Overview

Bist du fasziniert von Machine Learning und Data Science? Dann tauche mit diesem Kurs in die spannende Welt der Daten ein und erlebe, wie viel Spaß es macht, komplexe Probleme mit intelligenten Technologien zu lösen!Ich werde dir Schritt für Schritt die wichtigsten Konzepte beibringen, um dir den optimalen Einstieg zu ermöglichen.Zusätzlich erhältst du in diesem Kurs die Möglichkeit, an 14 realen Python-Projekten zu arbeiten. Mit diesen Projekten wirst du die erlernten Konzepte vertiefen und ihre praktische Anwendung erleben.Nach Beendigung des Kurses kannst du alle Projekte in dein Projektportfolio aufnehmen, um beispielsweise potenziellen Arbeitgebern zu demonstrieren, an welchen spannenden Projekten du gearbeitet und welche wertvollen Fähigkeiten du erworben hast.In diesen Projekten geht es unter anderem um folgende Themen:Kundenkaufverhalten und Unternehmensgewinne vorhersagenUntersuchung der Auswirkungen von Marketingausgaben auf den TourismussektorAnalyse des Einflusses von Schlaf auf unser emotionales WohlbefindenPrognose von COVID-19-Neuinfektionen und AktienkursenZielgruppenidentifikation für die Expansion in neue MärkteAutomatisierte Kundenbewertungsanalyse im Bereich E-CommerceVorhersage der Trinkwasserqualität mithilfe eines Random Forest ClassifiersDieser Kurs deckt die wichtigsten Themen im Bereich Machine Learning und Data Science ab:Regression:Lineare RegressionMultiple Lineare RegressionPolynomiale RegressionDecision Tree RegressionRandom Forest RegressionXGBoost RegressionTime Series RegressionKlassifikation:Decision Tree ClassifierLogistische RegressionKNN - K-Nächste-NachbarnSVM - Support Vector MachineNaiver Bayes-KlassifikatorK-Means ClusteringNLP - Natural Language Processing:Tokens erstellenPart-of-speech taggingLemmatisierungCount-Features erstellenKünstliche neuronale Netze - Deep Learning mit TensorFlow und Keras:Funktionsweise von NeuronenZusammensetzung: Input Layer, Hidden Layers, Output LayerAktivierungsfunktionenBatch-Größen und EpochenBackpropagation-AlgorithmusWeitere Konzepte: Visualisierung und Analyse von DatenData Preprocessing und Data PipelinesKreuzvalidierungHyperparameteroptimierungFeature EngineeringRegressionsmetriken: MAE, MSE, RMSE,...Klassifikationsmetriken: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score,...Wichtigsten Python-Bibliotheken: Scikit-learnPandasNumPyMatplotlibSeabornXGBoostTensorFlowKerasNLTK

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