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Modelle für maschinelles Lernen in Microsoft Azure erstellen
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Modelle für maschinelles Lernen in Microsoft Azure erstellen

Dieser Kurs ist Teil von Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Prüfungsvorbereitung Professional Zertifikat Zertifikat über berufliche Qualifikation

Unterrichtet auf Englisch

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Dozent: Microsoft

27.768 bereits angemeldet

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Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

4.5

(238 Bewertungen)

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92%

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

12 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Wie Sie eine Arbeitsumgebung für Data Science Workloads auf Azure planen und erstellen

  • Wie Sie Datenexperimente durchführen und Vorhersagemodelle trainieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Modellierung
  • Kategorie: Microsoft Azure
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Experiment

Wichtige Details

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23 Quizzes

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Softwareentwicklung

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Prüfungsvorbereitung Professional Zertifikat Zertifikat über berufliche Qualifikation
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses Berufszertifikat angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Microsoft zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 3 Module

Die Erforschung und Analyse von Daten ist der Kern der Datenwissenschaft. Datenwissenschaftler benötigen Kenntnisse in Sprachen wie Python, um Daten zu erforschen, zu visualisieren und zu manipulieren. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Python verwenden, um Daten zu erforschen, zu visualisieren und zu manipulieren. Sie werden auch lernen, wie Regression verwendet werden kann, um ein maschinelles Lernmodell zu erstellen, das numerische Werte vorhersagt. Sie werden das scikit-learn Framework in Python verwenden, um ein Regressionsmodell zu trainieren und auszuwerten.

Das ist alles enthalten

7 Videos14 Lektüren9 Quizzes1 Diskussionsthema

Die Klassifizierung ist eine Art des maschinellen Lernens, mit der Objekte in Klassen eingeteilt werden. In diesem Modul lernen Sie, wie die Klassifizierung verwendet werden kann, um ein maschinelles Lernmodell zu erstellen, das Kategorien oder Klassen vorhersagt. Sie werden das scikit-learn Framework in Python verwenden, um ein Klassifizierungsmodell zu trainieren und zu bewerten. Sie werden auch lernen, wie Clustering verwendet werden kann, um unbeaufsichtigte maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die Datenbeobachtungen in Clustern gruppieren. Sie werden das scikit-learn Framework in Python verwenden, um ein Clustering-Modell zu trainieren.

Das ist alles enthalten

7 Videos7 Lektüren8 Quizzes

In diesem Modul lernen Sie die grundlegenden Prinzipien des Deep Learning kennen und erfahren, wie Sie mit PyTorch oder Tensorflow tiefe neuronale Netzwerkmodelle erstellen. Sie werden auch die Verwendung von neuronalen Faltungsnetzwerken zur Erstellung von Modellen zur Bildklassifizierung erkunden.

Das ist alles enthalten

8 Videos4 Lektüren6 Quizzes1 Diskussionsthema

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.6 (62 Bewertungen)
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128 Kurse920.076 Lernende

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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4.5

238 Bewertungen

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  • 1 star

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JK
5

Geprüft am 20. Feb. 2022

DW
5

Geprüft am 3. Dez. 2023

FM
4

Geprüft am 27. Apr. 2023

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Häufig gestellte Fragen