Python-Programmierung und Grundlagen des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen verändert Branchen, aber Sie können keine robusten Modelle ohne eine solide Grundlage in der Programmierung erstellen.Dieser Kurs schließt die Lücke und bringt Sie vom absoluten Anfänger zum selbstbewussten Python-Entwickler und Machine Learning-Praktiker. Sie werden die grundlegende Syntax verstehen, sauberen, modernen Python-Code schreiben, statistische Daten analysieren und Vorhersagemodelle implementieren.Durch das Lesen klarer Erklärungen und das Studium strukturierter Codebeispiele entwickeln Sie die analytische Denkweise, die zur Lösung realer Datenprobleme erforderlich ist. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Terminologie von maschinellem Lernen, Statistik und Wahrscheinlichkeit. - Schreiben Sie sauberen Python-Code mit modernen Praktiken wie Typhinweisen und strukturiertem Steuerfluss. - Bereiten Sie Rohdatensätze mit modernen Dataframe-Bibliotheken für die Datenanalyse vor und untersuchen Sie sie. - Erstellen Sie überwachte und unüberwachte Machine-Learning-Modelle, einschließlich linearer und logistischer Regression. - Wenden Sie Bewertungsmetriken an, um die Modellgenauigkeit zu testen und zuverlässige Vorhersagen sicherzustellen. - Üben Sie die Übersetzung von Geschäftsproblemen in strukturierte Data Science-Workflows. Die Reise beginnt mit der Python-Syntax und den Grundlagen der Programmierung, bevor Sie sich der deskriptiven Statistik und der Datenaufbereitung widmen.Von dort aus erkunden Sie die wichtigsten Machine-Learning-Algorithmen, untersuchen, wie sie funktionieren und wie sie Schritt für Schritt implementiert werden. Dieser Kurs ist speziell für Anfänger ohne vorherige Programmierung, mathematische oder statistische Hintergrund entwickelt. Starten Sie noch heute Ihre Reise in die Welt der Data Science und des maschinellen Lernens.