Machine Learning using Python Certification Course

Zertifizierungskurs für maschinelles Lernen mit Python

Entfesseln Sie das Datenpotenzial mit dem Kurs "Maschinelles Lernen mit Python".

Kursübersicht

Dieser Kurs "Machine Learning mit Python" bietet einen umfassenden Überblick über ML-Themen, einschließlich der Arbeit mit Echtzeitdaten, der Entwicklung von überwachten und unüberwachten Lernalgorithmen, Regression, Klassifikation und Zeitreihenmodellierung. In diesem Schulungskurs zur Zertifizierung im Bereich maschinelles Lernen werden Sie lernen, wie Sie Python verwenden, um Vorhersagen basierend auf Daten zu treffen. Nach Abschluss dieses Kurses "Maschinelles Lernen mit Python" erhalten Sie ein Zertifikat, das Ihre Fähigkeiten als Experte für maschinelles Lernen bescheinigt.

Entfalten Sie das Datenpotenzial mit dem Kurs "Maschinelles Lernen mit Python".

• Erreichen Sie beruflichen Erfolg mit unserem umfassenden Machine-Learning-Kurs.
• Hole dir Unterstützung von Mentoren während deines Lernprozesses.
• Beherrsche die wichtigsten ML-Konzepte für die Zertifizierung
• Erwerben Sie die Fähigkeiten, um ein erfolgreicher Machine Learning Engineer zu werden.

Maschinelles Lernen mit Python - Hauptmerkmale

• Der Kurs und das Material sind auf Englisch.
• Anfänger - Fortgeschrittenen-Niveau für Profis
• Über 35 Stunden Blended Learning
• 32 Stunden Live-Online-Klasse und 6 Stunden E-Learning in eigenem Tempo
• 1 Jahr Zugang zur selbstgesteuerten Lernplattform 24/7 & Kursaufzeichnungen
• Flexi Pass aktiviert: Möglichkeit, Ihre Kohorte innerhalb der ersten 90 Tage nach Zugang neu zu buchen. 90 Tage flexibler Zugang zu Online-Kursen
• Mindestens 50 Stunden empfohlene Lernzeit
• 3 Abschlussprojekte und Simulationstest
• Keine Prüfung für den Kurs, aber der Student erhält eine Zertifizierung über den Abschluss der Schulung.

Bonus: Zusätzlich zu diesem praxisorientierten E-Learning-Kurs bieten wir Ihnen kostenlosen Zugang zu unseren Online-Klassenzimmer-Sitzungen an, wann immer sie verfügbar sind (alle 2-3 Monate), zusätzlich zu Ihrem E-Learning, wenn Sie dies wünschen. Sie haben die Möglichkeit, mit dem Trainer und anderen Teilnehmern zu interagieren. Diese Online-Klassenzimmer-Sitzungen werden ebenfalls aufgezeichnet, sodass Sie die Aufnahme für 1 Jahr behalten können.

Abgedeckte Fähigkeiten

• Überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Lineare und logistische Regression
• KMeans-Clustering
• Entscheidungsbaum
• Boosting- und Bagging-Techniken
• Zeitreihenmodellierung
• SVM mit Kernen
• Naiver Bayes
• Random-Forest-Klassifikatoren
• Grundlagen des Deep Learning

Wichtige Lernergebnisse

Dieser Machine-Learning-Kurs mit Python wird Ihnen ermöglichen:

• Untersuchen Sie die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens und deren jeweilige Eigenschaften.
• Analysieren Sie die Machine-Learning-Pipeline und verstehen Sie die wichtigsten Operationen, die an den Machine Learning Operations (MLOps) beteiligt sind.
• Erfahren Sie mehr über überwacht Lernen und seine breite Palette an Anwendungen.
• Verstehen Sie die Konzepte von Overfitting und Underfitting und verwenden Sie Techniken, um sie zu erkennen und zu verhindern.
• Analysiere verschiedene Regressionsmodelle und deren Eignung für unterschiedliche Szenarien.
• Identifizieren Sie die Linearität zwischen Variablen und erstellen Sie Korrelationskarten.
• Liste verschiedene Arten von Klassifikationsalgorithmen auf und verstehe ihre spezifischen Anwendungen.
• Beherrsche verschiedene Arten von unüberwachten Lernmethoden und wann man sie verwenden sollte.
• Erwerben Sie ein tiefes Verständnis verschiedener Clustering-Techniken im unüberwachten Lernen.
• Untersuchen Sie verschiedene Ensemble-Modellierungstechniken wie Bagging, Boosting und Stacking.
• Bewerten und vergleichen Sie verschiedene Machine-Learning-Frameworks, einschließlich TensorFlow und Keras.
• Erstellen Sie eine Empfehlungssystem mit PyTorch
• Erstellen von Visualisierungen mit Matplotlib, Seaborn, Plotly und Bokeh.

Wer sollte sich für dieses Programm einschreiben?

Ein prominenter Dateningenieur baut und pflegt Datenstrukturen und Architekturen für die Datenaufnahme, -verarbeitung und -bereitstellung für groß angelegte, datenintensive Anwendungen. Es ist eine vielversprechende Karriere für sowohl neue als auch erfahrene Fachleute mit einer Leidenschaft für Daten, einschließlich:

• Datenwissenschaftler
• Maschinenlernen-Ingenieur
• Ingenieur für Künstliche Intelligenz
• Business-Intelligence-Entwickler
• Software-Ingenieur
• KI-Forschungswissenschaftler
• Ingenieur für natürliche Sprachverarbeitung
• KI-Produktmanager

Voraussetzungen

Die Lernenden müssen einen Bachelor-Abschluss oder ein Abitur besitzen. Ein Verständnis grundlegender Statistik und Mathematik auf College-Niveau. Vertrautheit mit Python-Programmierung ist ebenfalls von Vorteil. Bevor man mit der Python-Zertifizierungsschulung für maschinelles Lernen beginnt, sollte man grundlegende Kurse verstehen, einschließlich Python für Data Science, Mathematikauffrischung und Statistik, die für Data Science unerlässlich sind.

Berechtigung

Der Kurs zur Zertifizierung in maschinellem Lernen mit Python eignet sich gut für Teilnehmer auf mittlerem Niveau, einschließlich Analytics-Manager, Business-Analysten, Informationsarchitekten, Entwickler, die Machine Learning Engineers oder Data Scientists werden möchten, und Absolventen, die eine Karriere in Data Science und maschinellem Lernen anstreben.

Lehrplan

1. Einführung in den Kurs
2. Einführung in das maschinelle Lernen
3. Überwachtes Lernen
4. Regression und ihre Anwendungen
5. Klassifikation und ihre Anwendungen
6. Algorithmen für unüberwachtes Lernen
7. Ensemble-Lernen
8. Empfohlene Systeme

Lektion 1: Einführung in den Kurs

Beginnen Sie mit diesem Programm, indem Sie die Kurskomponenten und die behandelten Themen verstehen. Dies wird Ihnen helfen, sich auf die bevorstehenden Sitzungen vorzubereiten.

Lektion 2: Einführung in das maschinelle Lernen

Der Kurs behandelt die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens, einschließlich seiner Definition und verschiedener Typen. Es wird auch auf die Machine-Learning-Pipeline, MLOps und AutoML eingegangen, um Einblicke in die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen im großen Maßstab zu geben. Darüber hinaus werden die Studierenden in wichtige Python-Pakete für maschinelles Lernen eingeführt, sodass sie das robuste Ökosystem von Python nutzen können, um Lösungen für maschinelles Lernen zu entwickeln.

Abgedeckte Themen:

• Was ist maschinelles Lernen?
• Verschiedene Arten des maschinellen Lernens
• Maschinenlern-Pipeline, MLOps und AutoML
• Einführung in Python-Pakete für maschinelles Lernen

Lektion 3: Überwachtes Lernen

Der Abschnitt über überwachtes Lernen untersucht dessen praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen und wird von Diskussionen über seine Relevanz und Bedeutung in realen Szenarien begleitet. Die Studierenden werden praktische Aktivitäten durchführen, um Daten für Aufgaben des überwachten Lernens vorzubereiten und zu gestalten, gefolgt von Diskussionen über Overfitting und Underfitting. Darüber hinaus werden praktische Übungen zur Erkennung und Vermeidung dieser Probleme sowie Einblicke in Regularisierungstechniken zur Optimierung der Modellleistung und zur Minderung von Overfitting angeboten.

Abgedeckte Themen:

• Überwachtes Lernen
• Anwendungen des überwachten Lernens
• Überanpassung und Unteranpassung
• Regularisierung

Lektion 4: Regression und ihre Anwendung

Dieses Segment befasst sich mit den Grundlagen der Regressionsanalyse, einschließlich ihrer Definition und verschiedener Typen wie linearer, logistischer, polynomialer, Ridge- und Lasso-Regression. Diskussionen heben die kritischen Annahmen hervor, die der linearen Regression zugrunde liegen, und praktische Übungen bieten praktische Erfahrung im Modellieren von linearer Regression. Die Teilnehmer beschäftigen sich auch mit der Datenexploration unter Verwendung von Techniken wie SMOTE-Übersampling und bereiten, bauen und bewerten Regressionsmodelle, um sich in der Regressionsanalyse zu üben.

Abgedeckte Themen:

• Was ist Regression?
• Arten der Regression
• Lineare Regression
• Kritische Annahmen für die lineare Regression
• Logistische Regression
• Übersampling mit SMOTE
• Polynomregression
• Ridge-Regression
• Lasso-Regression

Lektion 5: Klassifikation und ihre Anwendungen

Diese Sitzung wird Klassifikationsalgorithmen und deren Definitionen, Typen und Anwendungen sowie die Auswahl von Leistungsparametern behandeln. Die Teilnehmer werden durch Diskussionen und unterstützte Übungen in verschiedene Klassifikationstechniken wie Naive Bayes, Stochastic Gradient Descent, K-Nearest Neighbors, Entscheidungsbäume, Random Forest, Boruta und Support Vector Machines eingeführt. Schlüsselkonzepte wie Cohens Kappa werden ebenfalls besprochen, gefolgt von Wissensüberprüfungen zur Festigung des Verständnisses.

Abgedeckte Themen:

• Was sind Klassifikationsalgorithmen?
• Verschiedene Arten der Klassifikation
• Anwendungstypen und Auswahl der Leistungsparameter
• Naive Bayes
• Stochastischer Gradientenabstieg
• K-nächste Nachbarn
• Entscheidungsbaum Zufallswald
• Boruta
• Support-Vektor-Maschine
• Cohens Umhang

Lektion 6: Unüberwachte Algorithmen

Dieses Segment führt die Studierenden in unüberwachte Algorithmen ein, wobei deren Typen, Anwendungen und Leistungsparameter behandelt werden. Die Teilnehmer beteiligen sich an praktischen Aktivitäten wie der Visualisierung von Ausgaben und der Anwendung von Techniken wie hierarchischem Clustering, K-Means-Clustering und dem K-Medoids-Algorithmus. Darüber hinaus erkunden sie Methoden zur Anomalieerkennung und Techniken zur Dimensionsreduktion wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA), die Singulärwertzerlegung und die Unabhängige Komponenten Analyse. Praktische Anwendungen dieser Algorithmen werden durch geführte Übungen demonstriert, wodurch das Verständnis der Konzepte des unüberwachten Lernens bei den Studierenden verbessert wird.

Abgedeckte Themen:

• Unüberwachte Algorithmen
• Verschiedene Arten von unüberwachten Algorithmen
• Wann sollten unüberwachte Algorithmen verwendet werden?
• Parameter für die Leistung
• Arten des Clusterings
• K-Means-Clustering
• K-Medoids-Algorithmus
• Ausreißer
• Erkennung von Ausreißern
• Hauptkomponentenanalyse
• Korrespondenzanalyse und multiple Korrespondenzanalyse (MCA)
  Singulärwertzerlegung
• Unabhängige Komponentenanalyse
• Ausgewogene iterative Reduktion und Clusterbildung unter Verwendung von Hierarchien (BIRCH)

Lektion 7: Ensemble-Lernen

In diesem Abschnitt tauchen wir in Ensemble-Lerntechniken ein und erkunden sequenzielle und parallele Ensemble-Methoden. Die Studierenden entdecken verschiedene Ensemble-Methoden wie Bagging, Boosting und Stacking sowie deren praktische Anwendungen. Durch geführte Übungen sammeln die Teilnehmer praktische Erfahrungen in der Implementierung von Ensemble-Techniken, um Fehler zu reduzieren und die Modellleistung zu verbessern. Darüber hinaus erkunden sie Strategien wie das Mittelwertverfahren und das Maximalvoting, um die Ergebnisse des Ensemble-Lernens weiter zu verbessern.

Abgedeckte Themen:

• Ensemble-Lernen
• Sequentielle Ensemble-Technik
• Parallele Ensemble-Technik
• Verschiedene Arten von Ensemble-Methoden
• Säcke packen
• Steigerung
• Stapeln

Lektion 8: Empfehlungssysteme

Dieses Modul bietet einen umfassenden Überblick über Empfehlungssysteme und untersucht deren zugrunde liegende Prinzipien und Mechanismen. Die Teilnehmer werden in verschiedene Anwendungsfälle und Beispiele von Empfehlungssystemen eingeführt und erhalten Einblicke in deren Design und Implementierung. Durch praktische Übungen wenden die Teilnehmer Techniken des kollaborativen Filterings an, einschließlich speicherbasierter Modellierung, objektbasiertem und nutzerbasiertem Filtern sowie modellbasiertem kollaborativem Filtern. Darüber hinaus erkunden sie Dimensionsreduktion, Matrixfaktorisierungsmethoden und Genauigkeitsmatrizen im maschinellen Lernen, um die Leistung von Empfehlungssystemen zu bewerten und zu optimieren.

Abgedeckte Themen:

• Wie funktionieren Empfehlungssysteme?
• Anwendungsfälle für Empfehlungssysteme
• Beispiele für Empfehlungssysteme und wie sie entworfen werden
• Verwenden Sie PyTorch, um eine Empfehlungsmaschine zu erstellen.

Projekte in der Industrie

Am Ende des Kurses werden Sie zwei Projekte durchführen. Sie werden all Ihr Wissen anwenden und praktische Erfahrungen mit Ihrem neuen Wissen sammeln.

• Projekt 1: Analyse der Mitarbeiterfluktuation - Erstellen Sie ML-Programme zur Vorhersage der Mitarbeiterfluktuation, einschließlich Datenqualitätsprüfungen, EDA, Clustering usw. und schlagen Sie Strategien zur Mitarbeiterbindung basierend auf Wahrscheinlichkeitswerten vor.
• Projekt 2: Segmentierung von Songs - Durchführung einer explorativen Datenanalyse und Clusteranalyse zur Erstellung von Kohorten von Songs.

Bonuskurse:

Bonus 1: Mathe-Auffrischung

• Wahrscheinlichkeit und Statistik
• Koordinatengeometrie
• Lineare Algebra
• Eigenwerte Eigenvektoren und Eigenzerlegung
• Einführung in die Analysis

Bonus 2: Statistiken, die für Data Science unerlässlich sind

• Einführung in die Statistik
• Das Verständnis der Daten
• Deskriptive Statistik
• Datenvisualisierung
• Wahrscheinlichkeit
• Wahrscheinlichkeitsverteilungen
• Stichproben und Stichprobentechniken
• Schließende Statistik
• Anwendung der Inferenzstatistik
• Beziehung zwischen Variablen
• Anwendung der Statistik im Geschäftsleben
• Unterstützte Praxis

Zertifikat

Nach Abschluss dieses Kurses "Maschinelles Lernen mit Python" erhalten Sie ein Zertifikat, das Ihre Fähigkeiten als Experte für maschinelles Lernen bescheinigt.