Netzwerk-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Computer miteinander kommunizieren, Daten übertragen und Systeme gesichert werden. Sie können Fähigkeiten in Protokollen, Routing, Architektur und Netzwerkverwaltung aufbauen. Viele Kurse stellen Tools und Beispiele aus IT-Umgebungen vor.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Datenvisualisierung, Maschinelles Lernen, Diagnostische Tests, Klassifizierungsalgorithmen, Python-Programmierung, Wissenschaftliche Visualisierung, Modellevaluation
★ 4.9 (10) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, Computer Vision, Jupyter, Model Optimization, Predictive Modeling, Model Training, Machine Learning, Model Evaluation, Data Transformation
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Keras (Neural Network Library), Software Documentation, Technical Documentation, Artificial Neural Networks, PyTorch (Machine Learning Library), Model Training, Deep Learning, Model Optimization, Applied Machine Learning, Network Architecture
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

ISC2
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer-Vernetzung, Cybersecurity, Management von Bedrohungen, Allgemeine Netzwerkarbeit, Netzwerk-Protokolle, Netzwerkplanung und -entwurf, Cyber-Angriffe, Netzwerksicherheit, Verteilte Denial-Of-Service-Angriffe (DDoS), Intrusion Detection und Prävention, Cloud-Dienste, Datensicherheit, Netzwerk-Modell, OSI-Modelle, Sicherheit der Infrastruktur, Daten-Zentren, Erkennung von Bedrohungen, Firewall, Cloud-Sicherheit, IT-Sicherheitsarchitektur
★ 4.7 (249) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenerfassung, Quantitative Forschung, Statistische Analyse, Erhebungen, Datenerhebung, Statistische Inferenz, Statistische Methoden, Statistische Software, Erstellung von Umfragen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeit, Bestimmung des Stichprobenumfangs, Forschungsdesign, Netzwerkanalyse
★ 4.3 (110) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Lineare Algebra, Bildanalyse, Faltungsneuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Modell-Optimierung, Tensorflow, Modell Ausbildung, Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Netzarchitektur
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Programmierung, Streudiagramme, Statistische Visualisierung, Datenmanipulation, Bewertung des Modells, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Plot (Grafiken), Datenwrangling, Deskriptive Statistik, Statistische Methoden, R Programmierung, Regressionsanalyse, Modell Ausbildung, Prädiktive Modellierung, Prädiktive Analytik, Methoden des maschinellen Lernens, Datenwissenschaft, Software zur Datenvisualisierung, R (Software), Modellevaluation
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Dartmouth College
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Model Training, Model Optimization, Machine Learning, Applied Machine Learning, Bayesian Statistics, Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Network Model, Network Architecture, Algorithms, Probability Distribution
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feinabstimmung, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Bildanalyse, Einbettungen, Lernen übertragen, Modell-Optimierung, Computer Vision, Modell Ausbildung, Vorverarbeitung von Daten, Verarbeitung natürlicher Sprache, Transfer Learning, Datenvorverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Faltungsneuronale Netze, Entscheidungsbaum-Lernen, Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Modellevaluation
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: NumPy, Tiefes Lernen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Faltungsneuronale Netze, Regressionsanalyse, Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Tensorflow, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Netzarchitektur, Klassifizierungsalgorithmen, Faltungsneuronale Netzwerke
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Einbettungen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Modell Ausbildung, Prädiktive Modellierung, Prädiktive Analytik, Vorverarbeitung von Daten, Tensorflow, Datenwissenschaft, Verarbeitung natürlicher Sprache, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Text Mining, Vorhersage, Datenvorverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen