Data Science und Machine Learning: Grundlagen für angewandte Modelle

Daten sind eines der wertvollsten Vermögenswerte der modernen Welt. Ihre wahre Kraft liegt jedoch in unserer Fähigkeit, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und zukünftige Trends vorherzusagen. Das Verständnis der Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens ist der erste Schritt, um Rohdaten in umsetzbare Entscheidungen umzuwandeln. Dieser schriftliche Kurs führt Sie von absoluten Anfängerkonzepten zum Erstellen und Auswerten Ihrer eigenen Machine-Learning-Modelle.Sie entwickeln ein starkes konzeptionelles Verständnis von Statistiken, Datenbearbeitung und Vorhersagealgorithmen und bereiten Sie darauf vor, reale Datenprojekte mit Selbstvertrauen anzugehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien der Statistik, Datenstrukturen und des Lebenszyklus der Datenwissenschaft. - Bereinigen und manipulieren Sie komplexe Datensätze mit Python und modernen Dataframe-Bibliotheken wie Pandas und Polars. - Erstellen und trainieren Sie überwachte und unbeaufsichtigte maschinelle Lernmodelle, einschließlich Regression, Klassifizierung und Clustering. - Bewerten Sie die Modellleistung anhand von Industriestandardmetriken, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen. - Wenden Sie moderne Entwicklungspraktiken an, wie das Schreiben von sauberem, typisierten Python-Code und das Verständnis grundlegender Modellverfolgungskonzepte. Sie lernen zunächst die Kernterminologie und die explorative Datenanalyse kennen, bevor Sie Schritt für Schritt in die Datenvorverarbeitung, das Feature Engineering und das Training von Machine-Learning-Algorithmen einsteigen.Das textbasierte Format ermöglicht es Ihnen, detaillierte Codeerklärungen und theoretische Konzepte in Ihrem eigenen Tempo zu studieren. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger ohne Vorkenntnisse in Data Science oder Machine Learning, obwohl eine grundlegende Vertrautheit mit Python hilfreich ist. Starten Sie Ihre Reise in die Welt der Daten und beginnen Sie noch heute mit der Erstellung von Vorhersagemodellen.