Das Wichtigste in Kürze
- On-Demand-Inhalte
- Dauer von 34 Stunden
- Videos, Lektüren und Quizfragen
- informativer Lehrplan vor Teilnahme
Vorteile
- Abschlusszertifikat
- kostenloser Testzeitraum
- praktische Aufgaben vorhanden
- Dozent vor Teilnahme bekannt
Nachteile
- Fachliche Voraussetzungen nicht klar definiert
Der englischsprachige Onlinekurs »Applied Machine Learning in Python« soll Teilnehmern die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und deskriptiver Statistik aufzeigen. Es soll ein Verständnis für die Erstellung und Anwendung von Datenclustern und die Erstellung für Funktionen in Bezug auf Analyseanforderungen geschaffen werden. Der Onlinekurs hat eine Dauer von etwa 34 Stunden und wird zeitlich ohne Bindung bearbeitet. Die Inhalte richten sich an angehende Datenanalysten, die bereits erste Kenntnisse sammeln konnten. Die Inhalte werden per On-Demand-Videos präsentiert und nutzen auch andere Medien zur Wissensvermittlung. Jeder Teilnehmer erhält nach der Bearbeitung ein Zertifikat von Coursera ausgestellt.
Zielgruppe
»Applied Machine Learning in Python« ist ein Inhalt für angehende Datenanalysten oder Datenwissenschaftler und all jene Personen, die mit einer großen Menge an Daten zu tun haben und mit diesen effektiv arbeiten möchten. Die Inhalte verlangen bereits Vorkenntnisse und sind somit nicht für direkte Quereinsteiger geeignet.
Ziele
Durch die Bearbeitung von »Applied Machine Learning in Python« sollen Teilnehmer lernen, wie Datencluster erstellt und genutzt werden können. Zudem soll die Anwendung von Funktionen unter Berücksichtigung der Analyseanforderung erlernt werden. Teilnehmer sollen unter anderem auch die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und deskriptiver Statistik verstehen.
Zertifizierung
Im Onlinekurs ist ein Zertifikat enthalten, welches Teilnehmern den Abschluss bestätigt. Dieses Zertifikat wird automatisch aktiviert, sobald die Inhalte vollständig durchgearbeitet werden. Es kann direkt im eigenen Account auf der Webseite von Coursera gefunden und heruntergeladen werden. Zusätzlich lässt sich die Zertifizierung auf einem Account bei LinkedIn oder in digitale Lebensläufe einbinden.
Inhalte
In »Applied Machine Learning in Python« erwartet Teilnehmer ein Inhalt mit einer Dauer von rund 34 Stunden. Dieser Inhalt wird in englischer Sprache ausgegeben. Teilnehmer haben jedoch die Möglichkeit, deutschsprachige Untertitel zu aktivieren. Der Onlinekurs kann direkt nach der Anmeldung abgerufen werden und kommt ganz ohne zeitliche Bindung aus. Es gibt keine fixen Präsentationstage und auch keine Deadline zur finalen Bearbeitung. Somit wird den Teilnehmern eine eigene Lerngeschwindigkeit ermöglicht. Der Onlinekurs präsentiert sich mit vielen On-Demand-Videos, die zusätzlich durch verschiedene Lektüren ergänzt werden. Teilnehmer müssen sich am Ende eines Moduls verschiedenen Wissensfragen zum Inhalt stellen. Auch praktische Aufgaben sind inkludiert, durch die das Wissen umgesetzt werden kann. Interessenten haben die Möglichkeit, um vor der Anmeldung den Lehrplan mit einer detaillierten Beschreibung der Inhalte einzusehen. Hierbei gibt es auch eine Empfehlung von Coursera, die besagt, dass eine Bearbeitung in vier Wochen erfolgen sollte, um die vier Module zu absolvieren.
In Modul 1 werden die Grundlagen des maschinellen Lernens vermittelt. Teilnehmer erhalten eine Einführung in SciKit Learn und erfahren über grundlegende Konzepte, Aufgaben und Arbeitsabläufe im Bereich des maschinellen Lernens. Es wird ein Beispiel für ein maschinelles Lernproblem aufgezeigt und gelöst.
In Modul 2 wird das überwachte maschinelle Lernen besprochen. Es werden verschiedene Klassifizierungen thematisiert und Teilnehmer lernen den Zusammenhang zwischen komplexen Modellen und Generalisierungsleistung kennen. Auch die Bedeutung von richtiger Skalierung und logistischer Regression wird besprochen. Zudem erfolgt ein Einblick in Support-Vektor-Maschinen.
Modul 3 widmet sich der Evaluation. Teilnehmer erfahren über verschiedene Bewertungs- und Modellauswahlmethoden. So soll ein Verständnis für die Optimierung von Modellen des maschinellen Lernens geschaffen werden.
Modul 4 ist der letzte Teil des Onlinekurses und blickt tiefer in das überwachte maschinelle Lernen. Es werden fortgeschrittene Methoden präsentiert. Teilnehmer lernen Ensembles von Trees kennen und erfahren, wie kritisch ein Datenleck im Bereich des maschinellen Lernens sein kann.
Dozent/-en
Der Onlinekurs wird von der University of Michigan angeboten und vom Dozenten Kevyn Collins-Thompson geleitet. Der Professor befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Systemen, die Menschen effektiv miteinander verbinden sollen. Zudem verfügt der Dozent über eine umfassende Praxiserfahrung im Bereich der Softwareentwicklung.
Kosten und Bezahlung
»Applied Machine Learning in Python« kann mit einer Anmeldung zu einer kostenfreien Testphase gestartet werden. Hierbei müssen bereits Informationen rund um die spätere Bezahlung angegeben werden. Teilnehmer haben die Möglichkeit, mit Kreditkarte oder PayPal zu bezahlen. Die kostenfreie Testphase erstreckt sich über sieben Tage. In dieser Zeit kann der Onlinekurs jederzeit abgebrochen werden. Nach dem Testzeitraum kommt es zu einer monatlichen Bezahlung in Höhe von 49 Euro (inkl. MwSt.). Für den Onlinekurs kann via Onlineformular auch finanzielle Hilfe von Coursera angefragt werden.
| Preis | 49,00 € (inkl. MwSt) |
| Bezahlmethode | Kreditkarte, PayPal |
| Zahlungsweise | monatlich |
Teilnahmevoraussetzungen
Für eine Teilnahme an »Applied Machine Learning in Python« müssen einige Voraussetzungen im fachlichen und technischen Bereich beachtet werden.
Fachliche Voraussetzungen
Teilnehmer des Onlinekurses müssen über erste Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse verfügen und sollten auch bereits über Grundlagen zur Programmiersprache Python verfügen.
Technische Voraussetzungen
Für die Bearbeitung des Onlinekurses muss ein PC oder Laptop genutzt werden, um auch die praktischen Inhalte bearbeiten zu können. Teilnehmer müssen zudem über eine stabile Internetverbindung verfügen.
Medium – Wie wird das Wissen vermittelt?
Das Wissen in »Applied Machine Learning in Python« wird über On-Demand-Videos vermittelt. Teilnehmer können so den Ausführungen des Dozenten folgen und dessen Bildschirmaktionen verfolgen. Im Onlinekurs werden zudem auch Lektüren eingesetzt, die zusätzliches Wissen vermitteln. Neben Quizfragen kommen auch praktische Aufgaben zum Einsatz.
| Format | Onlinekurs |
| Videos | Ja |
| Audio | Ja |
| Handout | Ja |
| Zugangsdauer | unbegrenzt |
Interaktion – Dozenten/Teilnehmer-Kommunikation
Die Interaktion mit anderen Teilnehmern kann bei Bedarf über die zur Verfügung stehende Community von Coursera erfolgen. Zur Interaktion mit dem Dozenten besteht in »Applied Machine Learning in Python« keine Möglichkeit.
Kundenservice
Bei Rückfragen oder Problemen können Teilnehmer den Kundenservice von Coursera über ein Online-Formular erreichen. Vorab lohnt sich jedoch der Besuch des FAQ-Bereichs auf der Webseite. Hier werden viele Probleme gelöst und es werden zahlreiche Antworten auf häufige Fragen gegeben.
Fazit
In »Applied Machine Learning in Python« erhalten Teilnehmer einen 34-stündigen theoretischen und praktischen Einblick. Der Onlinekurs kann kostenfrei getestet werden und in englischer Sprache mit deutschen Untertiteln ausgegeben werden. Interessenten müssen sowohl fachliche als auch technische Voraussetzungen berücksichtigen, um die Inhalte abrufen und verstehen zu können.
