Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens

Dieser Kurs bietet Ihnen einen klaren Einstieg in die Welt der Data Science und vermittelt Ihnen die Grundprinzipien und praktischen Fähigkeiten, die Sie benötigen, um effektiv mit Daten zu arbeiten. Am Ende dieses Kurses werden Sie den gesamten Data Science-Workflow verstehen und in der Lage sein, einen Datensatz zu nehmen, ihn zu bereinigen und für die Analyse vorzubereiten, ein funktionelles Machine Learning-Modell zu erstellen, um Vorhersagen zu treffen, und seine Leistung zu bewerten - alles durch klare, textbasierte Erklärungen und praktische Übungen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte von Data Science, maschinellem Lernen und deren Anwendungen in der Praxis. - Üben Sie Datenreinigungs-, Manipulations- und Explorationstechniken mit der Pandas-Bibliothek in Python. - Erstellen Sie Ihre ersten Vorhersagemodelle für Regressions- und Klassifikationsaufgaben mit scikit-learn. - Lernen Sie, die Modellleistung anhand von Standardmetriken zu bewerten, um deren Wirksamkeit zu verstehen. - Wenden Sie grundlegende Feature-Engineering-Techniken an, um die Vorhersagekraft Ihres Modells zu verbessern. - Erfassen Sie die Grundlagen des Prompt Engineering, um große Sprachmodelle für Datenanalyseaufgaben zu nutzen. Dieser Kurs beginnt mit grundlegenden Begriffen und Konzepten, bevor Sie praktische Fähigkeiten erlernen.Durch eine Reihe von schriftlichen Lektionen und Programmierübungen lernen Sie Datentypen kennen und entwickeln und testen Ihre eigenen Machine Learning-Modelle. Dieser Kurs ist für absolute Anfänger gedacht. Keine Vorkenntnisse in Data Science, Machine Learning oder Statistik sind erforderlich.Eine grundlegende Vertrautheit mit Python-Programmierung ist hilfreich, aber nicht notwendig, um loszulegen. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise in die Welt der Daten.