Fortgeschrittene Data-Science- und KI-Konzepte

Data Scientist Kurs zu Data Science und KI !Erschließen Sie Ihr Potenzial in Data Science und AI *Praktische Weiterbildung im Bereich Daten und künstliche Intelligenz *Analysieren und visualisieren komplexer Datensätze mit Python *Beherrschen entscheidender Data Science und AI-Techniken *Berufsvorbereitung in Data, AI und maschinellem Lernen *Ideal für angehende Data Scientists, KI-Ingenieure und Branchen-Neulinge !Einführung in Data Science und AI *Untersuchen Sie den Bereich Data Science, AI und maschinelles Lernen *Rollenwandel eines Datenwissenschaftlers und KI-Experten verstehen *Praxisnahe Anwendungen der künstlichen Intelligenz erforschen *Überblick über überwachtes, unüberwachtes und Deep Learning verschaffen *Einführung in das Python-Umfeld für Data Science !Python & Git Grundlagen *Meistern Sie Python-Programmierung für Data-Problemlösungen *Grundlagen der Unix-Shell und Terminalnutzung lernen *Versionskontrolle mit Git und Zusammenarbeit auf GitHub verstehen *Grundlegende Programmierfähigkeiten durch Python-Projekte aufbauen *Teilnehmen an Paar- und Gruppenprogrammierungen !Datenaufbereitung und Visualisierung *Datenbearbeitung mit Pandas und Numpy *Datenextraktion und -bereinigung mit SQL und Python *Erstellen Sie Visualisierungen mit Python für Geschäftspräsentationen *Explorative Datenanalysen an echten Datensätzen durchführen *Ergebnisse effektiv an nicht-technische Stakeholder kommunizieren !Überwachtes maschinelles Lernen verstehen *Tauchen Sie ein in Regressions- und Klassifikationstechniken *Vorhersagemodelle mit Regressionsalgorithmen trainieren *Verwendung von Modellbewertungs- und Validierungstechniken *Optimierungs- und Regularisierungsstrategien erkunden *Gemeinschaftliches Projekt zum maschinellen Lernen mit Git !Deep Learning und fortgeschrittene AI *Entwickeln unüberwachtes Lernen, Clustering und Reduktionstechniken *Arbeiten mit neuronalen Netzen, CNNs und NLP-Techniken *Erstellen Sie Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow und Keras *Entdecken Sie Anwendungen wie Transfer Learning und Zeitreihenprognosen *Ethische Nutzung und Grenzen von AI-Modellen verstehen !Capstone-Projekt & AI-Lebenszyklus *Data Science und AI-Konzepte in einem praxisnahen Projekt anwenden *Verwenden von agilen Methoden und Projektmanagement-Tools *Umsetzung und Präsentation einer vollständigen Data Science Lösung *Erfahrungen in Stakeholder-Kommunikation und Teamarbeit sammeln *Abschluss mit Live-Demo und A/B-Tests Ihres AI-Produkts