‫Hallooooo! Ich bin super super aufgeregt, damit anzufangen und hoffentlich bist du es auch.
‫Aber damit wir diese Welt der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens entdecken können, müssen wir verstehen,
‫was wir lernen und wo wir landen werden.
‫Wir haben also einen klaren Weg zum Erfolg.
‫Jetzt enthält dieser Kurs über 300 Videos, die in Abschnitte unterteilt sind.
‫Gehen wir also die Abschnitte durch, damit Sie wissen, was der Plan ist.
‫Zuerst beginnen wir mit einem wirklich unterhaltsamen Abschnitt über maschinelles Lernen 101. Was ist maschinelles Lernen? Wir werden mit einigen
‫lustigen Tools herumspielen und verstehen, was dieser ganze Wahn um maschinelles Lernen ist, damit Sie
‫dies Ihren Freunden, Familie und Hund erklären können.
‫Okay, vielleicht nicht der Hund.
‫Sobald wir uns mit der Idee des maschinellen Lernens vertraut gemacht haben, verstehen wir eine Geschichte und wie wir hierher
‫gekommen sind und wie es auf hohem Niveau funktioniert.
‫Dann haben wir zwei Wege für Sie, denen Sie folgen können.
‫Einer ist, wenn Sie Python nicht kennen oder noch nie in Ihrem Leben programmiert haben. Nun, wir werden Ihnen etwas Python beibringen, damit
‫Sie dem Rest des Kurses folgen können.
‫Der andere Weg ist für diejenigen, die bereits mit Programmierung und Python vertraut sind und einfach direkt eintauchen möchten,
‫damit Sie sich für Python entscheiden können, oder wir machen mit dem Kurs weiter.
‫Im nächsten Teil geht es um die Arbeitsumgebung.
‫Wir alle möchten ein professionelles Setup haben, das Sie in realen Szenarien verwenden werden.
‫Daher führen wir Sie in Themen wie Jupyter-Notebooks, Conda und virtuelle Umgebungen ein, damit Sie am
‫Ende des Abschnitts ein professionelles Setup haben.
‫Und wenn Sie an Ihrem ersten Arbeitstag zur Arbeit gehen, wissen Sie genau, was Sie auf
‫Ihrem Computer installieren müssen.
‫Wir gehen dann zur Datenanalyse über, wie wir diese Daten analysieren, die wir mit Bibliotheken wie Pandas haben.
‫Dann lernen wir eine sehr wichtige Bibliothek in Bezug auf Data Science kennen und das ist NumPy,
‫ein grundlegendes Werkzeug für alle Data Scientists.
‫Dann gehen wir zu Datenvisualisierungen über.
‫Das wird wirklich Spaß machen, weil wir mit Bibliotheken wie matplotlib arbeiten können, die es uns ermöglichen,
‫wirklich ordentliche Grafiken und Grafiken zu erstellen, um unsere Daten zu beschreiben.
‫Wir gehen dann in das sehr beliebte scikit-learn ein. Wenn Sie in maschinelles Lernen einsteigen
‫möchten, müssen Sie diese Bibliothek kennen und scikit-learn ermöglicht es uns, Modelle zu verwenden und Modelle zu trainieren und zu überprüfen,
‫wie genau unsere Modelle für maschinelles Lernen sind.
‫In diesem Abschnitt lernen wir einen vollständigen Workflow für ein Machine-Learning-Projekt kennen.
‫Dann wird es interessant.
‫Zu diesem Zeitpunkt beginnen wir mit der Arbeit an realen Projekten und tauchen tatsächlich tief in maschinelles Lernen ein.
‫Wir lernen über überwachtes Lernen über neuronale Netze, Transferlernen und Deep Learning.
‫Wir werden Projekte zur Klassifizierung und Regression durchführen.
‫Wir werden Modelle um Zeitreihendaten herum erstellen.
‫Jetzt werden wir hier auch vor schwierigen Themen nicht zurückschrecken.
‫Wir werden Sie, insbesondere später im Kurs, in fortgeschrittene Themen wie Deep
‫Learning, Neuronale Netze und Transferlernen einführen und verwenden die neueste Version von TensorFlow und Keras, um
‫unterhaltsame Projekte wie Bildklassifizierungen und Transferlernen durchzuführen.
‫Wir zeigen Ihnen sogar, wie Sie GPUs in Ihren Modellen verwenden, um das Training zu beschleunigen.
‫Dies wird ein wirklich lustiger Teil, in dem wir tatsächlich an realen Projekten arbeiten und am Ende
‫Notizbücher und Arbeitsmappen haben, die Sie in Ihrem Portfolio zeigen können. Dann steigen wir ins Data Engineering ein.
‫Data Engineering ist eigentlich ein ganzes Feld für sich, aber als Datenwissenschaftler müssen Sie verstehen, was sie
‫tun und was die großen Konzepte auf hoher Ebene sind.
‫Zu Themen wie Hadoop und Spark, damit Sie wissen, wie sie in der Branche eingesetzt werden und
‫mit Dateningenieuren kommunizieren können.
‫Dies ist ein Teil, der in vielen Kursen oft fehlt.
‫Aber einer meiner Lieblingsteile ist dieser letzte Teil: das Geschichtenerzählen und die Kommunikation. etwas, worüber wir uns sehr freuen,
‫weil es ein so wichtiges, aber oft vergessenes Thema ist, um ein erfolgreicher Machine-Learning- und
‫Data-Science-Ingenieur zu werden, müssen Sie in der Lage
‫sein, Ihre Arbeit zu kommunizieren, Ihre Arbeit dem Management zu präsentieren, zum Chef, zu Ihren Kollegen.
‫Mit unserer Erfahrung in der Branche zeigen wir Ihnen, wie Sie an Ihrem Storytelling und Ihrer Kommunikation
‫arbeiten, um Ihr Projekt zu präsentieren und sich wirklich von allen Ihren Kollegen abzuheben.
‫Data Science ist ein beliebtes Feld und damit Sie erfolgreich sind, möchten wir über die Grundlagen hinausgehen und Kommunikation
‫spielt dabei eine große Rolle.
‫Wie Sie sehen, haben wir hier viel zu tun.
‫Viele Videos und viele Übungen.
‫Aber ich verspreche dir, es wird viel Spaß machen.
‫Tatsächlich werden wir einer Geschichte folgen, in der Sie bei einem Unternehmen eingestellt werden und all
‫diese Aufgaben von einem Chef auf Sie geworfen werden.
‫Und wir haben diese Aufgaben basierend auf unserer Erfahrung aus der Arbeit für Unternehmen nachgeahmt,
‫damit Sie bei Ihrem ersten Job... Nun, Sie werden keine Überraschungen erleben oder sind zumindest an die Arbeitsumgebung gewöhnt.
‫Am Ende wird all dies zusammenpassen und Sinn machen, von den Anfängen der Grundlagen des
‫maschinellen Lernens und der Data Science bis hin zum Aufbau unserer eigenen Projekte.
‫Wir werden Sie von Null bis zur Meisterschaft führen, aber wissen Sie, was das Beste an diesem Kurs ist? Unsere Online-Community.
‫Wir haben Tausende von Entwicklern, die jeden Tag chatten, um sich gegenseitig bei der Lösung von Problemen
‫zu helfen und nur über die neuesten und besten Programmierdaten und die technische Welt zu sprechen.
‫Dies ist eine optionale Ressource, die Sie verwenden können, damit Sie sich mit anderen Schülern
‫und mir und Daniel unterhalten können.
‫Die Ideen, damit Sie sich wie in einem Klassenzimmer fühlen und das alles nicht alleine machen, aber wissen
‫Sie was?
‫Genug Gerede.
‫Ich weiß, du wirst aufgeregt.
‫Ich bin auch.
‫Beginnen wir also im nächsten Video.
‫Es ist Ihr erster Arbeitstag und wir beginnen mit diesem Kurs.
‫Lassen Sie uns anfangen zu
‫lernen und sehen, warum Data Scientist zu einer der gefragtesten Fähigkeiten der Welt geworden ist.
‫Lass uns anfangen.