Python Machine Learning Scientist: Grundlagen und praktische Modelle

Maschinelles Lernen verändert Branchen. Python ist die Hauptsprache, die diese Revolution vorantreibt. Um in diesem Bereich erfolgreich zu sein, müssen Sie sowohl die Kernkonzepte verstehen als auch wissen, wie Sie sie mit modernen Python-Bibliotheken implementieren. Dieser schriftliche Kurs führt Sie von grundlegenden Datenkonzepten zum Erstellen, Auswerten und Bereitstellen von Vorhersagemodellen.Sie lernen, wie Sie Daten bereinigen, robuste Funktionen entwerfen und klassische und moderne Machine-Learning-Algorithmen anwenden, um reale Probleme zu lösen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Terminologie des maschinellen Lernens, statistische Konzepte und Workflows zur Datenvorverarbeitung. - Erstellen Sie überwachte Modelle mit scikit-learn, einschließlich linearer Klassifikatoren, Entscheidungsbäume und Ensemblemethoden. - Wenden Sie unbeaufsichtigte Lerntechniken wie Clustering und Dimensionsreduktion an, um Muster in nicht beschrifteten Daten zu entdecken. - Implementieren Sie erweiterte Modellierungstechniken mit Gradient Boosting mit XGBoost und Deep Learning mit PyTorch. - Konfigurieren Sie moderne Python-Entwicklungsumgebungen mit virtuellen Umgebungen und sauberen Codierungspraktiken. - Verarbeiten Sie Text- und Zeitreihendaten mit speziellen Bibliotheken wie spaCy für die Verarbeitung natürlicher Sprache. - Erkunden Sie grundlegende MLOps-Konzepte, um Modelle in Produktionsumgebungen zu überwachen, zu versionieren und zu bewerten. Die Reise beginnt mit grundlegenden Definitionen, mathematischen Grundlagen und der Einrichtung Ihrer Python-Entwicklungsumgebung.Danach gehen Sie durch strukturierte schriftliche Lektionen, die Datenvorbereitung, Kernalgorithmen, Deep-Learning-Grundlagen und moderne Bereitstellungspraktiken abdecken. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die grundlegende Kenntnisse in der Python-Programmierung besitzen. Es ist kein vorheriger Hintergrund in maschinellem Lernen oder fortgeschrittener Datenwissenschaft erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die praktischen Fähigkeiten zu erwerben, die zum Entwerfen und Auswerten von Modellen für maschinelles Lernen erforderliche sind.