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Spezialisierung „KI für die wissenschaftliche Forschung“

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Spezialisierung „KI für die wissenschaftliche Forschung“

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft.

Nutzen Sie künstliche Intelligenz, um Hypothesen zu entdecken und zu testen.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 107 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

  • Wie Sie KI in wissenschaftlichen Situationen einsetzen, um Trends und Muster in Datensätzen zu entdecken

  • Der gesamte Prozess des maschinellen Lernens

  • Verwenden Sie künstliche Intelligenz, um Sequenzen in Datensätzen vorherzusagen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Bioinformatik
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Technische Merkmale
  • Kategorie: Modell-Optimierung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Datenwissenschaft
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Bereinigung von Daten
  • Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
  • Kategorie: Random Forest Algorithmus
  • Kategorie: Modell Ausbildung

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
  • Kategorie: Pandas (Python-Paket)
  • Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)

Wichtige Details

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von LearnQuest.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

KURS 1, 14 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Techniken der künstlichen Intelligenz, um Hypothesen in Python zu testen

  • Anwendung eines Modells für maschinelles Lernen, das Numpy, Pandas und Scikit-Learn kombiniert

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: NumPy
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft

Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft

KURS 2, 12 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Implementierung und Auswertung von Modellen des maschinellen Lernens (neuronale Netze, Random Forests usw.) auf wissenschaftlichen Daten in Python

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Neuronale Netzwerke und Random Forests

Neuronale Netzwerke und Random Forests

KURS 3, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Entscheidungsbaum-Lernen
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Tiefes Lernen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Feinabstimmung
Kategorie: Regressionsanalyse

Was Sie lernen werden

  • Analyse von Genomsequenzen zur Ermittlung von Ähnlichkeiten und Identifizierung von Zielteilsequenzen mit Hilfe von prädiktiven Modellen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Wissenschaftliche Visualisierung
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Medizinische Wissenschaft und Forschung
Kategorie: Molekulare, zelluläre und Mikrobiologie
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Entwicklung von Medikamenten
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Molekularbiologie
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Bewertung des Modells

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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.“

Bewertungen von Lernenden aus KI für die wissenschaftliche Forschung

Durchschnitt über alle 4 Kurse

  • 5 Sterne

    37,30 %

  • 4 Sterne

    12,69 %

  • 3 Sterne

    16,66 %

  • 2 Sterne

    10,31 %

  • 1 Stern

    23,01 %

RS
Kurs: Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

Geprüft am 6. Aug. 2025

RJ
Kurs: Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft

Geprüft am 8. Juli 2022

AG
Kurs: Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

Geprüft am 28. Nov. 2021

Häufig gestellte Fragen