Wissenschaftler für maschinelles Lernen in Python

Aktualisierte 12.2025

Lerne maschinelles Lernen mit Python kennen und arbeite daran, ein Experte für maschinelles Lernen zu werden. Entdecke überwachtes, unüberwachtes und tiefes Lernen.

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Beschreibung des Lernpfades

Wissenschaftler für maschinelles Lernen in Python

Lerne die wichtigsten Python-Fähigkeiten für maschinelles LernenMach dich auf den Weg zum Machine-Learning-Wissenschaftler mit diesem umfassenden Python-Lernpfad. Sammle praktische Erfahrungen mit Techniken des überwachten, unüberwachten und tiefen Lernens, während du mit realen Datensätzen arbeitest. Am Ende dieses Lernpfads wirst du das Selbstvertrauen und die Fähigkeiten haben, um komplexe Probleme im Bereich des maschinellen Lernens anzugehen und leistungsstarke Vorhersagemodelle zu erstellen.

Von Python-Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenem maschinellem Lernen

Egal, ob du Python-Neuling oder erfahrener Programmierer bist, dieser Lernpfad ist genau das Richtige für dich. Du fängst damit an, die Grundlagen der Python-Programmierung zu lernen, und kommst dann schnell zu fortgeschrittenen Konzepten des maschinellen Lernens. Der sorgfältig zusammengestellte Lehrplan umfasst:

Betreutes Lernen mit scikit-learn
Unüberwachte Lerntechniken wie Clustering und Dimensionsreduktion
Lineare Klassifikatoren und baumbasierte Modelle
Gradient Boosting mit XGBoost
Feature Engineering und Vorverarbeitung für maschinelles Lernen
Zeitreihenanalyse und Prognosen
Natürliche Sprachverarbeitung mit spaCy
Deep Learning mit PyTorch
Verteiltes maschinelles Lernen mit PySpark

Praktisches Lernen mit echten ProjektenSetze deine Fähigkeiten in praktischen Projekten ein, die die Herausforderungen widerspiegeln, denen sich Wissenschaftler im Bereich des maschinellen Lernens in der Industrie stellen müssen. Du arbeitest mit verschiedenen Datensätzen, von Kundenverhalten bis hin zu Bild- und Textdaten, um echte Probleme zu lösen. Durch Vorhersagemodelle für die Landwirtschaft, das Clustern von Pinguinarten in der Antarktis und das Vorhersagen der Ausleihdauer von Filmen sammelst du praktische Erfahrungen bei der Bewältigung komplexer Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens. Außerdem lernst du Strategien kennen, mit denen du bei Kaggle-Wettbewerben punkten kannst, und verbesserst deine Fähigkeiten, leistungsstarke Modelle zu entwickeln. Diese Projekte helfen dir dabei, ein überzeugendes Portfolio aufzubauen, mit dem du potenziellen Arbeitgebern deine Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen zeigen kannst.Mach dich mit gefragten Fähigkeiten fit für den JobMaschinelles Lernen ist eine der gefragtesten Fähigkeiten auf dem heutigen Arbeitsmarkt. Wenn du diesen Lernpfad machst, bist du bestens vorbereitet für:

Bewirb dich für Jobs als Machine-Learning-Wissenschaftler in verschiedenen Branchen.
Mit Data-Science-Teams zusammenarbeiten, um knifflige Probleme zu lösen
Mach bei Kaggle-Wettbewerben und Hackathons mit
Mach dich noch mehr zum Profi in Sachen NLP, Computer Vision oder Big Data.

Warum Python für maschinelles Lernen?Python ist wegen seiner Einfachheit, Vielseitigkeit und seinem umfangreichen Ökosystem leistungsstarker Bibliotheken zur bevorzugten Sprache für maschinelles Lernen geworden. Mit Tools wie scikit-learn, PyTorch und PySpark kannst du mit Python Machine-Learning-Algorithmen effizient umsetzen und sie für große Datensätze skalieren. Wenn du Python für maschinelles Lernen richtig beherrschst, eröffnen sich dir in diesem schnell wachsenden Bereich jede Menge Möglichkeiten.Entdecke dein Potenzial als Machine-Learning-WissenschaftlerBist du bereit, deinen ersten Schritt in Richtung einer coolen Karriere im Bereich maschinelles Lernen zu machen? Mach noch heute beim Kurs „Machine Learning Scientist in Python Lernpfad” mit und hol dir die Fähigkeiten und das Selbstvertrauen, um echte Herausforderungen im Bereich Machine Learning zu meistern. Mit fachkundiger Anleitung, praktischen Projekten und einer unterstützenden Lerngemeinschaft bist du auf dem besten Weg, ein Wissenschaftler im Bereich maschinelles Lernen zu werden.

Voraussetzungen

Es gibt keine Voraussetzungen für diesen Track

Course
1
Überwachtes Lernen mit scikit-learn
In diesem interaktiven Kurs mit realen Datensätzen lernst du, mithilfe von scikit-learn in Python leistungsstarke Vorhersagen zu erstellen.
Project
Bonus
Predictive Modeling for Agriculture
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
3
Unüberwachtes Lernen in Python
Nutze scikit-learn und scipy, um unbeschriftete Daten zu clustern, zu transformieren, zu visualisieren und in Erkenntnisse zu überführen.
Project
Bonus
Clustering Antarctic Penguin Species
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
5
Linear Classifiers in Python
In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.
Course
6
Maschinelles Lernen mit baumbasierten Modellen in Python
In diesem Kurs lernst du, wie du baumbasierte Modelle und Ensembles für Regression und Klassifizierung mit Scikit-Learn verwendest.
Project
Bonus
Predicting Movie Rental Durations
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
8
Extreme Gradient Boosting with XGBoost
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Course
9
Cluster Analysis in Python
In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.
Course
10
Dimensionality Reduction in Python
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Course
11
Preprocessing for Machine Learning in Python
Learn how to clean and prepare your data for machine learning!
Course
12
Machine Learning for Time Series Data in Python
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Course
13
Feature Engineering for Machine Learning in Python
Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
Course
14
Model Validation in Python
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Course
15
Hyperparameter Tuning in Python
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
Skill Assessment
Bonus
Machine Learning Fundamentals in Python
Course
18
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) in Python
Lerne die Textanalyse mit den wichtigsten NLP-Techniken, von der Vorverarbeitung bis hin zu fortgeschrittenen Transformer-Modellen.
Course
19
Natural Language Processing with spaCy
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Course
20
Feature Engineering for NLP in Python
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Course
21
Einführung in Deep Learning mit PyTorch
Im Kurs lernst du, wie du neuronale Netze erstellst, Hyperparameter anpasst und Klassifikations- und Regressionsprobleme mit PyTorch löst.
Course
22
Deep Learning mit PyTorch für Fortgeschrittene
Lerne grundlegende Deep-Learning-Architekturen wie CNNs, RNNs, LSTMs und GRUs für die Modellierung von Bild- und Sequenzdaten kennen.
Course
23
Image Processing in Python
Learn to process, transform, and manipulate images at your will.
Course
24
Introduction to PySpark
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Course
25
Maschinelles Lernen mit PySpark
Erstelle datenbasierte Vorhersagen mit Apache Spark und Entscheidungsbäumen, logistischer oder linearer Regression, Ensembles und Pipelines.
Course
26
Winning a Kaggle Competition in Python
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.

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21 Kurse

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abgeschlossen

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