Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-science-and-scikit-learn-in-python
Einführung
Data Science ist ein faszinierendes Feld, das in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen hat. Mit der Zunahme von Daten aus verschiedenen Quellen ist das Verständnis für Datenanalyse und maschinelles Lernen unerlässlich geworden. Der Kurs “Einführung in Data Science und scikit-learn in Python” auf Coursera bietet eine praxisnahe Einführung in dieses spannende Thema und ist dabei sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene geeignet.
Kursüberblick
Dieser Kurs führt die Teilnehmer in die Grundlagen von Python und künstlicher Intelligenz ein, um Hypothesen zu erstellen und zu testen. Beginnend mit den grundlegenden Python-Kenntnissen werden die Teilnehmer über verschiedene Module und Bibliotheken wie Numpy, Pandas und scikit-learn in die Tiefe gehen. Ein besonderer Fokus liegt auf der praktischen Anwendung, indem verschiedene Hypothesen getestet und wirksame Datenanalysen durchgeführt werden.
Kursinhalt
Der Kurs ist in mehrere Module unterteilt, die schrittweise aufbauen:
- Einführung in Python-Programmierung für Hypothesen-Tests: Hier erlernen die Teilnehmer die Grundlagen des Programmierens mit Python, einschließlich Variablen, Schleifen und Funktionen. Das Modul bietet außerdem eine Einführung in die Jupyter-Notebook-Oberfläche.
- Hypothesenbildung: Numpy, Pandas und Scikit-Learn: Die wichtigsten Werkzeuge der Datenwissenschaft werden hier behandelt, wobei die Unterschiede zwischen Numpy und Pandas hervorgehoben werden. Die Teilnehmer lernen, wie man Daten manipuliert und aufbereitet.
- Scikit-Learn Revisited: ML für Hypothesentests: In diesem Modul wird der Einsatz von maschinellem Lernen zur Hypothesenprüfung näher beleuchtet. Die Teilnehmer lernen verschiedene Algorithmen kennen und setzen diese praktisch um.
- Verwendung der Klassifikation zur Vorhersage von Herzkrankheiten: Im Abschlussprojekt wird die Vorhersage von Herzkrankheiten mit Patientendaten behandelt. Hier wird das Erlernte angewendet und es wird ein vollständiger Workflow durchgeführt.
Fazit
Insgesamt ist der Kurs “Einführung in Data Science und scikit-learn in Python” eine hervorragende Wahl für alle, die in die Welt der Datenwissenschaft eintauchen möchten. Die Kombination aus Theorie und praktischen Anwendungen bietet eine solide Grundlage für weiterführende Studien. Besonders empfehlenswert ist der Kurs für Berufstätige, die ihre Fähigkeiten auf dem Gebiet der Datenanalyse erweitern möchten. Der Einstieg ist einfach gehalten, was den Kurs auch für völlige Anfänger zugänglich macht.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-science-and-scikit-learn-in-python