Das komplette Data Science Bootcamp in Python

Der Data Science Kompaktkurs: Datenanalyse und Statistik, Python, Mathematik und maschinelles Lernen
4.30 (486 reviews)
Udemy
platform
Deutsch
language
Data & Analytics
category
instructor
Das komplette Data Science Bootcamp in Python
3,141
students
16.5 hours
content
Jun 2023
last update
$19.99
regular price

What you will learn

Von 0 auf 100: Dieser Kurs vermittelt alle Inhalte für eine Karriere als Data Scientist.

Nach Abschluss dürfen sich unsere Teilnehmer in ihrem Lebenslauf mit Fug und Recht dieser in der Data Science heiß begehrten Skills rühmen: Statistik, Programmierung in Python mit NumPy, Pandas, Matplotlib und Seaborn, komplexe statistische Analyseverfahren, maschinelles Lernen mit StatsModels und Scikit-learn, Deep Learning mit TensorFlow

Den eigenen Marktwert bei Vorstellungsgesprächen erhöhen dank demonstrierbaren Data-Science-Kompetenzen

Umfassende Datenaufbereitungskenntnisse

Die dem maschinellen Lernen zugrunde liegende Mathematik vollumfänglich erfassen (ein absolutes Muss, das andere Kurse jedoch außen vor lassen!)

In Python programmieren und statistische Analysen und Fragestellungen damit lösen

Lineare und logistische Regressionen in Python durchführen

Klassifikation und Clusteranalysen

Algorithmen für maschinelles Lernen in Python mittels NumPy, StatsModels und Scikit-learn erstellen

Die erlernten Kenntnisse in praxisnahen Business-Fallstudien anwenden

Führende Deep-Learning-Frameworks wie Google TensorFlow professionell anwenden

Ein ausgefeiltes Geschäftsgespür dank verschiedener Big-Data-Herausforderungen

Die geballte Power tiefer neuronaler Netze nutzen

Umfassende Feinabstimmung für Algorithmen im Bereich maschinelles Lernen anhand von Konzepten wie Unteranpassung, Überanpassung, Modelltraining, -validierung und -testing, n-facher Kreuzvalidierung sowie Hyperparametern

Finger aufwärmen ist angesagt! Denn wer diese Kenntnisse erlernt hat, wird sie sofort einsetzen wollen – und das in immer mehr Szenarien und Situationen.

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11/6/2019
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11/18/2019
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