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   Optimieren Sie Ihren Lebenslauf und Ihr LinkedIn-Profil mit personalisiertem
   Feedback.

 * Vorbereitung auf Bewerbungsgespräch
   
   Trainieren Sie Ihre Fähigkeiten mit interaktiven Tools und simulierten
   Bewerbungsgesprächen.

 * Karriereunterstützung
   
   Planen Sie Ihren nächsten Karriereschritt mit dem Leitfaden zur Jobsuche von
   Coursera.

¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.


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hinzu.

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BERUFSZERTIFIKAT – 6-TEILIGE KURSREIHE

Bereiten Sie sich auf eine Karriere im Bereich des maschinellen Lernens vor. In
diesem Programm erlernen Sie gefragte Fähigkeiten wie KI und maschinelles
Lernen, um in weniger als 3 Monaten arbeitsfähig zu sein.

Maschinelles Lernen ist die Verwendung und Entwicklung von Computersystemen, die
in der Lage sind, zu lernen und sich anzupassen, indem sie Algorithmen und
statistische Modelle verwenden, um Muster in Daten zu analysieren und daraus
Schlüsse zu ziehen. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Künstlichen
Intelligenz (KI), bei dem Computern beigebracht wird, die menschliche
Intelligenz zu imitieren, indem sie komplexe Aufgaben lösen. Zu den Rollen, die
denjenigen offen stehen, die sich mit maschinellem Lernen auskennen, gehören
Ingenieur für maschinelles Lernen, NLP-Wissenschaftler und Dateningenieur.

Dieses Programm besteht aus Kursen, die Ihnen ein solides theoretisches
Verständnis und eine umfangreiche Praxis der wichtigsten Algorithmen,
Anwendungen und besten Praktiken im Zusammenhang mit maschinellem Lernen
vermitteln. Zu den behandelten Themen gehören überwachtes und unüberwachtes
Lernen, Regression, Klassifizierung, Clustering, Deep Learning und Reinforcement
Learning.

Sie werden Ihre eigenen Projekte unter Verwendung einiger der wichtigsten
Open-Source-Frameworks und -Bibliotheken programmieren und das in den
verschiedenen Kursen Gelernte in einem Abschlussprojekt anwenden.

Nach Abschluss des Kurses verfügen Sie über ein Portfolio von Projekten und ein
Professional Certificate von IBM, um Ihr Fachwissen zu präsentieren. Außerdem
erhalten Sie ein IBM Digital Badge und haben Zugang zu Karriereressourcen, die
Ihnen bei der Arbeitssuche helfen, wie z.B. Probeinterviews und Unterstützung
bei der Erstellung Ihres Lebenslaufs.

Praktisches Lernprojekt

Dieses Professional Certificate legt den Schwerpunkt auf die Entwicklung von
praktischen Fähigkeiten, die Ihnen helfen, Ihre Karriere im Bereich Machine
Learning und Deep Learning voranzutreiben. Alle Kurse beinhalten eine Reihe von
praktischen Übungen und Abschlussprojekten, die Ihnen helfen, sich auf ein
bestimmtes Projekt zu konzentrieren, das Sie interessiert. Während dieses
Professional Certificates lernen Sie eine Reihe von Tools, Bibliotheken,
Cloud-Diensten, Datensätzen, Algorithmen, Aufgaben und Projekten kennen, die
Ihnen praktische Fähigkeiten vermitteln, die Sie bei Jobs im Bereich Machine
Learning einsetzen können.

Diese Fähigkeiten umfassen:

Werkzeuge: Jupyter Notebooks und Watson Studio

Bibliotheken: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, ipython-sql, Scikit-learn,
ScipPy, Keras, und TensorFlow.

Algorithmen: Überwachtes und unüberwachtes Lernen, Regression, Klassifizierung,
Clustering, Lineare Regression, Ridge-Regression, Algorithmen für maschinelles
Lernen (ML), Entscheidungsbaum, Ensemble-Lernen, Überlebensanalyse, K-means
Clustering, DBSCAN, Dimensionalitätsreduktion

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EXPLORATIVE DATENANALYSE FÜR MASCHINELLES LERNEN

KURS 1•14 Stunden•4.6 (1,448 Bewertungen)
Kursdetails

WAS SIE LERNEN WERDEN

Dieser erste Kurs des IBM Machine Learning Professional Certificate führt Sie in
Machine Learning und die Inhalte des Professional Certificate ein. In diesem
Kurs werden Sie erkennen, wie wichtig gute, qualitativ hochwertige Daten sind.
Sie lernen gängige Techniken kennen, um Ihre Daten abzurufen, sie zu bereinigen,
Feature Engineering anzuwenden und sie für erste Analysen und Hypothesentests
vorzubereiten. Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein: Daten aus
verschiedenen Datenquellen abzurufen: SQL, NoSQL-Datenbanken, APIs, Cloud
Beschreiben Sie gängige Techniken zur Auswahl von Merkmalen und zum Feature
Engineering und wenden Sie diese an Behandeln Sie kategoriale und ordinale
Merkmale sowie fehlende Werte Verwenden Sie eine Vielzahl von Techniken zur
Erkennung von und zum Umgang mit Ausreißern Erklären Sie, warum die Skalierung
von Merkmalen wichtig ist, und verwenden Sie eine Vielzahl von
Skalierungstechniken Wer sollte diesen Kurs besuchen?

Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, die praktische
Erfahrungen mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in einem
geschäftlichen Umfeld sammeln möchten. Welche Kenntnisse sollten Sie mitbringen?
Um diesen Kurs optimal nutzen zu können, sollten Sie mit der Programmierung in
einer Python-Entwicklungsumgebung vertraut sein und grundlegende Kenntnisse in
Kalkül, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik besitzen.

Mehr erfahren

KOMPETENZEN, DIE SIE ERWERBEN

Kategorie: Cluster-Analyse
Cluster-Analyse
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Hauptkomponentenanalyse (PCA)
Hauptkomponentenanalyse (PCA)
Kategorie: K-Mittel Clustering
K-Mittel Clustering


ÜBERWACHTES MASCHINELLES LERNEN: REGRESSION

KURS 2•20 Stunden•4.7 (459 Bewertungen)
Kursdetails

WAS SIE LERNEN WERDEN

Dieser Kurs führt Sie in eine der wichtigsten Arten von Modellierungsfamilien
des überwachten maschinellen Lernens ein: Regression. Sie lernen, wie man
Regressionsmodelle trainiert, um kontinuierliche Ergebnisse vorherzusagen, und
wie man Fehlermetriken verwendet, um verschiedene Modelle miteinander zu
vergleichen. Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein: Die
Verwendungszwecke und Anwendungen von Klassifizierung und Regression im Kontext
des überwachten maschinellen Lernens zu unterscheiden Lineare Regressionsmodelle
zu beschreiben und zu verwenden Verschiedene Fehlermetriken zu vergleichen und
ein lineares Regressionsmodell auszuwählen, das am besten zu Ihren Daten passt
Erklären Sie, warum Regularisierung helfen kann, eine Überanpassung zu
verhindern Verwenden Sie Regularisierungsregressionen: Ridge, LASSO und Elastic
net Wer sollte diesen Kurs besuchen? Dieser Kurs richtet sich an angehende
Datenwissenschaftler, die praktische Erfahrungen mit Regressionstechniken des
überwachten maschinellen Lernens in einem geschäftlichen Umfeld sammeln möchten.
Welche Kenntnisse sollten Sie mitbringen? Um diesen Kurs optimal nutzen zu
können, sollten Sie mit der Programmierung in einer Python-Entwicklungsumgebung
vertraut sein und über ein grundlegendes Verständnis von Datenbereinigung,
explorativer Datenanalyse, Kalkül, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung
und Statistik verfügen.

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KOMPETENZEN, DIE SIE ERWERBEN

Kategorie: Ensemble Learning
Ensemble Learning
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen (ML)
Algorithmen für maschinelles Lernen (ML)
Kategorie: Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Entscheidungsbaum
Entscheidungsbaum


ÜBERWACHTES MASCHINELLES LERNEN: KLASSIFIZIERUNG

KURS 3•24 Stunden•4.8 (280 Bewertungen)
Kursdetails

WAS SIE LERNEN WERDEN

Dieser Kurs führt Sie in eine der wichtigsten Arten von Modellierungsfamilien
des überwachten maschinellen Lernens ein: Klassifizierung. Sie lernen, wie Sie
prädiktive Modelle trainieren, um kategoriale Ergebnisse zu klassifizieren und
wie Sie Fehlermetriken verwenden, um verschiedene Modelle zu vergleichen. Der
praktische Teil dieses Kurses konzentriert sich auf die Anwendung von Best
Practices für die Klassifizierung, einschließlich der Aufteilung in Training und
Test und den Umgang mit Datensätzen mit unausgewogenen Klassen.

Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein: - Einsatz und Anwendungen
von Klassifizierungs- und Klassifizierungs-Ensembles zu unterscheiden -
logistische Regressionsmodelle zu beschreiben und zu verwenden -
Entscheidungsbaum- und Baum-Ensemble-Modelle zu beschreiben und zu verwenden -
andere Ensemble-Methoden für die Klassifizierung zu beschreiben und zu verwenden
- eine Vielzahl von Fehlermetriken zu vergleichen und das Klassifizierungsmodell
auszuwählen, das am besten zu Ihren Daten passt - Oversampling und Undersampling
als Techniken zu verwenden, um unausgewogene Klassen in einem Datensatz zu
behandeln Wer sollte diesen Kurs besuchen? Dieser Kurs richtet sich an angehende
Datenwissenschaftler, die praktische Erfahrungen mit Klassifizierungstechniken
des überwachten maschinellen Lernens in einem geschäftlichen Umfeld sammeln
möchten. Welche Kenntnisse sollten Sie mitbringen? Um diesen Kurs optimal nutzen
zu können, sollten Sie mit der Programmierung in einer
Python-Entwicklungsumgebung vertraut sein und über ein grundlegendes Verständnis
von Datenbereinigung, explorativer Datenanalyse, Kalkül, linearer Algebra,
Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik verfügen.

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KOMPETENZEN, DIE SIE ERWERBEN

Kategorie: Künstliches Neuronales Netzwerk
Künstliches Neuronales Netzwerk
Kategorie: Datenanalyse
Datenanalyse
Kategorie: Python Programmierung
Python Programmierung
Kategorie: Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen
Kategorie: unüberwachtes maschinelles Lernen
unüberwachtes maschinelles Lernen


UNÜBERWACHTES MASCHINELLES LERNEN

KURS 4•23 Stunden•4.7 (205 Bewertungen)
Kursdetails

WAS SIE LERNEN WERDEN

Dieser Kurs führt Sie in eine der wichtigsten Arten des maschinellen Lernens
ein: Unüberwachtes Lernen. Sie lernen, wie Sie Erkenntnisse aus Datensätzen
gewinnen können, für die es keine Zielvariable oder markierte Variable gibt. Sie
lernen verschiedene Clustering- und Dimensionsreduktionsalgorithmen für
unüberwachtes Lernen kennen und erfahren, wie Sie den Algorithmus auswählen, der
am besten zu Ihren Daten passt. Der praktische Teil dieses Kurses konzentriert
sich auf die Anwendung von Best Practices für unüberwachtes Lernen. Am Ende
dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein: die Arten von Problemen zu erklären,
die sich für Ansätze des unüberwachten Lernens eignen den Fluch der
Dimensionalität zu erklären und wie er das Clustering bei vielen Merkmalen
erschwert gängige Algorithmen für Clustering und Dimensionsreduktion zu
beschreiben und zu verwenden gegebenenfalls Clustering-Punkte auszuprobieren und
die Leistung von Modellen pro Cluster zu vergleichen die für die
Charakterisierung von Clustern relevanten Metriken zu verstehen Wer sollte
diesen Kurs besuchen?

Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, die praktische
Erfahrungen mit Techniken des unüberwachten maschinellen Lernens in einem
geschäftlichen Umfeld sammeln möchten. Welche Kenntnisse sollten Sie mitbringen?
Um diesen Kurs optimal nutzen zu können, sollten Sie mit der Programmierung in
einer Python-Entwicklungsumgebung vertraut sein und über ein grundlegendes
Verständnis von Datenbereinigung, explorativer Datenanalyse, Kalkül, linearer
Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik verfügen.

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KOMPETENZEN, DIE SIE ERWERBEN

Kategorie: Künstliches Neuronales Netzwerk
Künstliches Neuronales Netzwerk
Kategorie: Reinforcement Learning
Reinforcement Learning
Kategorie: Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen
Kategorie: Tiefes Lernen
Tiefes Lernen
Kategorie: keras
keras


DEEP LEARNING UND REINFORCEMENT LEARNING

KURS 5•31 Stunden•4.5 (162 Bewertungen)
Kursdetails

WAS SIE LERNEN WERDEN

Dieser Kurs führt Sie in zwei der begehrtesten Disziplinen des maschinellen
Lernens ein: Deep Learning und Reinforcement Learning. Deep Learning ist ein
Teilbereich des maschinellen Lernens, der sowohl beim überwachten als auch beim
unüberwachten Lernen Anwendung findet und häufig für die meisten KI-Anwendungen
eingesetzt wird, die wir täglich nutzen. Zunächst lernen Sie die Theorie der
Neuronalen Netze kennen, die die Grundlage des Deep Learning bilden, sowie
verschiedene moderne Architekturen des Deep Learning. Sobald Sie einige Deep
Learning-Modelle entwickelt haben, wird sich der Kurs auf Reinforcement Learning
konzentrieren, eine Art des maschinellen Lernens, die in letzter Zeit mehr
Aufmerksamkeit erregt hat. Obwohl Reinforcement Learning derzeit nur wenige
praktische Anwendungen hat, ist es ein vielversprechender Bereich der
KI-Forschung, der in naher Zukunft relevant werden könnte. Nach diesem Kurs
werden Sie, wenn Sie die Kurse der IBM Specializations in der richtigen
Reihenfolge besucht haben, über eine beträchtliche Praxis und ein solides
Verständnis der wichtigsten Arten des maschinellen Lernens verfügen: Überwachtes
Lernen, Unüberwachtes Lernen, Deep Learning und Verstärkungslernen. Am Ende
dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein: die Arten von Problemen zu erklären,
die sich für Ansätze des Unüberwachten Lernens eignen den Fluch der
Dimensionalität zu erklären und wie er das Clustering bei vielen Merkmalen
erschwert gängige Algorithmen zum Clustering und zur Dimensionalitätsreduktion
zu beschreiben und zu verwenden ggf. Clustering-Punkte auszuprobieren und die
Leistung von Modellen pro Cluster zu vergleichen Metriken zu verstehen, die für
die Charakterisierung von Clustern relevant sind Wer sollte diesen Kurs
besuchen?

Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, die praktische
Erfahrungen mit Deep Learning und Reinforcement Learning sammeln möchten. Welche
Kenntnisse sollten Sie mitbringen? Um diesen Kurs optimal nutzen zu können,
sollten Sie mit der Programmierung in einer Python-Entwicklungsumgebung vertraut
sein und grundlegende Kenntnisse in den Bereichen Datenbereinigung, explorative
Datenanalyse, unüberwachtes Lernen, überwachtes Lernen, Kalkül, lineare Algebra,
Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik besitzen.

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KOMPETENZEN, DIE SIE ERWERBEN

Kategorie: Lineare Regression
Lineare Regression
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen (ML)
Algorithmen für maschinelles Lernen (ML)
Kategorie: Ridge Regression
Ridge Regression
Kategorie: Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Regressionsanalyse


MASCHINELLES LERNEN CAPSTONE

KURS 6•18 Stunden•4.4 (37 Bewertungen)
Kursdetails

WAS SIE LERNEN WERDEN

 * Vergleichen und kontrastieren Sie verschiedene Algorithmen des maschinellen
   Lernens, indem Sie Empfehlungssysteme in Python erstellen

 * Entwickeln Sie ein Abschlussprojekt mit Methoden des maschinellen Lernens und
   bewerten Sie die Projekte Ihrer Kollegen

 * Vorhersage von Kursbewertungen durch Training eines neuronalen Netzwerks und
   Erstellung von Regressions- und Klassifikationsmodellen

 * Erstellen Sie Empfehlungssysteme, indem Sie Ihr Wissen über KNN, PCA und
   Collaborative Filtering mit nicht-negativer Matrix anwenden

KOMPETENZEN, DIE SIE ERWERBEN

Kategorie: Künstliche Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz (KI)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen
Kategorie: Feature Technik
Feature Technik
Kategorie: Statistische Hypothesentests
Statistische Hypothesentests
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Explorative Datenanalyse


DOZENTEN

Kopal Garg
IBM
1-Kurse•19.459 Lernende
Xintong Li
IBM
2-Kurse•26.883 Lernende
Artem Arutyunov
IBM
1-Kurse•7.478 Lernende
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DIE DOZENTEN

Kopal Garg
IBM
1-Kurse•19.459 Lernende
Xintong Li
IBM
2-Kurse•26.883 Lernende
Artem Arutyunov
IBM
1-Kurse•7.478 Lernende
Joseph Santarcangelo
IBM
25-Kurse•1.155.281 Lernende
Mark J Grover
IBM
13-Kurse•67.740 Lernende
Miguel Maldonado
IBM
5-Kurse•48.410 Lernende
Yan Luo
IBM
7-Kurse•239.428 Lernende
Svitlana (Lana) Kramar
IBM
3-Kurse•83.738 Lernende
OK



VON

IBMMehr erfahren
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VON

IBM

IBM ist weltweit führend bei der Transformation von Unternehmen durch eine
offene hybride Cloud-Plattform und KI und betreut Kunden in mehr als 170 Ländern
auf der ganzen Welt. Heute verlassen sich 47 der Fortune 50-Unternehmen auf die
IBM Cloud, um ihr Geschäft zu betreiben, und IBM Watson Enterprise AI ist in
mehr als 30.000 Projekten im Einsatz. IBM ist auch eine der wichtigsten
Forschungsorganisationen der Welt und seit 28 Jahren in Folge führend bei
Patenten. Geleitet von den Grundsätzen des Vertrauens und der Transparenz und
der Unterstützung einer integrativeren Gesellschaft, hat sich IBM vor allem dazu
verpflichtet, ein verantwortungsvoller technologischer Innovator und eine Kraft
für das Gute in der Welt zu sein. Für weitere Informationen über IBM besuchen
Sie: www.ibm.com

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WARUM ENTSCHEIDEN SICH MENSCHEN FÜR COURSERA FÜR IHRE KARRIERE?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann
lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und
Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist
Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel
mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“


NEU AUF MASCHINELLES LERNEN? HIER GEHT'S LOS.


DEEP LEARNING VS. MACHINE LEARNING: A BEGINNER’S GUIDE

30. Oktober 2023

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DECISION TREES IN MACHINE LEARNING: TWO TYPES (+ EXAMPLES)

30. Oktober 2023

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IS MACHINE LEARNING HARD? A GUIDE TO GETTING STARTED

30. Oktober 2023

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MACHINE LEARNING SKILLS: YOUR GUIDE TO GETTING STARTED

26. Oktober 2023

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HÄUFIG GESTELLTE FRAGEN

WIE LANGE DAUERT ES, DIESES PROFESSIONAL CERTIFICATE ZU ERWERBEN?

Das gesamte Professional Certificate erfordert 42-60 Stunden Studium. Jeder der
6 Kurse erfordert 7-10 Unterrichtsstunden.

WELCHES HINTERGRUNDWISSEN IST ERFORDERLICH?

Idealerweise sollten Sie über Vorkenntnisse in Mathematik, Statistik und
Computerprogrammierung verfügen, da die meisten Demonstrationen, Labore und
Projekte die Programmiersprache Python und Konzepte wie Matrixfaktorisierung,
Konvergenz oder stochastischer Gradientenabstieg verwenden. Dieses Professional
Certificate richtet sich speziell an Wissenschaftler, Softwareentwickler und
Unternehmensanalysten, die ihre analytischen Fähigkeiten in den Bereichen Data
Science, KI und maschinelles Lernen erweitern möchten, ist aber auch für jeden
geeignet, der sich für Daten interessiert und über grundlegende Mathematik-,
Statistik- und Programmierkenntnisse verfügt.

MUSS ICH DIE KURSE IN EINER BESTIMMTEN REIHENFOLGE BELEGEN?

Wir empfehlen Ihnen, die Kurse in der Reihenfolge zu belegen, in der sie auf der
Seite zur Berufszertifizierung aufgeführt sind, da jeder Kurs auf dem Material
der vorherigen Kurse aufbaut.

ERHALTE ICH FÜR DEN ABSCHLUSS DIESES PROFESSIONAL CERTIFICATES
STUDIENLEISTUNGEN?

Derzeit sind mit dem Abschluss der Kurse in diesem Programm keine
Universitätskredite verbunden.

WAS KANN ICH TUN, WENN ICH DIESES PROFESSIONAL CERTIFICATE ERWORBEN HABE?

Sie werden in der Lage sein, anspruchsvolle Techniken des maschinellen Lernens
in realen Datensätzen anzuwenden. Sie werden in der Lage sein, Erkenntnisse aus
Daten abzuleiten und zu kommunizieren, indem Sie Exploratory Data Analysis,
Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep Learning, Time Series Analysis
und Survival Analysis einsetzen.

IST DIESER KURS WIRKLICH ZU 100% ONLINE? MUSS ICH PERSÖNLICH AM UNTERRICHT
TEILNEHMEN?

Dieser Kurs ist komplett online, Sie müssen also nicht persönlich in einem
Klassenzimmer erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Internet
oder Ihr mobiles Gerät auf Ihre Vorlesungen, Lesestoff und Aufgaben zugreifen.

WAS KANN ICH TUN, WENN ICH DIESES PROFESSIONAL CERTIFICATE ERWORBEN HABE?

Sie werden in der Lage sein, anspruchsvolle Techniken des maschinellen Lernens
in realen Datensätzen anzuwenden. Sie werden in der Lage sein, Erkenntnisse aus
Daten abzuleiten und zu kommunizieren, indem Sie Exploratory Data Analysis,
Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep Learning, Time Series Analysis
und Survival Analysis verwenden.



WELCHE KARRIEREMÖGLICHKEITEN GIBT ES IM BEREICH MACHINE LEARNING?

Maschinelles Lernen ist eine ausgezeichnete Wahl für eine gut bezahlte Karriere
in einem wachsenden Bereich, der mit dem weiteren Wachstum der KI immer mehr
gefragt sein wird. Zu den Rollen, die Sie mit Kenntnissen des maschinellen
Lernens einnehmen können, gehören Ingenieur für maschinelles Lernen,
Cloud-Architekt für maschinelles Lernen, NLP-Wissenschaftler und Dateningenieur,
wobei auch ein Aufstieg ins Management möglich ist.



WIE SIEHT DIE ERSTATTUNGSPOLITIK AUS?

Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine kostenlose
7-tägige Testphase, in der Sie kostenlos kündigen können. Danach gewähren wir
keine Rückerstattung, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Siehe
unsere vollständigen RückerstattungsbedingungenWird auf einer neuen
Registerkarte geöffnet.

KANN ICH MICH AUCH NUR FÜR EINEN EINZIGEN KURS ANMELDEN?

Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und
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 * USE LIMITED DATA TO SELECT ADVERTISING 569 PARTNERS CAN USE THIS PURPOSE
   
   Switch Label
   
   Advertising presented to you on this service can be based on limited data,
   such as the website or app you are using, your non-precise location, your
   device type or which content you are (or have been) interacting with (for
   example, to limit the number of times an ad is presented to you).
   
   View Illustrations 
   Object to Legitimate Interests Remove Objection

 * CREATE PROFILES FOR PERSONALISED ADVERTISING 464 PARTNERS CAN USE THIS
   PURPOSE
   
   Switch Label
   
   Information about your activity on this service (such as forms you submit,
   content you look at) can be stored and combined with other information about
   you (for example, information from your previous activity on this service and
   other websites or apps) or similar users. This is then used to build or
   improve a profile about you (that might include possible interests and
   personal aspects). Your profile can be used (also later) to present
   advertising that appears more relevant based on your possible interests by
   this and other entities.
   
   View Illustrations 

 * USE PROFILES TO SELECT PERSONALISED ADVERTISING 463 PARTNERS CAN USE THIS
   PURPOSE
   
   Switch Label
   
   Advertising presented to you on this service can be based on your advertising
   profiles, which can reflect your activity on this service or other websites
   or apps (like the forms you submit, content you look at), possible interests
   and personal aspects.
   
   View Illustrations 

 * USE PROFILES TO SELECT PERSONALISED CONTENT 188 PARTNERS CAN USE THIS PURPOSE
   
   Switch Label
   
   Content presented to you on this service can be based on your content
   personalisation profiles, which can reflect your activity on this or other
   services (for instance, the forms you submit, content you look at), possible
   interests and personal aspects, such as by adapting the order in which
   content is shown to you, so that it is even easier for you to find
   (non-advertising) content that matches your interests.
   
   View Illustrations 

 * CREATE PROFILES TO PERSONALISE CONTENT 211 PARTNERS CAN USE THIS PURPOSE
   
   Switch Label
   
   Information about your activity on this service (for instance, forms you
   submit, non-advertising content you look at) can be stored and combined with
   other information about you (such as your previous activity on this service
   or other websites or apps) or similar users. This is then used to build or
   improve a profile about you (which might for example include possible
   interests and personal aspects). Your profile can be used (also later) to
   present content that appears more relevant based on your possible interests,
   such as by adapting the order in which content is shown to you, so that it is
   even easier for you to find content that matches your interests.
   
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 * USE LIMITED DATA TO SELECT CONTENT 102 PARTNERS CAN USE THIS PURPOSE
   
   Switch Label
   
   Content presented to you on this service can be based on limited data, such
   as the website or app you are using, your non-precise location, your device
   type, or which content you are (or have been) interacting with (for example,
   to limit the number of times a video or an article is presented to you).
   
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 * DEVELOP AND IMPROVE SERVICES 501 PARTNERS CAN USE THIS PURPOSE
   
   Switch Label
   
   Information about your activity on this service, such as your interaction
   with ads or content, can be very helpful to improve products and services and
   to build new products and services based on user interactions, the type of
   audience, etc. This specific purpose does not include the development or
   improvement of user profiles and identifiers.
   
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   Object to Legitimate Interests Remove Objection

 * UNDERSTAND AUDIENCES THROUGH STATISTICS OR COMBINATIONS OF DATA FROM
   DIFFERENT SOURCES 413 PARTNERS CAN USE THIS PURPOSE
   
   Switch Label
   
   Reports can be generated based on the combination of data sets (like user
   profiles, statistics, market research, analytics data) regarding your
   interactions and those of other users with advertising or (non-advertising)
   content to identify common characteristics (for instance, to determine which
   target audiences are more receptive to an ad campaign or to certain
   contents).
   
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   Object to Legitimate Interests Remove Objection

 * MEASURE ADVERTISING PERFORMANCE 655 PARTNERS CAN USE THIS PURPOSE
   
   Switch Label
   
   Information regarding which advertising is presented to you and how you
   interact with it can be used to determine how well an advert has worked for
   you or other users and whether the goals of the advertising were reached. For
   instance, whether you saw an ad, whether you clicked on it, whether it led
   you to buy a product or visit a website, etc. This is very helpful to
   understand the relevance of advertising campaigns.
   
   View Illustrations 
   Object to Legitimate Interests Remove Objection

 * MEASURE CONTENT PERFORMANCE 334 PARTNERS CAN USE THIS PURPOSE
   
   Switch Label
   
   Information regarding which content is presented to you and how you interact
   with it can be used to determine whether the (non-advertising) content e.g.
   reached its intended audience and matched your interests. For instance,
   whether you read an article, watch a video, listen to a podcast or look at a
   product description, how long you spent on this service and the web pages you
   visit etc. This is very helpful to understand the relevance of
   (non-advertising) content that is shown to you.
   
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List of IAB Vendors‎
Cookies Details‎

STORE AND/OR ACCESS INFORMATION ON A DEVICE 627 PARTNERS CAN USE THIS PURPOSE

Store and/or access information on a device


Cookies, device or similar online identifiers (e.g. login-based identifiers,
randomly assigned identifiers, network based identifiers) together with other
information (e.g. browser type and information, language, screen size, supported
technologies etc.) can be stored or read on your device to recognise it each
time it connects to an app or to a website, for one or several of the purposes
presented here.

List of IAB Vendors‎ | View Illustrations 

USE PRECISE GEOLOCATION DATA 248 PARTNERS CAN USE THIS PURPOSE

Use precise geolocation data


With your acceptance, your precise location (within a radius of less than 500
metres) may be used in support of the purposes explained in this notice.

List of IAB Vendors‎

ACTIVELY SCAN DEVICE CHARACTERISTICS FOR IDENTIFICATION 121 PARTNERS CAN USE
THIS PURPOSE

Actively scan device characteristics for identification


With your acceptance, certain characteristics specific to your device might be
requested and used to distinguish it from other devices (such as the installed
fonts or plugins, the resolution of your screen) in support of the purposes
explained in this notice.

List of IAB Vendors‎

ENSURE SECURITY, PREVENT AND DETECT FRAUD, AND FIX ERRORS 478 PARTNERS CAN USE
THIS PURPOSE

Always Active

Your data can be used to monitor for and prevent unusual and possibly fraudulent
activity (for example, regarding advertising, ad clicks by bots), and ensure
systems and processes work properly and securely. It can also be used to correct
any problems you, the publisher or the advertiser may encounter in the delivery
of content and ads and in your interaction with them.

List of IAB Vendors‎ | View Illustrations 

DELIVER AND PRESENT ADVERTISING AND CONTENT 467 PARTNERS CAN USE THIS PURPOSE

Always Active

Certain information (like an IP address or device capabilities) is used to
ensure the technical compatibility of the content or advertising, and to
facilitate the transmission of the content or ad to your device.

List of IAB Vendors‎ | View Illustrations 

LINK DIFFERENT DEVICES 307 PARTNERS CAN USE THIS PURPOSE

Always Active

In support of the purposes explained in this notice, your device might be
considered as likely linked to other devices that belong to you or your
household (for instance because you are logged in to the same service on both
your phone and your computer, or because you may use the same Internet
connection on both devices).

List of IAB Vendors‎

IDENTIFY DEVICES BASED ON INFORMATION TRANSMITTED AUTOMATICALLY 449 PARTNERS CAN
USE THIS PURPOSE

Always Active

Your device might be distinguished from other devices based on information it
automatically sends when accessing the Internet (for instance, the IP address of
your Internet connection or the type of browser you are using) in support of the
purposes exposed in this notice.

List of IAB Vendors‎

MATCH AND COMBINE DATA FROM OTHER DATA SOURCES 317 PARTNERS CAN USE THIS PURPOSE

Always Active

Information about your activity on this service may be matched and combined with
other information relating to you and originating from various sources (for
instance your activity on a separate online service, your use of a loyalty card
in-store, or your answers to a survey), in support of the purposes explained in
this notice.

List of IAB Vendors‎
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