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Università di Napoli Federico II
Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Supervised Learning, R Programming, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Exploratory Data Analysis, Data Mining, Tidyverse (R Package), Deep Learning, Predictive Modeling, Ggplot2, Regression Analysis, Dimensionality Reduction, Data Analysis, Statistical Analysis, Data Visualization Software, Data Manipulation
- Status: Kostenloser Testzeitraum
Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Power Platform, Microsoft Copilot, Prompt Engineering, Microsoft Power Automate/Flow, Power BI, Microsoft 365, Multimedia, Microsoft PowerPoint, Dashboard, Microsoft Excel, Excel Formulas, Microsoft Word, Data Visualization, Spreadsheet Software, Microsoft Outlook, Data Integration, Productivity Software, Data Analysis Expressions (DAX), Presentations, Data Analysis
- Status: Kostenloser Testzeitraum
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Datenverarbeitung, GitHub, Versionskontrolle, Open Source Technologie, Python-Programmierung, Software-Entwicklungstools, Andere Programmiersprachen, Big Data, Git (Versionskontrolle-System), Abfragesprachen, Cloud-Dienste, Datenanalyse-Software, Jupyter, Computer-Programmierwerkzeuge, Entwicklungsumgebung, Cloud Computing, R-Programmierung, Statistisches Programmieren
- Status: Kostenloser Testzeitraum
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Dataflow, Google Cloud Platform, Real Time Data, Data Maintenance, Data Lakes, Data Storage, MLOps (Machine Learning Operations), Data Analysis, Dashboard, Data Warehousing, Data Processing, Extract, Transform, Load, Cloud Engineering, Data Infrastructure, Cloud Infrastructure, Apache Airflow, Cloud Storage, Big Data, Tensorflow
- Status: Kostenloser Testzeitraum
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Tensorflow, Exploratory Data Analysis, Data Quality, Data Cleansing, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning, Data Pipelines, Machine Learning Algorithms, Dataflow, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Performance Tuning, Data Analysis, PyTorch (Machine Learning Library), Data Validation, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning
University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Höhere Bildung, Menschliche Entwicklung, Psychologie, Lerntheorie, Pädagogik, Studentisches Engagement, Sozialwissenschaften, Schulpsychologie, Entwicklung des Kindes, Software und Technologie für das Bildungswesen
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DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Deep Learning, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche neuronale Netze, Text Mining, Algorithmen für maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Künstliche Intelligenz, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Markov-Modell, Feature Technik, Daten bereinigen, Methoden des Maschinellen Lernens, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Tensorflow, Datenverarbeitung, Überwachtes Lernen
- Status: Kostenloser Testzeitraum
University of California, Irvine
Kompetenzen, die Sie erwerben: Integrierte Entwicklungsumgebungen, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Linux, Internet der Dinge, C (Programmiersprache), TCP/IP, Eingebettete Systeme, Analyse der Anforderungen, Systementwurf und Implementierung, Python-Programmierung, Systeme Design, Fehlersuche, Eingebettete Software, Elektronische Hardware, Allgemeine Vernetzung, Testplanung, Betriebssysteme, Funktionale Anforderung, Hardware Design, Grundlegende elektrische Systeme
- Status: Kostenloser Testzeitraum
Vanderbilt University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Computer Programmierung, Datenanalyse, Objektorientierte Programmierung (OOP), Mathematische Software, Technische Analyse, Matlab, Technische Berechnungen, Datenverarbeitung, Datenvisualisierungssoftware, Statistische Methoden, Skripting, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Bildanalyse, Methoden des Maschinellen Lernens, UI Komponenten, Benutzeroberfläche (UI), Grundsätze der Programmierung, Software Entwurf
Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Applied Machine Learning, Random Forest Algorithm, Predictive Modeling, Predictive Analytics, Machine Learning Algorithms, Data Visualization, Machine Learning, Programming Principles, Data Manipulation, Feature Engineering, Data Cleansing, Supervised Learning, Python Programming, Data Science, Data Processing, NumPy, Pandas (Python Package)
- Status: Kostenloser Testzeitraum
Georgia Institute of Technology
Kompetenzen, die Sie erwerben: Grammatik, Kommunikation, Schreiben, Bearbeitung von, Kulturelle Sensibilität, Schreiben und Redigieren, Lektorat, Sprachkompetenz, Interkulturelle Kompetenz, Business-Kommunikation, Geschäftskorrespondenz, Kulturelle Vielfalt
- Status: Neu
Maven Analytics
Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Regression Analysis, Exploratory Data Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Analysis, Statistical Analysis, Data Science, Data Mining, Workflow Management, Machine Learning, Predictive Modeling, Classification And Regression Tree (CART), Supervised Learning, Histogram, Data Quality, Anomaly Detection, Feature Engineering, Dimensionality Reduction, Business Intelligence, Quality Assurance
Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse
- Machine Learning e Data Mining in R: Università di Napoli Federico II
- Master Microsoft Office 365 and Power Platform: Microsoft
- Tools für die Datenverarbeitung: IBM
- Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer: Google Cloud
- Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français: Google Cloud
- Lernen, Wissen und menschliche Entwicklung: University of Illinois Urbana-Champaign
- Verarbeitung natürlicher Sprache: DeepLearning.AI
- Eine Einführung in die Programmierung des Internets der Dinge (IOT): University of California, Irvine
- MATLAB-Programmierung für Ingenieure und Naturwissenschaftler: Vanderbilt University
- Machine Learning: Random Forest with Python from Scratch©: Packt