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Udemy

Der ultimative Python-Kurs für Data Science, ML & AI

via Udemy

Overview

Ohne Vorkenntnisse in 4 Schritten systematisch mit Python zum Data Scientist. Inkl. Deep Learning, Machine Learning & KI

What you'll learn:
  • Ohne Vorkenntnisse in Python systematisch zum gefragten Data-Science-Experten
  • Lerne Python mit Ausrichtung auf Data Science
  • Verstehe Machine Learning, Deep Learning und AI
  • Lerne Python mit echten Daten anzuwenden
  • Trainiere ein Neuronales Netz mit Tensorflow und Keras
  • Wie du mit Python Daten brauchbar auswertest

EGAL ob du Python professionell für deinen Job oder privat für dein Hobby erlernen willst. Dieser Kurs ist konzipiert dich ohne Vorkenntnisse zum Data Science Profi mit Python zu machen.

Nutze den Python-Kurs mit exzellenten Bewertungen auf Udemy:

„Ich bin sehr begeistert! Bin mit fast keinem Wissen hier rein und hab jetzt ein super Verständnis was denn Machine Learning überhaupt ist, man denkt immer das ist absolute Raketenwissenschaft, aber Jannis kann das wirklich super gut erklären, super Investition, danke!!!“ (★★★★★, Peter G.)


Deine Entscheidung ein Data-Scientist zu sein, kann Dir viele Türen öffnen!

Der Bedarf an qualifizierten Leuten ist groß. Mit diesem Kurs legst Du den Grundstein, ein gefragter Experte zu werden für ein Berufsfeld, wo du laut Indeed Jobbörse ein weit überdurchschnittliches Gehalt beziehen kannst!

Du wirst Schritt für Schritt an das Thema Python herangeführt und erlaubt dir den direkten Einstieg in die Welt der Data-Science.


Der All-Umfassende Python Kurs für Data Science auf Udemy.

Mit 252 Lektionen und 29+ Stunden HD-Videos, unzählige Quizze, Tests, Praxisprojekte, Merkblätter und Übungen.


Kurz-Überblick:

  • Verstehe alle Python-Grundlagen

  • Entwickle Data-Science Tools

  • Trainiere dich mit Quizzen und Übungen

  • Einfaches Wiederholen von Wissen mit Merkblättern

  • Umfassende Praxisbeispiele, z.B.:

    • Sage das Brustkrebs-Risiko von Patienten vorher

    • Ermittle die Gründe für Diabetes

    • Werte echte Gehälter der Stadt San Francisco aus

    • Schätze den Wert von Gebrauchtwagen

    • und noch viel viel mehr


Lerne mit dem erfolgreichstem deutschen Udemy Dozenten.

Skills die dich zum gefragten Data-Science-Experten machen!


Nutze ein einzigartiges Kurskonzept - das dir die Möglichkeit gibt, mit praxisorientierten Konzepten und Daten Python mit Ausrichtung Data-Science zu lernen.

Was mein Konzept so beliebt macht?

Ich lehre praxisorientiert mit Erfahrung und nicht trockene Theorie wie an der Uni.

  • Komplett-Kurs perfekt aufeinander abgestimmt

  • Support, der auf deine Rückfragen eingeht

  • Praxis erprobtes Lernkonzept mit grafischen, lerneffektiven Veranschaulichungen

  • Du arbeitest mit echten Daten: So macht Machine Learning besonders viel Spaß

  • Ideal für die Job-Vorbereitung, Uni-Klausur oder anderen persönlichen Zielen

  • Top-Aktuelle Kursinhalte die auf langjährige Erfolge gebaut sind


Ein komplett durchdachter, praxisorientiert Python Komplett-Kurs, der dich in 4 Schritten systematisch sicher ans Ziel führt, ein Experte zu werden!


Schaue dir meine Video-Nachricht and dich an!

Die 4 Themen für dich im Einzelnen.

Dieser Python Kurs ist speziell entwickelt, um dich auf die 4 wichtigen Themen eines Data-Scientist optimal vorzubereiten. Perfekt aufeinander abgestimmt und interessant gestaltet, sodass dein Lernprozess praxisorientiert und effizient ist.

  • Thema 1: Python Grundlagen (für Einsteiger)

  • Thema 2: Data Science

  • Thema 3: Machine Learning

  • Thema 4: Deep Learning (Neuronale Netze)


Thema 1: Python Grundlagen

Python zeichnet sich durch eine leicht zu erlernende Syntax aus. Python ist performant und objektorientiert.

Lerne die Grundlagen von Python kennen. Du lernst alle Datentypen und Funktionen kennen. Bereits nach ein paar Stunden schreibst du schon eine kleinen Spamfilter as dein erstes Praxisprojekt. Am Schluss bist Du in der Lage schon selbst kleinere Programme zu entwickeln.

Hast Du schon Programmiererfahrung mit Python?
Dann kannst du diesen ersten Abschnitt überspringen und direkt im zweiten Thema einsteigen!


Thema 2: Data Science

Wenn Du ein Data-Scientist bist, geht es für dich um fundierte Methoden der Datenanalyse. Ein extrem wichtiges Gebiet in der Wirtschaft, Wissenschaft, Gesundheitswesen und sogar öffentliche Einrichtungen.

All diese Institutionen benötigen die Datenanalysen, um z. B. Handlungsempfehlungen abzuleiten, Qualität und Effizienz zu optimieren, u. a.

In diesem Abschnitt lernst du, Daten nach Python einzulesen, zu filtern und grafisch auszuwerten.

Das heißt, du lernst Daten brauchbar zu machen.

Du lernst mit Tools wie Numpy, Pandas, Matplotlib und Seaborn zu arbeiten!

Außerdem lernst du in diesem Abschnitt anhand eines echten Praxisprojektes das gelernte umzusetzen: Wir analysieren die Gehälter der Stadt San Francisco.


Thema 3: Machine Learning

In Thema 2 hast du die Grundlagen gelernt, um sich jetzt mit dem Machine Learning zu beschäftigen. Was ist Machine Learning?

Kurz erklärt, Machine Learning ist ein Teil der künstlichen Intelligenz (KI). Das heißt, es geht um Algorithmen, die die Muster und Gesetzmäßigkeiten der Daten erkennen.

Jetzt lernst die unterschiedlichen Arten und Methoden von Machine Learning und wie du diese für Lösungen verwendest.

Dazu gehört auch die Aufbereitung von Daten und wie du die Genauigkeit eines Modells beurteilst. Wir werden das in diesem Abschnitt an eigenen, unterschiedlichen Modellen trainieren und nachvollziehen.

Als Beispiel wirst du sehen, wie du Diabetes vorhersagen oder Spamfilter verbessern kannst. Python Anwendungstool hier: Sklearn.


Thema 4: Deep Learning / Neuronale Netze

Jetzt, wo du in Thema 3 Machine Learning erfolgreich gelernt hast, können wir uns dem Thema Deep Learning (Neuronale Netze) widmen.

Mit Deep Learning lernst du die spezielle Methode des maschinellen Lernens und die dazugehörige Informationsverarbeitung. Das schliesst die Neuronale Netze Anwendung ein, um die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns nachzustellen.

Du beginnst mit einem einzelnen Neuron. Mit Fortschritt dieses Lernabschnittes erweitern wir das Modell, damit du am Ende an einem ganzen neuronalen Netz trainierst.

All das, was du in Abschnitt 3 gelernt hast, wird dir jetzt hier weiterhelfen, denn es hilft dir, viele Zusammenhänge im Machine Learning 1:1 auf das Prinzip der Neuronalen Netze anzuwenden.

Teil deines Lerninhaltes hier ist auch eine Bilderkennung zu schreiben mit Tools wie Keras und Tensorflow.


Klingt gut?

Dann würde ich mich sehr freuen, wenn ich dir noch heute die Tür zur Welt der Data Science mit Python öffnen kann.

Du lernst mit dem erfolgreichsten, deutschsprachigen Dozenten auf Udemy.

Schau dir die Bewertungen zu diesem Kurs an und überzeuge dich selbst :)

Taught by

Jannis Seemann

Reviews

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Someone learning on their laptop while sitting on the floor.