Data Science & Machine Learning halten mittlerweile in nahezu jede Branche Einzug. Die Nachfrage nach hochqualifizierten Data Scientists, Engineers und Visualization Experten ist kaum zu stillen – auch bei [at]. Wenn Du mit dem Gedanken spielst, in den Bereich Data & AI Fuß zu fassen, spannende datengetriebene Projekte anzugehen, an coolen Use Cases zu arbeiten und neue Technologien zu erforschen, bist Du daher hier genau richtig. Egal ob Du gerade erst die grundlegenden Konzepte von ML und der Arbeit mit Daten kennenlernst oder Dein Fachwissen zu bestimmten Themen erweitern möchtest: Hier findest Du unsere Top 10 Machine Learning & Data Science Kurse. Wir geben einen Überblick über das riesige Angebot an Online-Lerninhalten, sortiert vom Anfänger bis zum Experten. Und das Beste daran: Unsere Top10 Lerninhalte kosten dich lediglich eines: Denkpower. Happy Learning!
Disclaimer: Die Kursinhalte von universitären Kursen sind alle frei verfügbar, meist sogar auf verschiedenen Plattformen: Als Videos, Folien, oder bspw. Coursera-Kurs.
Inhaltsverzeichnis
Platz 10 – Elements of AI
Die Universität von Helsinki und das Unternehmen Reaktor haben einen Kurs zusammengestellt, um KI zu entmystifizieren. Mit kleinen, leicht verständlichen Inhalten führt der Kurs Elements of AI in die Grundlagen des Machine Learning (ML), Deep Learning sowie neuronalen Netze und ihrer Anwendungen ein. Der Kurs dient als solide Einführung und eignet sich besonders für absolute Neueinsteiger im Bereich Daten & KI. Im ersten Teil „Introduction to AI“ sind keine Programmierkenntnisse erforderlich. Der zweite Teil „Building AI“ erfordert grundlegende Python-Programmierkenntnisse, damit Du mit der Entwicklung Deiner ersten Machine-Learning-Anwendung beginnen kannst und die Methoden in der Praxis kennenlernst.
Platz 9 – Applied Data Science with Python
Wer sich speziell auf Data Science spezialisieren möchten und bereits über gute Python-Kenntnisse verfügt, ist hier genau richtig: Du lernst, wie du Statistik, Machine Learning, Visualisierung, Textanalyse und soziale Netzwerkanalyse in der Praxis nutzt. Dabei baut der Kurs auf populäre Python-Toolkits wie pandas, matplotlib, scikit-learn und nltk. Der Kurs besteht aus 5 Teilen, in denen vermittelt wird, wie man verschiedene Data Science-Tasks in Python durchführt. Für Anfänger im Bereich Data Science ist der Kurs optimal, da hier „hands-on“ losgelegt wird und man mithilfe von eigenen Implementierungen schnell erste Erfahrungen sammeln kann.
Platz 8 – Machine Learning by Stanford
Der Kurs „Machine Learning by Stanford“ ist wahrscheinlich einer der beliebtesten Kurse über ML. Der Kurs wird vom ehemaligen Leiter von Google Brain und Gründer der Online-Lernplattform Coursera betreut und bietet eine umfassende Einführung in logistische Regressionsmethoden, ML sowie Deep Learning. Anhand zahlreicher Beispiele vermittelt Andrew Ng bewährte Verfahren und Methoden zur Implementierung von maschinellem Lernen in verschiedenen Bereichen. Der Kurs ist für Interessierte mit allgemeinen Programmier- und Statistikkenntnissen geeignet. Aber aufgepasst: Nichts für absolute Anfänger – ein wenig mathematisches und programmiertechnisches Vorwissen sollte mitgebracht werden.
Platz 7 – Stanford CS229
Jetzt geht’s ans Eingemachte: Wer einen mathematischen Hintergrund hat wird merken, dass manche Kurse die Konzepte hinter ML nicht vollständig abdecken. Dieser Kurs ist anders. Im Stanford CS229 lernst Du viele bekannte Algorithmen und die mathematischen Konzepte dahinter kennenlernen und erhältst so tiefe Einblicke in die Funktionsweise von ML bis ins Detail. Vieles mag am Anfang schwierig zu durchblicken sein, aber es lohnt sich: Wer ein ausgefeiltes Wissen über die Funktionsweisen verschiedener ML Technologien hat, kann seine Kenntnisse am Ende zielsicher nutzen und gute ML-Modelle entwickeln.
Platz 6 – MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning
Deep Learning Dive: Wer tiefer in das Thema Deep Learning eintauchen will und mehr über die enormen Menge an potenziellen Anwendungsfällen wie autonomes Fahren, NLP, Computer Vision und mehr erfahren möchte, ist hier richtig aufgehoben. Der Kurs beschäftigt sich mit der praktischen Anwendungen von Deep Learning ein und erklärt, wie neuronale Netze, Reinforced Learning und Transformer im Detail funktionieren. Wer bereits die Grundlagen des ML kennt und sein Wissen vertiefen möchten, sollte direkt einsteigen. Alle Vorlesungen sind auch auf Youtube verfügbar.
Platz 5 – Neural Networks for NLP CMU CS 11-747
NLP-Experten und Interessenten aufgepasst: Neuronale Netze bieten leistungsstarke Werkzeuge für die Modellierung von Sprache. In diesem Kurs wird gezeigt, wie neuronale Netze auf Probleme der Verarbeitung natürlicher Sprache für fortgeschrittene ML-Enthusiasten angewendet werden können. Die Lerninhalte decken nützliche Techniken bei der Erstellung von neuronalen Netzwerkmodellen ab, einschließlich der Handhabung von Sätzen unterschiedlicher Länge und Struktur, der Verwaltung großer Datenmengen, des semi- und unsupervised Learning sowie der strukturierten Vorhersage und des mehrsprachigen Lernens. Für jeden, der sich speziell für NLP interessiert, ist dieser Kurs ein Muss!
Platz 4 – Stanford CS321n
Computer Vision ist in unserer Gesellschaft allgegenwärtig geworden, mit Anwendungen in vielen Bereichen: Suche, Bildverständnis, Apps, Mapping, Medizin, Drohnen und selbstfahrende Autos – überall kommt Computer Vision zum Einsatz. Kernstück vieler dieser Anwendungen sind visuelle Erkennungsaufgaben wie Bildklassifizierung, Lokalisierung und Erkennung. Die jüngsten Entwicklungen im Bereich der neuronalen Netze (auch bekannt als „Deep Learning“) haben die Leistung dieser hochmodernen visuellen Erkennungssysteme erheblich verbessert. Dieser Kurs ist ein Deep Dive in die Details von Deep-Learning-Architekturen mit dem Schwerpunkt auf dem Erlernen von End-to-End-Modellen für diese Aufgaben, insbesondere die Bildklassifizierung. Unteranderem gehalten von der bekannten Computer Vision Expertin Dr. Fei-Fei Li bietet dieses Kurs eine gute Grundlage für alle Computer Vision Experts-to-be.
Platz 3 – Deep Learning Intro CSC 321 University of Toronto
Da neuronale Netze in letzter Zeit in der Praxis sehr erfolgreich sind, lohnt es sich damit zu beschäftigen, wenn Du bereits mit den grundlegenden Konzepten des ML vertraut bist. Der Kurs gibt Dir eine kurze Einführung in die Praxisanwendung von neuronalen Netze. Diese haben in den letzten Jahren rasant an Popularität gewonnen und sind mittlerweile das Herzstück von Produktionssystemen in großen Tech-Unternehmen wie Google, Apple und Facebook. Wer sich einen Überblick über die grundlegenden Ideen und die jüngsten Fortschritte im Bereich der neuronalen Netze verschaffen will, sollte hier auf jeden Fall einen Blick drauf werfen.
Platz 2 – CS 228 Probabilistic Graphical Models
Probalistische grafische Modelle sind ein leistungsfähiger Rahmen für die Darstellung komplexer Bereiche mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und haben zahlreiche Anwendungen in den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision und NLP. Der Kurs behandelt die Prinzipien von Bayes’schen Netzen, Interferenzmodellen sowie die Schätzung und Struktur von grafischen Modellen. Dieser Kurs ist für fortgeschrittene Lernende im Bereich ML sowie Statistik geeignet und vermittelt interessante weiterführende ML-Kenntnisse. Was sind überhaupt probalistische graphische Modelle? Das lässt sich nicht so leicht erklären – also forsche nach!
Platz 1 – Machine Learning Spezialisation von Andrew Ng
Die Nummer Eins? Wenn es um Machine Learning geht, ist Andrew Ng einer der Vorreiter in der Lehre. Mit mehr als 40.000 Teilnehmer:innen ist dieser Kurs eines der bekanntesten Lehrstücke für Anfänger im Bereich ML und Data Science. Andrew Ng zeigt wie man ML-Modelle erstellt, trainiert, und optimiert mit vielen Best Practices und wertvollen Praxistipps. Als up-to-date Version seines früheren ML-Kurses bietet dieser Spezialisierung gute, leicht verständliche Inhalte für jeden, der sich ernsthaft mit ML und Data Science auseinandersetzen will.
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