Der LinkedIn Kurs 'Python für die Datenanalyse 2: Machine Learning' ist eine hervorragende Fortsetzung für alle, die ihre Kenntnisse in Python und Datenanalyse vertiefen möchten. Dieser Kurs zeichnet sich durch seine verständliche Aufbereitung komplexer Machine Learning-Konzepte aus und bietet einen umfassenden Einblick in die praktische Anwendung von Python in diesem Bereich. Die Lehrinhalte sind nicht nur gut strukturiert und leicht nachvollziehbar, sondern auch inspirierend und motivieren dazu, das Gelernte in eigenen Projekten umzusetzen. Für jeden, der sich für Machine Learning interessiert und seine Fähigkeiten in Python ausbauen möchte, ist dieser Kurs eine unverzichtbare Ressource.
Python für die Datenanalyse 2: Machine Learning
Mit Ralph Steyer und Lillian Pierson, P.E.
145 Mitgliedern gefällt das
Dauer: 2 Std. 55 Min.
Niveau: Einsteiger:innen + Fortgeschrittene
Veröffentlicht am: 26.3.2020
Kursdetails
Im zweiten Teil der großen Einführung "Python für die Datenanalyse" erfahren Sie, was es mit dem Begriff „Maschinenlernen“ auf sich hat. Mit der Programmiersprache Python und diversen Frameworks stehen praktische Mittel bereit, mit denen Sie maschinelles Lernen programmiertechnisch umsetzen können. Schritt für Schritt bringt Ihnen der Kurs Begriffe, Definitionen und die wichtigsten Anwendungsfälle nahe und Sie üben mit einfachen Code-Beispielen die einzelnen Algorithmen.
Entwickelte Kompetenzen
Zertifikate erhalten und teilen
Teilen Sie, was Sie gelernt haben, und machen Sie in der gewünschten Branche auf sich aufmerksam – mit einem Zertifikat, das zeigt, was Sie in diesem Kurs gelernt haben.
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Zeigen Sie Ihr Zertifikat auf Ihrem LinkedIn Profil im Bereich „Bescheinigungen & Zertifikate“.
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Sie können das Zertifikat auch als PDF herunterladen oder ausdrucken und so an andere weitergeben.
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Teilen Sie es online als Bild, um zu zeigen, was Sie können.
Lernen Sie die Trainer:innen kennen
Nutzerbewertungen
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Ludwig Kroemer
Ludwig Kroemer
Mediator für Teambuilding, Konflikt- und Beschwerdemanagement, nachhaltige Veränderungs- und Optimierungsprozesse
Inhalt
Enthalten:
- Praktische Übungen 1 Übungsdatei
- Lernen auch unterwegs Zugriff via Tablet und Handy
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