Dieser Kurs bietet den Coursera Coach!

Eine intelligentere Art zu lernen – mit interaktiven Echtzeit-Gesprächen, die Ihnen helfen, Ihr Wissen zu testen, Annahmen zu hinterfragen und Ihr Verständnis im Laufe des Kurses zu vertiefen. Data Science verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Informationen analysieren, intelligente Systeme entwickeln und interaktive Datenanwendungen erstellen. In diesem Kurs sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Python-Tools wie PyTorch, Daten-Workflows im Pandas-Stil und Shiny für Python, um leistungsstarke datengesteuerte Anwendungen zu entwickeln. Sie lernen, wie Sie Daten visualisieren, Dashboards erstellen und Machine-Learning-Workflows mithilfe moderner Data-Science-Tools und -Bibliotheken implementieren. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in interaktive Datenanwendungen mit Shiny. Sie lernen, wie Sie responsive Benutzeroberflächen entwerfen, Ein- und Ausgabemöglichkeiten implementieren und interaktive Apps direkt aus Entwicklungsumgebungen wie VSCode bereitstellen. Anhand von angeleiteten Demonstrationen und offiziellen Shiny-Beispielen werden Sie verstehen, wie Dashboards und Analysetools aus der Praxis für die Datenexploration erstellt werden. Anschließend führt Sie der Kurs durch die Erstellung eines vollständigen CSV-Daten-Dashboards. Sie werden Datei-Uploads implementieren, Schnellstatistiken berechnen und dynamische Visualisierungen wie Histogramme, Balkendiagramme und Kreisdiagramme erstellen. Am Ende dieses Abschnitts werden Sie verstehen, wie Sie Rohdaten in interaktive visuelle Erkenntnisse umwandeln können. In den abschließenden Modulen befassen Sie sich mit den Grundlagen von PyTorch, darunter Tensoren, Broadcasting, Indizierung, GPU-Beschleunigung und Tensoroperationen. Anschließend wenden Sie diese Fähigkeiten an, um eine praxisnahe Bildklassifizierungsanwendung mit PyTorch und TorchVision zu erstellen, die in eine Shiny-Oberfläche integriert ist. Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, Python-Entwickler und Analytics-Experten, die praktische Erfahrungen bei der Entwicklung von Datenanwendungen und Machine-Learning-Systemen sammeln möchten. Grundkenntnisse in der Python-Programmierung und in Konzepten der Datenverarbeitung werden empfohlen; der Kurs ist für Teilnehmer mit mittleren Vorkenntnissen geeignet. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, interaktive Daten-Dashboards zu erstellen, Datensätze zu bearbeiten und zu analysieren, PyTorch-Tensoroperationen zu implementieren sowie Anwendungen auf Basis von maschinellem Lernen mit Python und Shiny bereitzustellen.