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Data Science kompakt

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Kompakte Einführung in Data Mining, Machine Learning und künstliche Intelligenz
4.5
4.5/5
(104) Ratings
2,550 students
Created by Peter Klausmann
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What you'll learn

  • Schneller Überblick über wichtige Vorgehensweisen und Algorithmen im Bereich Data Science mit einfach nachvollziehbaren Beispielen.
  • Viele Beispiele im Kurs lassen sich mittels Papier und Bleistift und ohne Programmierkenntnisse nachrechnen.
This course includes:
2 total hours on-demand video
1 articles
2 downloadable resources
28 lessons
Full lifetime access
Access on mobile and TV
Certificate of completion
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Course content

Requirements

  • Der Kurs ist insbesondere für Einsteiger konzipiert. Es werden keine speziellen Kenntnisse vorausgesetzt, insbesondere auch keine Programmierkenntnisse.
  • Der Kurs ist KEINE Programmier-Schulung. Es wird auch nicht auf spezielle Programmiersprachen oder bestimmte Werkzeuge eines Anbieters eingegangen.
  • Allerdings sind ein ausgeprägtes Interesse an mathematischen Vorgehensweisen und ein paar Grundkenntnisse in der Linearen Algebra (Matrizenmultiplikation) hilfreich.

Description

Der Kurs ist ein Einsteiger-Kurs in die Welt des Data Science, des Machine Learning, der künstlichen Intelligenz und dem Arbeiten mit Daten. In Zeiten der Digitalisierung und der digitalen Transformation stellt die Wissenschaft der Daten (Data Science) immer mehr eine zentrale Disziplin dar. Ohne grundlegende Kenntnisse und Qualifikationen im Bereich der Daten sind viele Arbeitsplätze kaum noch denkbar.

Der Kurs liefert daher einen unkomplizierten Einstieg in die Welt der Daten und der Algorithmen. Dadurch ergibt sich ein Grundverständnis, was Daten überhaupt sind und man sie einer automatischen Verarbeitung mit Algorithmen zugänglich machen kann. Alle Algorithmen und mathematischen Verfahren werden Schritt für Schritt erklärt.

Der Lernpfad dieses Kurses besteht u.a. aus folgenden Abschnitten:

– Was sind Daten?

– Datentypen, Data Mining und Visualisierung von Daten

– Statistische Grundbegriffe

– Einfache Clustering-Verfahren

– Lineare und logistische Regression

– Kurze Einführung in die Graphentheorie

– Entscheidungsbäume und Random Forest

– Einführung in die neuronalen Netze

Alle Algorithmen und Verfahren werden so ausführlich erläutert, dass keine speziellen mathematischen Vorkenntnisse oder IT-Fähigkeiten erforderlich sind. Ein grundlegendes Interesse an mathematischen Zusammenhängen wird hingegen vorausgesetzt. Die Beispiele stehen im Quellcode in der Programmiersprache Python zum Download und zum selber ausprobieren bereit.

Der Kurs richtet sich insbesondere an Fach- und Führungskräfte, die selbst mit Daten arbeiten und sich ein tieferes Verständnis grundlegender Zusammenhänge erarbeiten möchten.

Who this course is for:

  • Alle, die wissen möchten, was Data Science ist, wie man Daten auswertet und wie Algorithmen grundsätzlich arbeiten.
  • Da der Kurs vor allem Grundlagen behandelt, ist er vor allem für Einsteiger konzipiert, die sich in kurzer Zeit einen Überblick verschaffen möchten.
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