Daten sind das neue Gold. Und das maschinelle Lernen ist der Schmelzofen. Wer diese beiden Elemente beherrscht, könnte die zukünftige Weltordnung maßgeblich prägen.
Diese Aussage stammt nicht aus einem düsteren Zukunftsroman, sondern beschreibt eine aktuelle Entwicklung.
Es geht um die Fähigkeit, gewaltige Mengen relevanter Daten zu sammeln und in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Etwas, was die Menschheit in dieser Form bisher nicht bewältigen konnte. Diese Technologien ermöglichen es, in der Entwicklung führend zu sein und potenziell globalen Einfluss zu gewinnen.
Daher ist dieses Thema für viele fortschrittliche Nationen von höchster Bedeutung.
Eine attraktive Karriereoption
Unabhängig von geopolitischen Implikationen stellt die Datenwissenschaft und das maschinelle Lernen ein aufstrebendes Feld mit beachtlichen beruflichen Möglichkeiten dar. Die Nachfrage nach Experten in diesem Bereich ist enorm und das Angebot an qualifizierten Fachkräften ist selbst für durchschnittliche Positionen begrenzt.
Es ist, als hätten wir unzählige bewohnbare Planeten entdeckt, doch es fehlt an Personal, um sie zu besiedeln. Ich könnte noch weiter ins Detail gehen, aber diese Infografik verdeutlicht die Situation besser:
Quelle: insidebigdata.com
Die Einstiegsgehälter beginnen bei über 50.000 Dollar und können für Führungskräfte weit über 250.000 Dollar liegen.
Zusätzlich generiert jeder Mensch im Durchschnitt 1,7 MB Daten pro Sekunde. Das entspricht über 3.500 TB Daten während eines Lebens – eine Menge, die wir aktuell kaum verarbeiten, geschweige denn sinnvoll analysieren können. Die Zukunft in diesem Bereich sieht daher äußerst vielversprechend aus.
Wie anspruchsvoll sind Datenwissenschaft und maschinelles Lernen?
Eine berechtigte Frage!
Meine Erfahrung zeigt, dass die Antwort sowohl „Ja“ als auch „Nein“ lautet.
Die Forschung in Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ist anspruchsvoll und erfordert oft mehr als einen Doktortitel in Informatik und Mathematik. Allerdings ist das nicht das Ziel der meisten Menschen.
Es gibt auch den Bereich der angewandten Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.
Hier geht es darum, bestehende Werkzeuge, Methoden und Algorithmen zu nutzen, um konkrete Probleme zu lösen. Dies erfordert Engagement, Beobachtungsgabe, kreatives Denken und grundlegende mathematische Kenntnisse, die aber erlernbar sind. Im Vergleich zum Job eines Softwareentwicklers ist der benötigte „technische“ Background weniger komplex.
Es ist zwar nicht einfach, aber das Verhältnis von Aufwand und Nutzen ist eine der lohnendsten Investitionen, die es gibt.
Nachdem Sie nun entschlossen sind, ein Experte für Datenwissenschaft oder maschinelles Lernen zu werden, lassen Sie uns die besten Lernoptionen erkunden.
Maschinelles Lernen (Google)
Viele wissen nicht, dass Google einen umfangreichen, praxisorientierten und kostenlosen Kurs zum maschinellen Lernen anbietet. Laut Google ist dies Teil ihres Engagements, KI/ML-Technologien voranzutreiben und das Wissen zu teilen.
Der Kurs setzt keine Vorkenntnisse voraus. Jedoch sollten Sie bereit sein, sich eigenständig mit Statistik-Konzepten zu beschäftigen.
Grundlegende Statistikkenntnisse sind hilfreich, da die Erklärungen im Kurs möglicherweise nicht ausreichend detailliert sind. Der Kurs führt zudem in TensorFlow ein, eine von Google entwickelte ML-Implementierung. Obwohl Google damit seine APIs für maschinelles Lernen bewirbt, sollte das angesichts des Kursinhalts kein Hindernis darstellen.
TensorFlow ist ein guter Einstieg in ML und erfreut sich großer Beliebtheit.
Datenwissenschaft
Der Name Harvard ist beeindruckend und dieser Kurs ebenso.
Dieser Kurs ist kein Schnellkurs. Er erfordert intensive Arbeit und Zeitaufwand.
Der Kurs umfasst kostenlose Videos, Code auf GitHub und Lösungen für Übungsaufgaben. Es gibt also kaum Einschränkungen, wenn Sie ihn absolvieren möchten.
Zielgruppe?
Berufstätige mit soliden mathematischen Grundkenntnissen, auch wenn diese nicht mehr im täglichen Gebrauch sind. Die Fähigkeit zu logischem Denken und Beweisführung sind entscheidend. Seien Sie gewarnt: Dieser Kurs kann sich wie ein harter Einstieg anfühlen, die Übungen sind anspruchsvoll, aber genau das, was einige suchen!
Maschinelles Lernen
Fragen Sie eine Gruppe von Datenwissenschaftlern nach Andrew Ng, und Sie werden den Respekt spüren.
Andrew Ng genießt in diesem Bereich aufgrund seines herausragenden Coursera-Kurses hohes Ansehen: Maschinelles Lernen.
Diese Anerkennung spricht für sich:
Es handelt sich um einen kostenpflichtigen Kurs, der Teil der Coursera-Preispläne ist. Der Kurs ist umfangreich, da Andrew tief in die mathematischen Grundlagen und Algorithmen eintaucht. Sie werden aber Schritt für Schritt durch alle Themen geführt.
Dieser Kurs ist sehr empfehlenswert. Das Abschlusszertifikat hat einen hohen Stellenwert!
Angewandte Datenwissenschaft
Spezialisierungen auf Coursera umfassen mehrere Kurse, die Ihnen das Wissen zu einem bestimmten Konzept vermitteln. Wenn Sie einen vollständigen, seriösen und dennoch zugänglichen Kurs über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen mit Python suchen, ist diese Spezialisierung sehr zu empfehlen.
Sie erhalten am Ende ein Zertifikat.
Datencamp
Datencamp bietet zahlreiche Kurse im Bereich Data Science mit verschiedenen Schwerpunkten an. Von Datenaufbereitung bis zum maschinellen Lernen erwerben Sie wichtige Data-Science-Fähigkeiten in Python und R, die Ihnen helfen, in diesem Bereich erfolgreich zu sein.
Die Lerneinheiten sind kompakt und flexibel. Die Kurse bieten praktische Erfahrungen, um Ihre Fähigkeiten zu erweitern.
Sie können mit der kostenlosen Version beginnen und den Kurs anhand des ersten Kapitels bewerten.
edX
Lernen Sie von MITx, Harvardx, IBM, RICEx, UCSanDiegox und GTx auf der edX-Plattform.
Alle diese Einrichtungen haben umfassende Programme, die Ihnen helfen, Data-Science-Kenntnisse zu erwerben. Diese sind besonders geeignet, wenn Sie bereits einen Hintergrund in Statistik oder Informatik haben.
Wer kein komplettes Programm sucht, kann auch einzelne Kurse wählen. Auf edX finden Sie über 200 Kurse zu Data Science, darunter Python, R, Excel, Wahrscheinlichkeit, Statistik, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und vieles mehr.
Codeakademie
Codecademy ist eine Plattform mit einem der besten Systeme zum Erlernen des Programmierens. Sie setzen auf „Learning by Doing“ mit zahlreichen Übungsprojekten und Tests.
Der Studiengang Datenwissenschaft von Codecademy umfasst SQL, Python 3, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn und viele weitere Bibliotheken.
Der komplette Karrierepfad umfasst 26 Kurse, um Ihnen zu helfen, ein erfolgreicher Datenwissenschaftler zu werden.
Dieser Kurs:
- Vermittelt fundiertes Data-Science-Wissen
- Bietet einen leicht verständlichen Lernplan
- Bereitet Sie durch praktische Erfahrungen auf den Job vor
Udemy
Udemy ist allgemein bekannt.
Das Bootcamp für Python für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen auf Udemy ist einer der beliebtesten Kurse mit über 85.000 Bewertungen von 4,6 und wurde von über 370.000 Studenten weltweit belegt.
Dieser Kurs behandelt folgende Themen:
Die Vorteile des Kurses umfassen:
- 25 Stunden On-Demand-Videos
- Lebenslanger Zugriff
- 13 Artikel und fünf Download-Ressourcen
- Zugriff via Handy und TV
- Abschlusszertifikat
- 30 Tage Geld-zurück-Garantie
Dieser Kurs ist ein günstiger und guter Einstieg.
Google-KI
Möchten Sie maschinelles Lernen von Experten bei Google lernen?
Dann sollten Sie sich die Kurse auf Google-KI ansehen.
Diese Plattform bietet Kurse und Inhalte für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft für Studierende, Softwareentwickler, Datenwissenschaftler und Forscher. Die Kurse sind kostenlos.
Starten Sie am besten mit dem Crashkurs für maschinelles Lernen bei Google AI. Dies ist ein schneller Kurs mit einer praxisorientierten Einführung in die TensorFlow-APIs. Hier sind einige Details:
Die Plattform bietet auch spezielle Kurse zu wichtigen ML-Themen, wie Clustering, Empfehlungssysteme, Testen und Debuggen beim maschinellen Lernen und Datenaufbereitung und Feature Engineering beim maschinellen Lernen. Diese Kurse sind hilfreich, wenn Sie bereits ML-Grundlagen haben.
Udacity
Udacity ist eine weitere bekannte E-Learning-Plattform mit Kursen zu aktuellen Technologien. Viele Programme werden von namhaften Unternehmen wie AT&T, AWS, Google und IBM entwickelt und anerkannt.
Ein solches Programm ist die Schule für Datenwissenschaft. Dieses Programm hilft Ihnen, Jobs als Datenanalyst, Datenwissenschaftler, Dateningenieur oder Business Analyst zu finden. Der Kurs zum Data Scientist ist zentral und deckt maschinelles Lernen, Deep Learning und Softwareentwicklung ab. Grundkenntnisse im maschinellen Lernen sind hier Voraussetzung.
Wenn Sie bereits Python programmieren, aber neu im ML sind, dann ist die Schule der KI passend. Dieses Programm bietet Kurse, die mit den Grundlagen des ML beginnen.
Tiefes Lernen
Dieser Kurs ist eine sehr empfehlenswerte Option, wenn Sie Programmierer sind.
Dieser Kurs vermittelt Ihnen keine Programmiergrundlagen. Die Kursbeschreibung macht es deutlich:
Vorausgesetzt wird mindestens ein Jahr Programmiererfahrung, vorzugsweise in Python. Python ist die Unterrichtssprache, und es wird erwartet, dass Sie sich selbst damit vertraut machen. Für einen erfahrenen Programmierer ist Python schnell erlernbar.
Wenn Sie bereits Python können (oder es schnell lernen können, hier) ist dies der perfekte Kurs für Pragmatiker, die funktionierende Systeme aufbauen wollen, ohne sich zu sehr mit der Theorie aufzuhalten.
Dieser Kurs ist ideal für „Macher“, die Ungeduldige und wenig von Formalitäten und Monotonie halten.
Er ist 100 % kostenlos und hat eine tolle Community!
Fazit
Puh!
Diese Liste war nicht einfach zu erstellen. Nicht weil es an Quellen mangelte, sondern weil es so viele gute gibt!
Maschinelles Lernen ist ein Bereich, der extrem schnell wächst und komplexe Probleme auf elegante Weise lösen kann. Es gibt Hunderte von Online-Kursen (kostenlos und kostenpflichtig), von denen die meisten wirklich sehr gut sind. Dies kann verwirrend sein, daher habe ich versucht, die Auswahl auf elf Kurse zu reduzieren, die für verschiedene Lerntypen und Erfahrungslevel passen.
Ich hoffe, diese Übersicht hilft Ihnen weiter!