Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens mit Python — LearnFlat
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Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens mit Python

Bauen Sie eine solide Grundlage für Datenanalyse und prädiktive Modellierung mit Python, Pandas und modernen Machine-Learning-Algorithmen auf, die für angehende Datenprofis entwickelt wurden.

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Über diesen Kurs

Daten sind die treibende Kraft hinter moderner Entscheidungsfindung, Automatisierung und künstlicher Intelligenz.Zu verstehen, wie diese Daten analysiert und Vorhersagemodelle erstellt werden, ist eine der wertvollsten Fähigkeiten in der heutigen Technologielandschaft. Dieser umfassende, textbasierte Kurs führt Sie vom absoluten Anfänger bis zur sicheren Implementierung von Datenwissenschaft und maschinellen Lernworkflows.Sie werden vom Schreiben grundlegender Python-Skripte zur Vorbereitung von Datensätzen, zum Training überwachter und unbeaufsichtigter Modelle und zur Bewertung ihrer Leistung mit branchenüblichen Techniken übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die wichtigsten Konzepte der Datenwissenschaft, statistische Grundlagen und moderne Python-Datenumgebungen. - Bereinigen und manipulieren Sie komplexe Datensätze mit Pandas und modernen Dataframe-Praktiken. - Erstellen Sie prädiktive Regressionsmodelle, um kontinuierliche numerische Werte vorherzusagen. - Klassifizieren Sie Daten mit leistungsstarken Ensemblemethoden wie Random Forest und Voting-Klassifizierern. - Wenden Sie unbeaufsichtigte Lerntechniken an, um versteckte Muster durch Clusteranalyse zu entdecken. - Implementieren Sie saubere Code-Praktiken in Machine-Learning-Pipelines, einschließlich Typhinweise und robuste Auswertungsmetriken. - Erkunden Sie moderne KI-Konzepte, einschließlich Vektordatenbanken und ihrer Rolle bei der Erzeugung von Retrieval-Augmented. Die Reise beginnt mit grundlegenden Definitionen und Einstellungen, bevor Sie sich an die praktische Datenerkundung, überwachte Lernalgorithmen und unbeaufsichtigte Clustering-Techniken wenden.Durch schriftliche Erklärungen und klare Codebeispiele entwickeln Sie sich Schritt für Schritt von Rohdaten zu strukturierten Machine Learning-Pipelines. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger ohne vorherige Erfahrung in Data Science oder Machine Learning.Eine grundlegende Vertrautheit mit Python ist hilfreich, aber wir behandeln die wesentlichen Konzepte von Grund auf, um sicherzustellen, dass Sie mitmachen können. Starten Sie Ihre Reise in die Welt der Data Science und nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Machine Learning noch heute.

Was du erhältst

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  • Kurz und fokussiert
    2 Std. 54 Min. praktische Inhalte

Bewertungen (8)

Harry Thompson AU Verifizierter Lernender
★ 5 · 4 Juli 2026

Ich habe den Fluss wirklich genossen. Die praktischen Anwendungen waren genau richtig.

Chloe Green AU
★ 5 · 2 Juli 2026

Wow, was für eine fantastische Lernerfahrung. Die Struktur war logisch, und ich hatte das Gefühl, dass ich in kurzer Zeit so viel gelernt habe.

فيصل بن سعد SA
★ 3 · 24 Juni 2026

Das Tempo war perfekt, und die Beispiele haben die Konzepte wirklich gefestigt. Großer Daumen hoch!

Ese Agbaje NG
★ 5 · 21 Juni 2026

Dieser Kurs hat meine Erwartungen übertroffen. Die realen Anwendungen, die diskutiert werden, sind unglaublich nützlich.

سلمى بنت عبدالله البراشدي OM Verifizierter Lernender
★ 4 · 16 Juni 2026

Eine gute Einführung. Die Struktur war meist klar, aber ich wünschte, es gäbe ein paar mehr Beispiele aus der realen Welt.

Paulina Mendoza CR Verifizierter Lernender
★ 5 · 14 Juni 2026

Der Kurs war sehr gut organisiert, die Informationen waren gut und die Lehrer waren sehr hilfreich.

Kwame Bonsu GH
★ 4 · 12 Juni 2026

Kurz gesagt, die Struktur war sinnvoll und die Beispiele waren relevant, obwohl ich das Gefühl hatte, dass einige Themen gründlicher hätten erforscht werden können.

Camille Fournier BE
★ 2 · 29 Mai 2026

Hmm, ich bin mir nicht sicher, ob dies für absolute Anfänger ist. Es setzt ein wenig Vorwissen voraus, das nicht explizit gelehrt wurde.

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