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Spezialisierung KI für die wissenschaftliche Forschung
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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 auf Englisch

Einige Inhalte können nicht übersetzt werden

Sabrina Moore
Neelesh Tiruviluamala
Rajvir Dua

Dozenten: Sabrina Moore

3.330 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Spezialisierung – 4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

3.2

(50 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1 Monat bei 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: Zufälliger Wald
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz (KI)
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Künstliches Neuronales Netzwerk
  • Kategorie: Maschinelles Lernen

Wichtige Details

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Spezialisierung – 4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

3.2

(50 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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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.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

KURS 113 Stunden3.8 (40 Bewertungen)

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: Datenverarbeitung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: medizinische Daten
Kategorie: regression
Kategorie: Statistische Hypothesentests

Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft

KURS 211 Stunden3.8 (10 Bewertungen)

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: Zufälliger Wald
Kategorie: Künstliches Neuronales Netzwerk
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: PCA

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Zufälliger Wald
Kategorie: Künstliches Neuronales Netzwerk
Kategorie: maschinelles Lernen
Kategorie: vorhersagen in der Wissenschaft
Kategorie: identifizierung von Arten

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: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: K-Means Clustering
Kategorie: Vollständige Genomsequenzierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Entdeckung von Medikamenten

Dozenten

Sabrina Moore
LearnQuest
3 Kurse61.591 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.“
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Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

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Häufig gestellte Fragen