- Erkunden Sie die Rolle des fortgeschrittenen maschinellen Lernens in der Datenverarbeitung und Datenwissenschaft.
- Verstehen Sie, wie Datenwissenschaftler fortgeschrittene Algorithmen einsetzen, um komplexe Datenherausforderungen zu bewältigen.
- Lernen Sie die Integration fortgeschrittener maschineller Lerntechniken in Datenanalyse-Workflows kennen.
- Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) durch, um große Datensätze für die Modellierung vorzubereiten.
- Verwenden Sie Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy für die erweiterte Datenvorverarbeitung.
- Wenden Sie SQL an, um Daten für maschinelle Lernaufgaben zu extrahieren, zu transformieren und zu analysieren.
- Beherrschen Sie Ensemble-Methoden wie Random Forests, Gradient Boosting und XGBoost.
- Tauchen Sie ein in Support Vector Machines (SVMs) und deren Anwendung in der Klassifizierung und Regression.
- Erkunden Sie Bayes'sche Netze und probabilistische grafische Modelle für prädiktive Analysen.
- Implementieren Sie fortgeschrittene neuronale Netze, einschließlich Faltungs- und rekurrente neuronale Netze.
- Lernen Sie Techniken wie Transferlernen für effizientes Modelltraining.
- Erkunden Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Zeitreihenprognosen für datenintensive Projekte.
- Entwickeln Sie Pipelines für maschinelles Lernen für komplexe Herausforderungen aus der Praxis.
- Arbeiten Sie an Gruppenprojekten mit, die professionelle Data-Engineering-Szenarien simulieren.
- Präsentieren Sie Stakeholdern fortgeschrittene Erkenntnisse und Modellleistungskennzahlen und betonen Sie dabei die Integration von Datenwissenschaft und Datenanalyse.
Data engineering: Fortgeschrittenes Machine Learning" behandelt fortgeschrittene maschinelle Lerntechniken und deren praktische Anwendungen im Bereich der Datenanalyse.