Data Science und maschinelles Lernen mit realen Anwendungen

Daten sind die treibende Kraft moderner Innovationen. Doch die Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse erfordert einen strukturierten Ansatz. Dieser Kurs führt Sie in die Grundlagen von Data Science und Machine Learning ein – ganz ohne Programmierkenntnisse. Sie lernen, zunächst statistische Grundlagen zu verstehen, dann sauberen Python-Code zu schreiben, moderne Datenstrukturen zu bearbeiten und Vorhersagemodelle zu entwickeln. Außerdem erfahren Sie, wie diese Modelle zur Lösung komplexer Probleme in spezialisierten Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der industriellen Fertigung eingesetzt werden. Was Sie lernen werden: - Grundlegende Konzepte der Datenwissenschaft, statistische Grundlagen und den Lebenszyklus des maschinellen Lernens verstehen - Sauberen Python-Code mit modernen Datenbibliotheken schreiben, um komplexe Datensätze zu bereinigen, zu bearbeiten und zu analysieren Modelle des maschinellen Lernens für Klassifizierung, Regression und Clustering erstellen und evaluieren Grundlagen neuronaler Netze kennenlernen und verstehen, wie Deep Learning Probleme mit unstrukturierten Daten löst Datenwissenschaftliche Methoden auf domänenspezifische Szenarien in der Fertigung und im Gesundheitswesen anwenden Grundlegende MLOps-Praktiken implementieren, um Modelle zu versionieren, zu verfolgen und für den Einsatz vorzubereiten Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und den Grundlagen der Datenanalyse und führt schrittweise zu Modellentwicklung, neuronalen Netzen und branchenspezifischen Fallstudien. Durch schriftliche Erklärungen und praktische Programmierübungen erwerben Sie ein solides konzeptionelles und praktisches Fundament. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger, die in die Datenwissenschaft einsteigen möchten. Vorkenntnisse in Programmierung oder fortgeschrittener Mathematik sind nicht erforderlich. Starten Sie noch heute Ihre Reise in die Welt der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.