LearnQuest

Spezialisierung „KI für die wissenschaftliche Forschung“

LearnQuest

Spezialisierung „KI für die wissenschaftliche Forschung“

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft.

Nutzen Sie künstliche Intelligenz, um Hypothesen zu entdecken und zu testen.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

8.703 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 101 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 101 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Wie Sie KI in wissenschaftlichen Situationen einsetzen, um Trends und Muster in Datensätzen zu entdecken

  • Der gesamte Prozess des maschinellen Lernens

  • Verwenden Sie künstliche Intelligenz, um Sequenzen in Datensätzen vorherzusagen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Bioinformatik
  • Kategorie: Bereinigung von Daten
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Datenwissenschaft
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Technische Merkmale
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Modell-Optimierung
  • Kategorie: Modell Ausbildung
  • Kategorie: Random Forest Algorithmus

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
  • Kategorie: Pandas (Python-Paket)
  • Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von LearnQuest.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

KURS 1, 14 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Techniken der künstlichen Intelligenz, um Hypothesen in Python zu testen

  • Anwendung eines Modells für maschinelles Lernen, das Numpy, Pandas und Scikit-Learn kombiniert

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: NumPy
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Maschinelles Lernen
Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft

Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft

KURS 2, 12 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Implementierung und Auswertung von Modellen des maschinellen Lernens (neuronale Netze, Random Forests usw.) auf wissenschaftlichen Daten in Python

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Python-Programmierung
Neuronale Netzwerke und Random Forests

Neuronale Netzwerke und Random Forests

KURS 3, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Entscheidungsbaum-Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Feinabstimmung
Kategorie: Tiefes Lernen
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

Was Sie lernen werden

  • Analyse von Genomsequenzen zur Ermittlung von Ähnlichkeiten und Identifizierung von Zielteilsequenzen mit Hilfe von prädiktiven Modellen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Medizinische Wissenschaft und Forschung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Molekularbiologie
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Wissenschaftliche Visualisierung
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Entwicklung von Medikamenten
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Molekulare, zelluläre und Mikrobiologie

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozent

LearnQuest Network
LearnQuest
203 Kurse986.872 Lernende

von

LearnQuest

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.“
Coursera Plus

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten

Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.

Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online

Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.

Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.

Häufig gestellte Fragen