Von einem Kursleiter geleitete Schulung
Machine Learning with Python
Bei der lehrergeführten Schulung (ILT) handelt es sich um eine traditionelle Form der Ausbildung, bei der ein erfahrener Lehrer in einem Klassenzimmer oder einer virtuellen Sitzung die Teilnehmer schult.
Begrenzte Plätze verfügbar, melden Sie sich vor dem Datum an October 28, 2024.
warum sollte man einen von einem Lehrer geleiteten Kurs kaufen?
Die Investition in einen von einem Lehrer geleiteten Kurs bietet mehrere Vorteile, die Ihr Lernerlebnis erheblich verbessern können. Einer der wichtigsten Vorteile ist die Möglichkeit, fachkundige Anleitung durch erfahrene Fachleute zu erhalten, die über umfassendes Wissen und Fachkenntnisse in der jeweiligen Materie verfügen. Diese Lehrer können wertvolle Einblicke bieten, Ihre Fragen beantworten und eine auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnittene Anleitung bieten. Darüber hinaus folgen von einem Lehrer geleitete Kurse einem gut strukturierten Lehrplan und gewährleisten so einen umfassenden Lernprozess, der alle wesentlichen Themen abdeckt. Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht es Ihnen, logisch und organisiert voranzukommen und eine solide Wissensbasis aufzubauen. Darüber hinaus bieten von einem Lehrer geleitete Kurse oft personalisiertes Feedback, sodass Sie individuelle Bewertungen und Anleitungen erhalten, um Ihr Verständnis und Ihre Fähigkeiten zu verbessern.
Professionelles Zertifikat.
Der Erhalt eines Abschlusszertifikats ist ein wesentlicher Vorteil, den viele von Dozenten geleitete Kurse mit sich bringen. Dieses Zertifikat dient als formelle Anerkennung Ihres erfolgreichen Abschlusses des Kurses und zeigt Ihr Engagement für Lernen und berufliche Weiterentwicklung. Es kann eine wertvolle Ergänzung Ihres Lebenslaufs oder Portfolios sein und Ihr Fachwissen und Engagement in einem bestimmten Bereich oder für bestimmte Fähigkeiten hervorheben. Das Zertifikat zeigt Arbeitgebern, Kunden oder Kollegen, dass Sie die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten erworben haben, um Aufgaben effektiv auszuführen. Es kann Ihre Glaubwürdigkeit erhöhen und Türen zu neuen Karrieremöglichkeiten oder Aufstiegsmöglichkeiten öffnen. Darüber hinaus vermittelt das Zertifikat ein Gefühl der Leistung und Zufriedenheit und bestätigt die Zeit und Mühe, die Sie in den Kurs investiert haben. Letztendlich bietet das Abschlusszertifikat einen greifbaren Beweis für Ihr Engagement für kontinuierliches Lernen und berufliches Wachstum und ist damit ein wertvolles Gut auf dem heutigen wettbewerbsorientierten Arbeitsmarkt.
Geschätzte Zeit
4 Months
Anmeldung bis
October 28, 2024
Fertigkeiten erworben
Kein Abschluss oder keine Fähigkeiten erforderlich.
Wie funktioniert es?
Zweimal wöchentliches Zoom-Meeting mit dem Studenten.
Als Pädagogin habe ich einen strukturierten Lernansatz implementiert, indem ich zweimal wöchentlich Zoom-Meetings mit meinen Schülern durchführe. Diese interaktive Plattform ist zu einem unschätzbar wertvollen Werkzeug geworden, um sinnvolle Verbindungen aufzubauen und spannende Diskussionen in einer virtuellen Unterrichtsumgebung zu ermöglichen.
AI-Tutor-Unterstützung.
Mentoring spielt eine entscheidende Rolle bei der persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung von Menschen. Indem ich Mentoring anbiete, biete ich Menschen einen sicheren und unterstützenden Raum, um ihre Ziele, Herausforderungen und Bestrebungen zu erkunden.
Aufgaben und Note.
Aufgaben und Benotung sind wesentliche Bestandteile des Bildungsprozesses. Sie ermöglichen es den Schülern, ihr Verständnis von Konzepten und Fähigkeiten unter Beweis zu stellen, und bieten den Lehrern gleichzeitig die Möglichkeit, ihren Fortschritt zu beurteilen. Aufgaben sind darauf ausgelegt, das Lernen zu verstärken, kritisches Denken zu fördern und die eigenständige Problemlösung zu unterstützen.
Über diesen Kurs
Learn Machine Learning with Python, a comprehensive training manual that teaches the fundamentals of coding with Python. Whether you want to improve your coding skills or you want an upgrade at your workplace, this is the ideal start. In this course, you’ll master the processes, patterns, and strategies of this user-friendly programming language. This Python ML course covers supervised learning paradigms, like classical algorithms, and regression techniques to evaluate performance metrics. Besides this, you’ll also learn feature engineering for converting raw data into meaningful features. Furthermore, you’ll also leverage the Python scikit-learn library along with other powerful tools. Practice on our Labs to solidify your understanding as you explore object-oriented programming, modules, error handling, and even file operations. By the end of this course, you'll be confidently writing Python ML scripts and resolving coding issues.
Fähigkeiten, die Sie erwerben werden
Holen Sie sich die Unterstützung, die Sie brauchen. Melden Sie sich für unseren Kurs mit Lehrer an.
Unterrichtsplan
Let’s Discuss Learning
- Welcome
- Scope, Terminology, Prediction, and Data
- Putting the Machine in Machine Learning
- Examples of Learning Systems
- Evaluating Learning Systems
- A Process for Building Learning Systems
- Assumptions and Reality of Learning
- End-of-Lesson Material
Some Technical Background
- About Our Setup
- The Need for Mathematical Language
- Our Software for Tackling Machine Learning
- Probability
- Linear Combinations, Weighted Sums, and Dot Products
- A Geometric View: Points in Space
- Notation and the Plus-One Trick
- Getting Groovy, Breaking the Straight-Jacket, and Nonlinearity
- NumPy versus “All the Maths”
- Floating-Point Issues
- EOC
Predicting Categories: Getting Started with Classification
- Classification Tasks
- A Simple Classification Dataset
- Training and Testing: Don’t Teach to the Test
- Evaluation: Grading the Exam
- Simple Classifier #1: Nearest Neighbors, Long Distance Relationships, and Assumptions
- Simple Classifier #2: Naive Bayes, Probability, and Broken Promises
- Simplistic Evaluation of Classifiers
- EOC
Predicting Numerical Values: Getting Started with Regression
- A Simple Regression Dataset
- Nearest-Neighbors Regression and Summary Statistics
- Linear Regression and Errors
- Optimization: Picking the Best Answer
- Simple Evaluation and Comparison of Regressors
- EOC
Evaluating and Comparing Learners
- Evaluation and Why Less Is More
- Terminology for Learning Phases
- Major Tom, There’s Something Wrong: Overfitting and Underfitting
- From Errors to Costs
- (Re)Sampling: Making More from Less
- Break-It-Down: Deconstructing Error into Bias and Variance
- Graphical Evaluation and Comparison
- Comparing Learners with Cross-Validation
- EOC
Evaluating Classifiers
- Baseline Classifiers
- Beyond Accuracy: Metrics for Classification
- ROC Curves
- Another Take on Multiclass: One-versus-One
- Precision-Recall Curves
- Cumulative Response and Lift Curves
- More Sophisticated Evaluation of Classifiers: Take Two
- EOC
Evaluating Regressors
- Baseline Regressors
- Additional Measures for Regression
- Residual Plots
- A First Look at Standardization
- Evaluating Regressors in a More Sophisticated Way: Take Two
- EOC
More Classification Methods
- Revisiting Classification
- Decision Trees
- Support Vector Classifiers
- Logistic Regression
- Discriminant Analysis
- Assumptions, Biases, and Classifiers
- Comparison of Classifiers: Take Three
- EOC
More Regression Methods
- Linear Regression in the Penalty Box: Regularization
- Support Vector Regression
- Piecewise Constant Regression
- Regression Trees
- Comparison of Regressors: Take Three
- EOC
Manual Feature Engineering: Manipulating Data for Fun and Profit
- Feature Engineering Terminology and Motivation
- Feature Selection and Data Reduction: Taking out the Trash
- Feature Scaling
- Discretization
- Categorical Coding
- Relationships and Interactions
- Target Manipulations
- EOC
Tuning Hyperparameters and Pipelines
- Models, Parameters, Hyperparameters
- Tuning Hyperparameters
- Down the Recursive Rabbit Hole: Nested Cross-Validation
- Pipelines
- Pipelines and Tuning Together
- EOC
Combining Learners
- Ensembles
- Voting Ensembles
- Bagging and Random Forests
- Boosting
- Comparing the Tree-Ensemble Methods
- EOC
Models That Engineer Features for Us
- Feature Selection
- Feature Construction with Kernels
- Principal Components Analysis: An Unsupervised Technique
- EOC
Feature Engineering for Domains: Domain-Specific Learning
- Working with Text
- Clustering
- Working with Images
- EOC
Connections, Extensions, and Further Directions
- Optimization
- Linear Regression from Raw Materials
- Building Logistic Regression from Raw Materials
- SVM from Raw Materials
- Neural Networks
- Probabilistic Graphical Models
- EOC
Appendix A: mlwpy.py Listing
Häufig gestellte Fragen
Bereit anzufangen?