie, sie bekommen auch ein überdurchschnittliches Gehalt (laut Indeed Jobbörse). Diesen Kurs habe ich entwickelt, um dir den bestmöglichen Einstieg zu bieten. R ist eine unglaublich mächtige und effiziente Sprache, sowohl ob für Data Science als auch Machine Learning. Leider ist der Einstieg allerdings oft sehr trocken - nicht aber in diesem Kurs, alle Themen lernst du Schritt für Schritt und am Beispiel.=> "Wie auch bei Jannis' anderen Kursen ist alles top! Gute step by step Introduction." (★★★★★, Markus Dunkel)Besonders viele Übungen + Beispiele: In diesem Kurs werden alle Themen anschaulich erklärt - du analysierst Geburtsstatistiken & echte Gehälter aus San Francisco, erstellst ein Modell für Diabetes, extrahierst Raketenstarts aus einer Webseite (Web-Crawling) oder visualisierst in einer Grafik die Ausbreitung von Ebola bzw. dem Coronavirus. Schritt für Schritt lernst du also alles was du zum Thema R wissen musst - und zwar nicht nur die Sprache selbst, sondern auch alle wichtigen Tools drumherum, und wie R angewandt wird. Dadurch kannst du das Wissen aus dem Kurs sofort anwenden. Mit über 200+ HD-Videos und mehr als 23 Stunden Videomaterial ist dies der umfangreichste Data-Science Kurs mit R auf Udemy. Was lernst du alles? R Grundlagen: RStudio (unsere Entwicklungsumgebung)FunktionenVariablen,... Data Science: Lese Daten einErstelle anschauliche VisualisierungenÜberzeuge deine Kollegen durch überzeugende PDF-ReportsDiverse Beispiele!
- Einführung in Business Intelligence und Big DataDer Kurs bietet eine erste Heranführung an Big Data-Themen. Dabei werden zwei Hauptthemenbereiche angerissen: Business IntelligenceDie Erzeugung und Auswertung von Analysedaten aus operativen Datenbeständen: Erstellen eines multidimensionalen Würfels (›Cube‹). Dieser Würfel wird dann einerseits mit OLAP ad hoc ausgewertet (›Browsen‹) und zum zweiten aus den Daten des Data Warehouse (DWH) im Sinne eines gezielten, proaktiven Marketings, anhand der vorhandenen Daten über bestehende Kunden eine Vorhersage getroffen, welche Empfänger aus einer zugekauften Adressliste mit größter Wahrscheinlichkeit ein Fahrrad kaufen würden (›Data Mining‹). Dazu dient die AdventureWorksDW-Datenbank, die als Beispiel für ein Data Warehouse fungiert und auf der die Beispiele abgearbeitet werden können. Eine virtuelle Maschine kann zur Verfügung gestellt werden, die alle nötigen Komponenten vorinstalliert hat. HadoopDer zweite Kursteil betrifft das Big Data Ökosystem ›Apache Hadoop‹ mit Hadoop und seinem Dateisystem HDFS sowie dem Dienst Yarn selbst, einerseits. Darauf wird ein MapReduce Prozess aufgesetzt, der ein Problem verteilt abarbeitet. Zum anderen werden ausgewählte Produkte aus dem Ökosystem einführend vorgestellt, wie Hbase und Hive. Ziel des gesamten Kurses ist es, erste Einblicke und Eindrücke zu verschaffen, eine Vorstellung zu entwickeln, worum es sich bei Big Data handelt. Ziel ist es nicht, Expertenstatus in einem der genannten Gebiete zu erlangen! Verwendete Software: MS SQL Server Analysis ServicesVisual Studio Data ToolsMultidimensionales ProjektAdventureWorksDWHadoopHBaseHiveev.
- Data Wrangling mit dem TidyverseWillkommen zu diesem R-Kurs, in dem du eine umfassende Einführung in die mächtige Programmiersprache R und das Tidyverse erhältst. R ist eine kostenlose und vielseitige Sprache für Statistik und Data Science, die in den 1990er Jahren entwickelt wurde und mittlerweile weit verbreitet in der akademischen Welt und der Industrie ist. Sie ist besonders gut geeignet für die Analyse von großen und komplexen Datenmengen und bietet zahlreiche Funktionen und Bibliotheken für die Datenvisualisierung. Das Tidyverse ist eine Sammlung von Libraries, die das Data Wrangling mit R vereinfachen und das Arbeiten mit Daten deutlich angenehmer gestalten. Du wirst lernen, wie du die wesentlichen Funktionen dieser Libraries anwendest und dich Schritt für Schritt damit vertraut machen. Am Ende des Kursed wendest du dein neues Wissen in einem Projekt an und erhältst zusätzlich eine Einführung in das Schreiben von eigenen Funktionen mit dplyr und dem Konzept von "Non Standard Evaluation". Mit dem erworbenen Wissen wirst du in der Lage sein, große und komplexe Datensätze problemlos in R zu verarbeiten und dich mit dem Tidyverse vertraut zu machen. Du wirst die Fähigkeiten erwerben, die du benötigst, um erfolgreich in der Welt der Data Science und Statistik zu bestehen. Ich wünsche dir viel Vergnügen beim Einstieg in die Welt von Data Science!
- Das komplette Data Science Bootcamp in PythonDas ProblemData Scientist. Ein Berufsfeld mit einem Potenzial wie kaum ein anderes. Und das auf lange Sicht. Im Zeitalter der Digitalisierung ist die Symbiose aus Fähigkeiten von Data Scientists so einmalig wie begehrt: Umfassende Datenanalyse-Fachkompetenz trifft auf exzellente Programmierkenntnisse in Python und Algorithmen für maschinelles Lernen. Höchst komplexe Fragestellungen können Data Scientists mit diesen selbstbewusst und zielorientiert angehen. Kein Wunder also, dass sie auf dem Arbeitsmarkt so gefragt sind. Sie werden sogar geradezu händeringend gesucht. Denn noch herrscht hier absoluter Fachkräftemangel. Und die notwendigen Kenntnisse, gerade im maschinellen Lernen, und Deep Learning, sind nicht ohne. Wie und wo kann man sie sich aneignen? Der Nachfrage nach spezialisierten Data Science Studiengängen konnte im Hochschulbereich bislang mehr schlecht als recht Rechnung getragen werden. So handelt es sich bei den wenigen existierenden Angeboten zumeist um gleichermaßen teure wie zeitintensive Programme, bei denen die Programmierpraxis in Python oder auch nicht zu selten außen vor bleibt. Online-Kurse hingegen schießen sich zu sehr auf ein spezifisches Feld ein und berühren andere entscheidende Data Science Fachgebiete und maschinelles Lernen bestenfalls oberflächlich. Die LösungData Scientists müssen in mehreren Themenbereichen topfit sein. Denn so ist sie, die Data Science: vielfältig. Zum Glück! Die Themen im Einzelnen:· Grundlegendes Verständnis der Data Science als Wissenschaft sowie zugehöriger Analysen· Mathematik· Statistik· Programmierung in Python· Anwendung erweiterter statistischer Methoden in Python· Visuelle Darstellung von Daten· Maschinelles Lernen· Deep LearningIn dieser Auflistung baut jede Data Science Kompetenz auf der anderen auf.
- Data Science Kurs mit ExcelZiel dieses Kurses ist es, statistische Methoden in Excel anzuwenden, um aus den erhobenen Daten weitere Informationen und Ergebnisse zu generieren. Korrelationsanalyse, Varianzanalyse, Multiple Lineare Regression, t-Test, etc. sind Verfahren, die in diesem Kurs behandelt werden. Kursaufbau: Teil 1: Datenvorbereitung und -verständnisTeil 2: Methoden der DatenanalyseTeil 3: VisualisierungZielgruppe: Personen, die sich für Statistik und Data Science interessieren und keine neue Programmiersprache lernen wollen.
- Data Science für Python: NumPy, Pandas, Matplotlib & SciPyIn diesen Kurs erhältst du einen Überblick in die beliebtesten Module in Python für Data Science, Deep Learning und Machine Learning. Die Module NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib sowie die Programmiersprache Python sind in diesen Themenbereichen nicht wegzudenken und jeder zukünftiger Data Science Experte sollte diese kennen! Hier erhältst du das alles und kannst sehen, ob das was für dich ist! Python ist eine universelle, üblicherweise interpretierte, höhere Programmiersprache. Sie hat den Anspruch, einen gut lesbaren, knappen Programmierstil zu fördern. So werden beispielsweise Blöcke nicht durch geschweifte Klammern, sondern durch Einrückungen strukturiert. Python unterstützt mehrere Programmierparadigmen, z. B. die objektorientierte, die aspektorientierte und die funktionale Programmierung. Ferner bietet es eine dynamische Typisierung. Wie viele dynamische Sprachen wird Python oft als Skriptsprache genutzt. NumPy ist eine Programmbibliothek für die Programmiersprache Python, die eine einfache Handhabung von Vektoren, Matrizen oder generell großen mehrdimensionalen Arrays ermöglicht. Neben den Datenstrukturen bietet NumPy auch effizient implementierte Funktionen für numerische Berechnungen an. Pandas ist eine Programmbibliothek für die Programmiersprache Python, die Hilfsmittel für die Verwaltung von Daten und deren Analyse anbietet. Insbesondere enthält sie Datenstrukturen und Operatoren für den Zugriff auf numerische Tabellen und Zeitreihen. Matplotlib ist eine umfassende Bibliothek zum Erstellen statischer, animierter und interaktiver Visualisierungen in Python. Matplotlib macht einfache und schwierige Dinge möglich. Erstellen. Entwickeln Sie Diagramme mit Veröffentlichungsqualität mit nur wenigen Codezeilen.
- R Basics - Programmierung, Datenanalyse und RegressionUpdate: September 2022Lineare Regression und tidymodelsDieser Kurs dient als Einstieg in die Programmierung und Datenanalyse mit R & RStudio. In dem Kurs lernt Ihr im ersten Schritt Grundlagen der R-Programmierung. Abschluss des ersten Kapitels bildet ein kleines Projekt, in dem wir die Fläche eines Kreises approximieren. Dafür schreiben wir angepasste Funktionen. Danach erfolgt, eine Einführung in die, aus Sicht des Autors, wichtigsten Pakete für die Datenanalyse. Ihr lernt das "tidyverse" und "data.table" kennen, die in der Praxis sehr häufig für die Datenanalyse benutzt werden. "data.table" ermöglicht euch die Behandlung sehr großer Datenmengen in kurzer Zeit. Die in dem ersten Kapitel eingeführten Möglichkeiten zur grafischen Darstellung von Daten werden durch "moderne" Bibliotheken, wie "ggplot2" und "plotly" ergänzt. An realen Daten werden die Konzepte vertieft. Es werden Verkaufspreise von Immobilien analysiert und in einem dynamischen Report zusammengefasst. Dafür benutzen wir "Rmarkdown". In Kapitel 4 lernt ihr unter Anderem die Grundlagen von Web-Applikationen mit dem "shiny" package kennen. Außerdem werden Web-APIs behandelt. Wir programmieren eine Finance-API mit dem "plumber" Package. Dabei dient das "quantmod" Package als Grundlage für die Kursverläufe von Aktien. Im Fokus dieses Kurses steht die Vermittlung von Konzepten und Techniken, und weniger die Statistik. Es werden keine Vorkenntnisse in der Programmierung benötigt. Dieser Kurs eignet sich für alle, die einen Einstieg und in R benötigen und Datenanalysen durchführen möchten. Dieser Kurs eignet sich zudem als Einstieg in das Feld Data Science mit R.
- Statistik für Data Science und Business AnalyticsStatistik und datengestützte Entscheidungen sind inzwischen in jeder Branche angekommen. Ihre Kenntnis bietet vielfältige Karrieremöglichkeiten – ob im Marketing oder in der Business Intelligence, ob als Data Analyst oder Data Scientist. Worauf also warten? In unserem Kurs „Statistik für Data Science und Business Analytics“ rüsten wir unsere Teilnehmer mit der entsprechenden Grundkompetenz aus. Obendrein geben wir ihnen noch umfassende Berechnungsvorlagen in Excel mit auf den Weg. Ein perfekter Einstieg also! Wir bringen Licht ins Dunkel und vermitteln das notwendige Wissen, um komplexe statistische Analysen nachvollziehen zu können, und zeigen ihre Anwendung in interessanten Praxisbeispielen. Unser Kursversprechen:· Einfach zu verstehende Inhalte· Umfassende Themenpunkte· Praxisnahe Erläuterungen· Fokus auf relevantes Fachwissen· Nützliche Übungen und Begleitmaterial· Datengestützte Lehrmethodik· Effiziente Einführung in die Statistik-Fachsprache· Inklusive Varianten der Datenvisualisierung· Illustration der Kernmethoden quantitativer ForschungZu vielen dieser Punkte finden sich online Erklärungen. Eine Unmenge sogar. Nicht so recht fündig wird man aber bei der Suche nach einem vollständigen Kurs mit entsprechender Lehrstruktur, der vermittelt, warum bestimmte statistische Tests denn eigentlich so oft angewendet werden. Mit Software-Paketen und Programmiersprachen lassen sich nunmehr viele der Vorgänge in der Statistik automatisieren. Kritisches, hinterfragendes Denken bleibt jedoch unabdingbar – und genau diese Fähigkeit fördert unser Kurs im Hinblick auf die Arbeit mit Daten.
- Natural Language Processing für Data Science mit PythonWillkommen zum Natural Language Processing Kurs! Dieser Kurs wurde als deine vollständige Online-Anleitung entworfen, um dir die Verwendung von Natural Language Processing mit der Programmiersprache Python zu erklären. "Es wird alles sehr verständlich erklärt und die Stimme ist sehr angenehm." (★★★★★L. Lafleur)Wir beginnen mit den Grundlagen, du wirst lernen wie man Text- und PDF-Dateien mit Python öffnet und damit arbeitet, und lernen wie man Regular Expressions verwendet, um nach benutzerdefinierten Mustern innerhalb von Textdateien zu suchen. Danach sehen wir uns die Grundlagen von Natural Language Processing an. Dafür werden wir die Natural Language Toolkit Bibliothek für Python verwenden, sowie die neueste Version der SpaCy Bibliothek für schnelle Tokenisierung, Parsing, Entity Recognition und Lemmatisierung von Text. Du wirst fundamentale NLP Konzepte verstehen, wie zum Beispiel Wortstammerkennung (Stemming), Lemmatisierung, Stopp-Wörter, Phrasenabgleich, Tokenisierung und mehr! Danach schauen wir uns Part-of-Speech Tagging an, wobei deine Python Skripte in der Lage sein werden, Wörter im Text automatisch den zugehörigen Sprachbestandteilen (z. B. Nomen, Verben und Adjektive) zuzuordnen, was ein wesentlicher Bestandteil beim Erstellen intelligenter Sprachsysteme ist. Wir werden auch mehr über Named Entity Recognition erfahren, was es deinem Code möglich macht, Konzepte wie Geld, Zeit, Unternehmen, Produkte und mehr zu verstehen, nur auf Basis der Textinformation. Durch aktuellste Visualisierungs-Bibliotheken können wir diese Beziehungen in Echtzeit beobachten. Dann werden wir dazu übergehen, Machine Learning mit Scikit-Learn zu verstehen, um Textklassifizierung auszuführen. Unter anderem werden wir die automatische Erstellung von Machine Learning Systemen behandeln, die positive von negativen Filmkritiken unterscheiden können, oder Spam von echten Emails.
- Der Data Science Guide - Karriere und JobsucheLaut dem US-Bewertungsportal Glassdoor ist eine Karriere als Data Scientist der beste Job überhaupt! Als Data Scientist verdienst du nicht nur ein Spitzengehalt, sondern arbeitest auch an einigen der interessantesten Probleme der Welt! Data Scientist-Positionen gehören nach Glassdoor mit zu den besten im Bereich Work-Life-Balance. Den deutschlandweiten Bedarf an Fachkräften mit Data-Skills schätzt der Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft auf 95.000. Noch gibt es so gut wie keine Datenwissenschaftler auf dem Arbeitsmarkt - deine Chance! Mit diesem Kurs kannst du deine Vorstellungsgespräche im Bereich Data Science und Machine Learning rocken! "Super Kurs! Kann ich jedem nur empfehlen!" (★★★★★B. Dittberner)Dieser Kurs ist die ultimative Quelle für eine Karriere als Data Scientist (inkl. Machine Learning) . Wir beginnen mit einem allgemeinen Überblick über das Fachgebiet und diskutieren verschiedene Karrierewege und persönliche Entwicklungen, einschließlich Produktanalytiker, Data Engineer, Data Scientist und viele mehr. Du wirst verschiedene Informationen zu Jobsuche und Bewerbungsprozess und ein paar wichtige Tipps zu deinem Lebenslauf erhalten. Der Kurs behandelt eine Vielzahl von Themen, einschließlich echte Fragen zu Wahrscheinlichkeit, Statistik, Versuchsdesign, Machine Learning, Produkt-Metriken, Beispieldatensätzen, A/B-Tests, Marktanalysen und vielem mehr! Der Kurs enthält zahlreiche echte Fragen aus Interviews, die von Mitarbeitern stammen, die bei einigen der weltweit führenden Technologieunternehmen arbeiten, darunter Amazon, Square, Facebook, Google, Microsoft, AirBnb und mehr! Der Kurs enthält echte Fragen mit ausführlichen Erklärungen und Lösungen und ist damit ein super Bewerbungstraining.
- Python für Computer Vision und Data Science mit OpenCVWillkommen beim ultimativen Onlinekurs für Python und Computer Vision! Dieser Kurs ist deine beste Quelle, um die Verwendung der Programmiersprache Python für Computer Vision zu lernen. Wir werden erkunden, wie man Python und die OpenCV (Open Computer Vision) Bibliothek verwendet, um Bilder und Videodaten zu analysieren. Die beliebtesten Plattformen weltweit generieren nie zuvor gesehene Mengen an Bild- und Videodaten. Alle 60 Sekunden laden Benutzer mehr als 300 Stunden Videomaterial auf YouTube hoch, streamen Abonnenten von Netflix 80.000 Stunden Videomaterial und liken Instagram Benutzer über 2 Millionen Fotos! Heute mehr als je zuvor besteht die Notwendigkeit für Entwickler, die benötigten Kompetenzen zu erlernen, um mit Bild- und Videodaten mithilfe von Computer Vision zu arbeiten. Computer Vision erlaubt es uns, Bild- und Videodaten zu analysieren und wirksam einzusetzen, mit Anwendungen in einer Vielzahl von Industriebranchen, darunter selbstfahrende Autos, Apps von sozialen Netzwerken, medizinische Diagnostik, und viele mehr. Als die am schnellsten an Beliebtheit gewinnende Programmiersprache ist Python gut geeignet, um die Macht bereits existierender Computer Vision Bibliotheken wirksam einzusetzen, um aus all diesen Bild- und Videodaten zu lernen. In diesem Kurs werden wir dir alles beibringen, was du brauchst, um ein Experte in Computer Vision zu werden! Diese 20 Milliarden Dollar Industrie wird in den kommenden Jahren einen der wichtigsten Arbeitsmärkte darstellen. Wir werden den Kurs damit beginnen, dass wir etwas über numerische Verarbeitung mit der NumPy Bibliothek lernen und wie man Bilder mit NumPy öffnet und bearbeitet. Dann werden wir mit der Verwendung der OpenCV Bibliothek zum Öffnen und Arbeiten mit Bildgrundlagen fortfahren. Danach werden wir untersuchen, wie man Bilder verarbeitet und eine Vielzahl von Effekten anwendet, darunter Farbmappings, Mischen, Schwellenwerte, Gradienten, und viele mehr.
- Deep Learning: Neuronale Netze mit TensorFlow 2.0 und KerasDas sagen Teilnehmer über diesen Kurs:"Sehr aktiver Dozent der sich um die Kursteilnehmer und den Kurs kümmert. Der Tensorflow Kurs hat viele beispiele was mir geholfen hat Tensorflow und Keras besser zu verstehen. Ebenfalls sehr gut waren auch die Begriff erklärungen die einem sehr helfen ML als beginner zu lernen." - Ibrahim Akkulak"Ich würde den Kurs auf jeden Fall weiter empfehlen. Mehr Content als gedacht und sehr viele Erklärungen. Top!" - Erik Andrè Thürsam"Der Kurs gefällt mir ganz gut und bringt viele Beispiele ein. Der Saif beantwortet Fragen super schnell und ist sehr hilfsbereit. Empfehle den Kurs sehr für alle die Deep Learning mit vielen Praxisbeispielen lernen möchten." - Simon BehrensDeep Learning ist eines der angesagtesten Themen weit und breit. Insbesondere wird Deep Learning und Künstliche Neuronale Netze in vielen Technologien in deinem Umfeld eingesetzt, um dir ein noch angenehmeres Leben zu ermöglichen. Mithilfe diesen Praxis-Kurs bringe ich dir bei wie man Deep Learning mithilfe von Keras, Tensorflow und Python einsetzt. Du wirst eine gute Mischung von Theorie und Praxis in diesen Kurs erhalten. Viele der Techniken werden anhand von echten Praxis Projekte dir vermittelt. Warum solltest du Keras lernen? Keras wird von den "Big Five" Unternehmen wie Apple, Google, Facebook, Amazon und Microsoft in vielen ihrer Produkte eingesetzt, um Machine Learning noch effizienter zu nutzen! Ebenfalls werde ich ihn auch immer auf dem neusten Stand der Technik und Wissenschaft halten. Lerne wie du Keras meisterst und schreibe dich JETZT ein!
- Deep Reinforcement Learning - einfach verstehenDeep Reinforcement Learning verbindet Deep Learning mit Reinforcement Learning - zwei Teilgebiete der künstlichen Intelligenz. Die Anwendung dieser Technik auf das komplexe Spiel Go hat einen Algorithmus hervorgebracht, der ohne Daten und ohne programmierte Spiel-Kenntnisse sich so gut selbst trainiert hat, dass er nach kurzer Zeit den besten Go-Spieler der Welt geschlagen hat. In diesem Kurs gehen wir diesem Phänomen Schritt-für-Schritt auf den Grund. Zunächst klären wir die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. Was steckt hinter Machine Learning, Reinforcement Learning, Neuronalen Netzen und Deep Learning? Dann werden wir autonomes Fahren als Anwendung von Reinforcement Learning kennen lernen. Danach führen wir Reinforcement Learning und Deep Learning zusammen und analysieren den Algorithmus, der den besten Go-Spieler der Welt geschlagen hat, im Detail. Man stelle sich vor, welche weiteren Probleme mit einem solch mächtigen Algorithmus noch gelöst werden könnten... Und das Beste: Man versteht nach diesem Kurs einfach wie es funktioniert!
- KI & Reinforcement Learning in Python – mit TensorFlow 2Tauche ein in die spannende Welt der Künstlichen Intelligenz und des Reinforcement Learnings – praxisnah und verständlich mit Python, TensorFlow 2 und Keras! In diesem Kurs lernst du, wie du deine eigene KI entwickelst, die eigenständig handelt, lernt und sich an ihre Umgebung anpasst – z. B. durch das Meistern kleiner Simulationen und klassischer Atari-Spiele. Von den Grundlagen bis zur konkreten Umsetzung: Du wirst Schritt für Schritt an moderne KI-Systeme herangeführt. Zunächst erhältst du eine fundierte Einführung in Machine Learning und Deep Learning, um die theoretischen und mathematischen Konzepte zu verstehen. Danach lernst du den praktischen Umgang mit den wichtigsten Tools: TensorFlow, Keras und Gym. Im Fokus steht dann das Reinforcement Learning (RL) – eine Schlüsseltechnologie der modernen KI. Du wirst verschiedene RL-Techniken kennenlernen und in eigenen Projekten umsetzen, z. B. mit Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN) und Policy-Gradient-Methoden. Am Ende des Kurses wirst du eine KI bauen, die selbstständig lernt, Entscheidungen trifft und Spiele meistert. Perfekt, um praktische Erfahrungen in einem der spannendsten Bereiche der KI zu sammeln! Das lernst du im Kurs: Grundlagen von Machine Learning & Deep LearningEinstieg in TensorFlow 2, Keras und das OpenAI GymEinführung in das Reinforcement LearningAnwendung moderner RL-Techniken: Q-Learning, DQN & mehrEntwicklung einer eigenen KI für SimulationenUmsetzung einer Atari-Spiel-KI (z. B. CartPole, Breakout)Starte jetzt durch in der Technologie von morgen – mit praxisnahen KI-Projekten!
- Statistik für Data Science und Business AnalyticsWillkommen im Kurs Wahrscheinlichkeit und Statistik - für Business and Data Science! In diesem Kurs zeigen wir dir was du über Wahrscheinlichkeit und Statistik wissen musst, um in der Wirtschaft, aber vor allem im Bereich Data Science und Machine Learning, erfolgreich zu sein! Wir haben dazu viele Übungen und Formelerklärungen für dich! Als erstes klären wir, was Daten sind und welche Zusammenhänge, Abweichungen und Korrelationen man sich anschauen sollte. Das ist die Vorraussetzung um Statisitk anwenden zu könnnen und um erfolgreich Data Science Projekte implementiere zu können. Danach werden wir in die Wahrscheinlichkeit eintauchen und mehr über Kombinationen und Permutationen erfahren, die dir als Data Scientist weiterhelfen um die Anzahl an Kombinationen von Daten und damit die z. B. die Datenmenge abschätzen zu können. Anschließend diskutieren wir die gängigsten Verteilungen in der Statistik und schaffen eine solide Grundlage für das Verständnis, wie man mit Gleich-, Binomial, Poisson- und Normalverteilungen arbeitet. Als nächstes werden wir reale Geschäftsfälle durchgehen, einschließlich Hypothesentests und der studentschen T-Verteilung - so kannst du das Gelernte gleich anwenden. Abschließend behandeln wir drei Datenanalyse-Verfahren, wie ANOVA (Varianzanalyse), Regressionsanalyse und schließlich der Chi-Quadrat-Analyse. Die Abschnitte sind modular und nach Themen gegliedert, so dass du sie nach Bedarf suchen kannst und direkt dort einsteigen kannst! Wichtig: Falls du die Simulationen selber ausführen möchtest, so benötigst du Kenntnisse von Excel, R oder Python. Bei Bedarf kannst du R oder Python mit Hilfe der dazu vorgesehenen Kurse aus unserem Kursangebot erlernen.
- AI Bildgenerator: Deep Learning mit GANs & TensorFlow [2026]Meistere Generative AI: GANs, Autoencoder & Adversarial Attacks mit TensorFlow! Du willst verstehen, wie KI-Bildgeneratoren wie DALL-E oder Stable Diffusion funktionieren und eigene entwickeln? Dieser praxisorientierte Kurs führt dich in die kreative Seite der Künstlichen Intelligenz ein – mit Generativen Neuronalen Netzwerken (GANs), Autoencodern und Adversarial Attacks. Mit Python, TensorFlow 2.14 und Keras entwickelst du Schritt für Schritt eigene Deep-Learning-Modelle, die realistische Bilder generieren, Daten komprimieren und sogar trainierte Netzwerke "hacken" können. Was du lernst: Deep Learning GrundlagenNach einer Einführung in Machine Learning und Deep Learning baust du eigene neuronale Netze auf – von klassischen Deep Neural Networks bis zu hochmodernen generativen Architekturen. Generative Adversarial Networks (GANs)Du verstehst die GAN-Theorie und implementierst verschiedene Varianten: Standard GAN für GrundkonzepteDeep Convolutional GAN (DCGAN) für BildgenerierungConditional GAN (CGAN) für kontrollierte GenerierungAutoencoder-TechnikenLerne Datenkomprimierung mit klassischen Autoencodern und entwickle Variational Autoencoder (VAE) zur Generierung realistischer, neuer Daten. Adversarial AttacksVerstehe, wie neuronale Netze durch gezielte Angriffe ausgetrickst werden können und wie man sich dagegen schützt – ein wichtiges Thema für KI-Sicherheit. Praxisorientiertes Lernen: 6.5 Stunden hands-on Content mit zahlreichen Coding-Sessions. Du setzt die Theorie direkt in die Praxis um und entwickelst funktionierende KI-Modelle, die du sofort verwenden kannst. Für wen ist dieser Kurs?
- Mathematik-Grundlagen für Machine Learning & Data ScienceMathematik Grundlagenkurs, der die wichtigen Teilgebiete Differential- & Integralrechnung, Lineare Algebra und Statistik umfasst. Dabei wird der Bezug zu Machine Learning & Data Science hergestellt. Ideal für alle, die die Mathematik-Grundlagen erlernen, wiederholen oder vertiefen möchten. Ideal für alle, die sich für Machine Learning & Data Science interessieren. Hier spielt nämlich die Mathematik eine wichtige Rolle.
- Deep Learning, Neuronale Netze & AI: Der KomplettkursBewertungen von Kursteilnehmern:"Der absolute Wahnsinn unter den Kursen!!! [...]" (★★★★★, Frank Meyer)"Ich habe bereits schon mehrere Kurse in dieser Richtung absolviert und der gehört zu den Besten." (★★★★★, Mederitsch Patrick)Kursbeschreibung: Dieser Kurs macht dich fit auf deinem Weg zum Deep Learning- und AI-Spezialisten. Alle Themen werden anschaulich und am Beispiel erklärt - dadurch ist dieser Lehrgang besonders leicht verständlich. Zudem beherrscht du nach Abschluss des Kurses problemlos Tools wie Jupyter, Keras, Tensorflow 2 umgehen - das ist wichtig, wenn du das Wissen später auf eigene Projekte anwenden möchtest. Hier lernst du:... wie Neuronale Netze funktionieren... wie Neuronale Netze Objekte in Bildern erkennen können... wie mit Hilfe von Deep Learning Kunstwerke erstellt werden können... wie du eine Artificial Intelligence erstellen kannst... wie du das Wissen auf eigene Daten anwenden kannstDadurch hast du die Themen Deep Learning & AI komplett verstanden, und kannst sie auf deine Probleme anwenden. Das besondere an diesem Kurs sind die umfangreichen Praxisbeispiele: Bilderkennung (ist auf einem Bild ein Auto zu sehen?)Objekterkennung (wo ist das Auto?)Textgenerierung im Stil von Donald Trump mit Tensorflow.jsEntwickle eine Artificial Intelligence für ein Spiel (Flappy-Bird), die einen unglaublich hohen Highscore erreicht (10000+)Beschleunige die Berechnung mit einer Grafikkarte aus der Amazon-CloudPraxis ist der Lernturbo! Lerne verstärkt durch spannende, lebhafte Praxis! Ein effektiver Lernprozess ist die optimale Kombination von Theorie und Praxis.
- Der große Deep Learning Kurs mit Keras und TensorFlow 2Dieser Grundlagenkurs führt dich durch den Einsatz des Keras und TensorFlow 2-Frameworks von Google, um künstliche neuronale Netzwerke für Deep Learning zu erstellen. Ziel dieses Kurses ist es, dir einen leicht verständlichen Leitfaden zur Komplexität des TensorFlow-Frameworks zu geben. Andere Kurse und Tutorials tendieren dazu, sich von reinem TensorFlow fernzuhalten und stattdessen Abstraktionen zu verwenden, die dem Teilnehmer wenig tatsächliches Handwerkszeug mit auf den Weg geben. In unserem Kurs hingegen bieten wir dir eine vollständige Anleitung zur bestimmungsgemäßen Verwendung des TensorFlow-Frameworks und zeigen dir die neuesten Techniken des Deep Learning. Wichtig: Unser Deep-Learning-Kurs erfordert Grundkenntnisse der Programmierung mit Python! Falls du die Grundlagen von Python bisher noch nicht erlernt hast, solltest du zuerst einen unserer Python-Kurse durcharbeiten! "War ein toller Kurs und konnte mir durch diesen Kurs ein Verständnis über Neuronale Netzwerke verschaffen! Der Kurs ist sehr gut aufgebaut und strukturiert. Zunächst wird die Theorie erklärt, darauf folgt ein Bespiel und schließlich eine Übungsaufgabe... Besonders toll finde ich, dass auch die Folien entahlten sind!" (★★★★★ S. Tatzreiter)Dieser Kurs besteht aus zwei Teilen, das heisst du bekommst 2 Kurse für 1.-----------------------------------Teil 1: Keras und Tensorflow 2-----------------------------------Wir konzentrieren uns darauf, die neuesten Updates für TensorFlow 2 zu zeigen und mit der Keras-API (der offiziellen API von TensorFlow 2.0) schnell und einfach Modelle zu erstellen.
- Effizientes Reporting und Forschen durch R Markdown...und schon wieder muss der Report aktualisiert werden? Reports erstellen und aktualisieren - Zahlen austauschen, Grafiken zusammenkopieren, etc. - kann sehr anstregend sein. Aber das muss nicht sein. In diesem Kurs zeige ich dir, wie du produktiv (wissenschaftliche) Texte oder Präsentationen mit R Markdown erzeugen kannst! Ich führe dich dabei in alle wichtigen Funktionen von R Markdown ein und gebe dir gute Gründe, wieso R Markdown eine gute Wahl ist (und besser ist als Textverarbeitungsprogramme wie Word oder Textsatzprogramme wie LaTeX). Kurz gesagt: R Markdown ist sehr einfach—einfacher geht es eigentlich gar nicht mehr. Und genau das wird dir dabei helfen, dich auf das Schreiben zu konzentrieren (ohne, dass du auf wissenschaftliche Funktionen wie zum Beispiel das einfache Erstellen von Referenzen, Querverweisen oder Fußnoten verzichten musst) und super produktiv zu werden! R Markdown ist zudem kostenlos. Bedingt durch meinen Hintergrund als Forscher ist dieser Kurs besonders auf das produktive Erstellen wissenschaftlicher Arbeiten und Präsentationen fokussiert. Ich selbst setze R Markdown aber sehr vielfältig ein, u.a. auch in der Beratung von Organisationen und administrative Reportingaufgaben. Kurz: Sobald du in irgendeiner Form mit Texten und Präsentationen zu tun hast, stellt R Markdown eine tolle Alternative dar!
- Machine Learning Komplettkurs mit Python [2024 Edition]Willkommen zu deinem Einstieg in die Welt des maschinellen Lernens – fundiert, praxisnah und zukunftssicher! In diesem Kurs lernst du maschinelles Lernen (ML) nicht nur anzuwenden, sondern von Grund auf zu verstehen. Statt nur fertige Bibliotheken zu nutzen, entwickelst du viele Algorithmen selbst – damit du wirklich weißt, wie ML funktioniert. Schritt für Schritt, ohne unnötige Vereinfachungen. Wir starten mit den Grundlagen: Was ist Machine Learning, wie funktioniert es – und warum ist es so entscheidend für moderne Technologie? Du bekommst ein solides Verständnis für die Mathematik hinter ML (Matrizen, Vektoren, Lineare Algebra) und lernst, wie du diese Theorie in praktische Anwendungen überträgst. Im Zentrum stehen Supervised Learning (z. B. Regression, Support Vector Machines, neuronale Netze) und Unsupervised Learning (z. B. PCA, Clustering). Zusätzlich zeigen dir viele Praxisprojekte und Coding-Challenges, wie du ML mit scikit-learn, TensorFlow 2 und Keras professionell einsetzt. Das erwartet dich im Kurs: Verständliche Einführung in Machine Learning und seine EinsatzgebieteMathematische Grundlagen (Lineare Algebra, Statistik, Normalisierung, Vektoren etc.)Supervised Learning: Lineare Regression, Entscheidungsbäume, SVM, neuronale NetzeUnsupervised Learning: Clustering, PCA & dimensionality reductionMetriken, Evaluierung und ModelloptimierungPraktische Einführung ins Deep Learning mit TensorFlow & KerasSchrittweise Implementierung der Modelle – auch ohne sklearnStarte jetzt deine ML-Reise – praxisnah, verständlich und auf dem neuesten Stand. Wir sehen uns im Kurs! Hinweis: Python wird im Kurs mit Anaconda installiert. Alternativ ist auch eine Einrichtung über andere Quellen möglich.
- Deep Learning verstehen: Entwickle Neuronale Netze in PythonDein perfekter Einstieg in Deep Learning: Schreibe dein eigenes Neuronales Netz! Neuronale Netzte vollbringen unglaubliches - egal ob für Bilderkennung, maschinellen Übersetzungen, oder fürs Vorlesen von Texten. Aber wie funktionieren sie eigentlich "unter der Haube"? Genau dieses Geheimnis möchte ich in diesem Kurs lüften. In der Programmiersprache Python entwickeln wir Schritt für Schritt ein komplettes neuronales Netz. Nach Abschluss des Kurses hast du eine vollständige Bilderkennung für Zahlen. Du hast dann ein neuronales Netz, welches zu einem Bild ausgibt, welche Ziffer darauf zu sehen ist (0-9). Nebenbei hast du die komplette Intuition hinter den neuronalen Netzen verstanden.
- PyTorch - 6 Neuronale Netze einfach in Python erstellenIn diesem Kurs wird der Teilnehmer lernen, leicht und effizient neuronale Netze in Python zu programmieren, sowie sie auf der Grafikkarte trainieren zu lassen. Diese Methodik wird anhand von 6 sehr unterschiedlichen Beispielen erklärt, welche die verbreitetsten Netzarten abdecken: Einfache Feed-Forward NetzeHandschrifterkennung und Bilderkennung mit Convolutional NetzenNamenserkennung mit rekurrenten NetzenPasswortgenerierung mit rekurrenten NetzenReinforcement Learning für Spiele Vorkenntnisse in Python und der Theorie von neuronalen Netzen sind vorausgesetzt. Letzteres umfasst die Funktionsweise, wie etwa Convolution arbeitet, was Pooling Layer sind oder wie der Softmax funktioniert.
- Machine Learning von A-Z: Lerne Python & R für Data Science!Jetzt neu: Zusätzlicher Bonus zum Thema Deep Learning (Neuronale Netze) mit Python, Tensorflow und Keras! Dieser Kurs enthält über 300 Lektionen, Quizze, Praxisbeispiele, ... - der einfachste Weg, wenn du Machine Learning lernen möchtest. Schritt für Schritt bringe ich dir maschinelles Lernen bei. In jedem Abschnitt lernst du ein neues Thema - zuerst die Idee / Intuition dahinter, und anschließend den Code sowohl in Python als auch in R. Machine Learning macht erst dann richtig Spaß, wenn man echte Daten auswertet. Deswegen analysierst du in diesem Kurs besonders viele Praxisbeispiele: Schätze den Wert von GebrauchtwagenSchreibe einen Spam-FilterDiagnostiziere BrustkrebsSchreibe ein Programm, was die Bedeutung von Adjektiven lerntLese Zahlen aus Bildern einAlle Codebeispiele werden dir beiden Programmiersprachen gezeigt - du kannst also wählen, ob du den Kurs in Python, R, oder in beiden Sprachen sehen möchtest! Nach dem Kurs kannst du Machine Learning auch auf eigene Daten anwenden und eigenständig fundierte Entscheidungen treffen: Du weißt, wann welche Modelle in Frage kommen könnten und wie du diese vergleichst. Du kannst analysieren, welche Spalten benötigt werden, ob zusätzliche Daten benötigt werden, und weißt, die die Daten vorab aufbereitet werden müssen. Dieser Kurs behandelt alle wichtigen Themen: RegressionKlassifizierungClusteringNatural Language ProcessingBonus: Deep Learning (nur für Python, weil die Tools hier sehr viel ausgereifter sind)Zu allen diesen Themen lernst du verschiedene Algorithmen kennen. Die Ideen dahinter werden einfach erklärt - keine trockenen, mathematischen Formeln, sondern anschauliche, grafische Erklärungen.
- Deep Learning, Neuronale Netze und TensorFlow in PythonDieser Kurs ist dein umfassender Einstieg in die Welt des Deep Learnings – mit einem klaren Fokus auf Praxis, fundierter Theorie und moderner Python-Entwicklung mit TensorFlow 2 und Keras. Statt nur Code-Schnipsel zu kopieren, lernst du wirklich zu verstehen, wie neuronale Netze funktionieren – von der mathematischen Basis bis zur Anwendung. Du wirst eigene Modelle Schritt für Schritt selbst aufbauen und trainieren, Bilddaten analysieren und sogar Texte mit KI verarbeiten. Du startest mit den Grundlagen des Machine Learning und neuronaler Netzwerke – und steigst dann tief in die wichtigsten Netzarchitekturen ein: Von klassischen Fully Connected Networks über CNNs für Bildverarbeitung bis zu RNNs/LSTMs für Zeitreihen und Texte. Dabei kommen State-of-the-art Modelle wie ResNet und DenseNet ebenfalls nicht zu kurz. Auch Natural Language Processing (NLP) ist Teil des Kurses – perfekt, um moderne KI-Anwendungen wie Chatbots oder Textklassifizierer zu entwickeln. Kursinhalte im Überblick: Einführung in Machine Learning und neuronale NetzeMathematische Grundlagen (z. B. Aktivierungsfunktionen, Backpropagation)Eigene Modelle in TensorFlow 2 und Keras entwickelnVisualisierung und Debugging mit TensorBoardDigitale Bildverarbeitung mit CNNsModerne Architekturen: ResNet, DenseNetSequenzmodelle: RNNs und LSTM für zeitabhängige DatenEinstieg in Natural Language Processing (NLP) mit KerasPraxisnahe Projekte und ÜbungenZiel: Werde fit im Umgang mit modernen KI-Technologien und baue deine eigenen Deep-Learning-Modelle – fundiert, praxisnah, professionell.
- R für Data Science, Visualisierung und Machine LearningData Scientist wurde von Glassdoor als Nummer 1 Job gerankt und erzielt laut Indeed einen überdurchschnittlichen Gehalt. Die Karriere im Bereich Data Science ist eine bereichernde Tätigkeit und erlaubt es euch an den größten und interessantesten Herausforderungen der Welt zu arbeiten. Dieser Kurs richtet sich sowohl an Anfänger, die zum ersten Mal mit der Programmiersprache R in Berührung kommen, als auch für erfahrene Entwickler, die ihr Portfolio um Fähigkeiten in Richtung R, Data Sciene und Machine Learning ausbauen wollen! "Perfekter Einstieg in die Sprache R. Zuvor hatte ich keine Kenntnis dieser Sprache. Gut gefällt mir, dass direkt auch Data Science Anwendungen inbegriffen sind, da ich diese beruflich brauche. Top! (★★★★★ D. Mika)Dieser umfangreiche Kurs ist vergleichbar mit anderen Data Science Bootcamps die mehrere tausend Euro kosten. Das alles findest du in über 120 HD Video Lektionen und detaillierten Code Notebooks zu jeder Lektion. Dies macht diesen Kurs zum umfangreichsten Data Science Kurs mit R auf Udemy! Wir werden gemeinsam lernen, wie man mit R programmiert, grandiose Visualisierungen erstellt und mit echten Daten und echte Data Science Fälle umgeht.
- Python für Data Science, Machine Learning & VisualizationDer Bedarf an Data-Experten wächst wesentlich schneller als das Angebot an Fachkräften. 2022 fehlten laut einer repräsentativen Bitkom-Umfrage rund 137.000 IT-Fachkräfte in Deutschland. Damit liegt der Mangel sogar noch höher als vor der Pandemie. Die Karriere im Bereich Data Science bietet nicht nur finanzielle Vorteile, sondern auch die Möglichkeit, an den herausforderndsten und faszinierendsten Aufgaben der Welt zu arbeiten. Bist du bereit, den Weg als Data Scientist einzuschlagen? "Perfektes Niveau, motivierend und verständlich/gründlich erklärt." (★★★★★ P. Fuchs)Dieser Grundlagenkurs richtet sich sowohl an Anfänger, die zum ersten Mal mit Data Science in Berührung kommen, als auch an Entwickler, die ihr Portfolio um Fähigkeiten in Richtung Data Science und Machine Learning ausbauen wollen! Wichtig: Unser DataScience-Kurs erfordert Grundkenntnisse der Programmierung mit Python! Falls du die Grundlagen von Python bisher noch nicht erlernt hast, solltest du zuerst einen unserer Python-Kurse durcharbeiten! Dieser umfassende Kurs ist inhaltlich vergleichbar mit anderen Data Science Bootcamps, die sonst mehrere tausend Euro kosten. Nun kannst Du all das zu einem Bruchteil der Kosten lernen. Und dank der Plattform Udemy lernst Du wann und wo Du möchtest. Mit über 100 HD Video Lektionen und den detaillierten Code Notebooks zu jeder Lektion ist dies einer der umfangreichsten deutschsprachigen Kurse für Data Science und Maschinelles Lernen (Machine Learning) auf Udemy! Wir bringen dir bei, wie man Python zur Analyse von Daten einsetzt, wie man Daten visualisiert und wie Python zum Maschinellen Lernen (Machine Learning) genutzt werden kann!
- Python Bootcamp: Vom Anfänger zum Profi, inkl. Data ScienceDieser Kurs macht dich von null zum Python Profi - und zwar egal, wofür du Python brauchst. Angefangen bei den Grundlagen lernst du alles bis hin zu Webseiten, Desktop-Apps, Data-Science-Auswertungen und Machine Learning.„Ein hervorragender Kurs! Sehr klar strukturiert und gut erklärt“ (★★★★★, Alexey Vidanov)Dieser Kurs enthält über 300 Lektionen, unzählige Quizze, Tests, Praxisprojekte, Merkblätter, und Übungsaufgaben - der einfachste Weg, wenn du Python Profi werden möchtest. ES WERDEN KEINE PROGRAMMIERKENNTNISSE BENÖTIGTZuerst ein kleiner Ausblick, was dir dieser Kurs alles bietet: Verstehe die Grundlagen von PythonVerstehe ObjektorientierungEntwickle eigene Anwendungen in PythonFordere dein Wissen mit diversen Quizzen und Übungsaufgaben herausLeichtes Wiederholen von Wissen: Umfangreiche MerkblätterDiverse Praxisbeispiele: Extrahiere Daten aus Webseiten mit einem Web-CrawlerSchreibe echte Desktop - Anwendungen mit QtEntwickle einen Webserver mit FlaskWerte Daten automatisiert mit Python ausUnd viel mehr... Dieser Kurs enthält diverse Praxisbeispiele. Du lernst also nicht nur die Programmiersprache Python, sondern auch, wie du mit ihr echte Anwendungen entwickeln kannst. Python ist eine unglaublich coole Programmiersprache, die für verschiedenste Zwecke verwendet werden kann. Daher ist es nicht nur wichtig, dass du Python selbst lernst, sondern auch lernst, welche Tools Python perfekt ergänzen. Und genau deswegen habe ich diesen Kurs entwickelt - damit du zu einem fähigen Python - Entwickler wirst, egal welche Richtung du nach dem Kurs einschlagen möchtest.
- Maschinelles Lernen & Künstliche Intelligenz in der TheorieIn diesem Kurs lernst du, wie viele verschiedene Techniken des Maschinellen Lernens funktionieren. Du lernst, sie zu berechnen, zu entscheiden, wann welche Technik einzusetzen ist und was ihre Schwächen und Stärken sind. Natürlich werden wir uns auch mit Deep Learning und neuronalen Netzen beschäftigen und die vielen Arten von Netzen und Techniken kennen lernen.
- Data Science & Maschinelles Lernen in Python - am BeispielKurs zuletzt aktualisiert: 09.03.2017! Data Scientists landen richtig gut bezahlte Jobs, mit einem durchschnittlichen Gehalt von ~80.000€ (Quelle: Gehaltsvergleichsportal Glassdoor), in Amerika sogar noch mehr. Und das ist nur der Durchschnitt. Aber es geht nicht nur ums Geld - der Job ist auch noch verdammt spannend! Wenn du schon etwas programmieren kannst, wird dir dieser Kurs alles beibringen, was du zum Thema Data Science und Maschinellem Lernen wissen musst. Sei es, um das wissen für ein eigenes Projekt anzuwenden, oder um einen Einstieg in dieses Gebiet zu finden. Dieser umfassende Kurs besteht aus 68 Lektionen, gut 9 Stunden Video, und zu vielen Themen gibt es praktische Python Codebeispiele, damit du direkt siehst, wie diese Algorithmen verwendet werden können. Die Themen dieses Kurses sind die Themen, die wirklich für einen Job in diesem Feld benötigt werden. In verständlicher deutscher Sprache wirst du die verschiedenen Möglichkeiten kennenlernen: Lineare und Polynomiale RegressionsanalyseK-Means - AlgorithmusHauptkomponentenanalyseTrain/Test, KreuzvalidierungsverfahrenBayes'sche MethodenEntscheidungsbäume, Random ForestsMultivariante Regression Support Vector MachinesBestärkendes LernenEmpfehlungssystem: Kollaboratives FilternK-Nächster-NachbarBias / Varianz - DilemmaEnsemble LearningVolltextsuche mit Hilfe von TF-IDFWie wird ein Experiment durchgeführt? AB-Tests ... und noch viel mehr. Zudem lernst du in einem kompletten Kapitel, wie maschinelles Lernen mit Apache Spark funktioniert. Mit Hilfe von Spark kannst du die Berechnungen auf mehrere Computer aufteilen und so massive Datenmengen verarbeiten. Wenn du noch nicht mit Python programmiert hast, kein Problem - am Anfang gibt es einen kurzen Crashkurs.
Sortiert nach Erscheinung (neueste zuerst). Details und Anbieter-Link (Affiliate-Link, Werbung) auf der jeweiligen Kursseite.
Statistik ist das Fundament, Modelle sind der Nachtisch
Der Unterschied zwischen jemandem, der ein Modell trainiert, und jemandem, der es versteht, ist Statistik: Verteilungen, Signifikanz, Overfitting – wer das beherrscht, erkennt, wann ein beeindruckendes Ergebnis nur Zufall oder ein Datenleck ist. Deshalb lohnt es sich, die Statistik-Kapitel der Komplettkurse ernst zu nehmen statt zu den neuronalen Netzen vorzuspulen. Praxis entsteht danach am besten an eigenen Daten: ein Kaggle-Wettbewerb, die Vereins-Mitgliederliste, öffentliche Datensätze der Statistikämter – ein durchgezogenes eigenes Projekt lehrt mehr als drei weitere Kurskapitel.
Häufige Fragen
- Wie viel Mathematik brauche ich wirklich?
- Mehr als beim Programmieren, weniger als befürchtet: Für die Anwendung reichen solide Statistik-Grundbegriffe und die Bereitschaft, Formeln zu lesen – die Bibliotheken übernehmen das Rechnen. Lineare Algebra und Analysis brauchst du erst, wenn du verstehen willst, was in neuronalen Netzen mathematisch passiert; viele Kurse hier bauen genau dieses Wissen nebenbei auf.
- Python oder R für den Einstieg?
- Python, wenn du beruflich flexibel bleiben willst – es ist der Industriestandard und trägt auch außerhalb der Datenwelt. R glänzt in Statistik, Forschung und überall dort, wo es um saubere statistische Auswertung geht (Psychologie, Biostatistik). Beide Wege sind hier vertreten; ein Wechsel später ist machbar, weil die Konzepte gleich bleiben.
- Brauche ich einen Rechner mit GPU?
- Nein: Google Colab stellt kostenlose GPU-Umgebungen im Browser bereit, und die meisten Kurse nutzen genau das. Eine eigene Grafikkarte wird erst interessant, wenn du regelmäßig größere Modelle trainierst – als Einstiegshürde taugt sie nicht.