Data Science & Maschinelles Lernen in Python - am Beispiel

Kurs 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.