Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning

Algemene omschrijving

The Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning is entirely in English. As a Dutch IT training provider, we offer the information on this page in Dutch. At the bottom of the page, you will find a brief summary in English. The topics within the Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning package itself are described in English.

Na aanschaf van de Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning is deze maximaal één jaar toegankelijk.

De Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning is ontwikkeld voor professionals die zich willen verdiepen in data science (datawetenschap), kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML). Organisaties gebruiken steeds vaker slimme algoritmen om trends te ontdekken, voorspellingen te doen en processen te optimaliseren. Daarom groeit de vraag naar datawetenschappers die gegevens kunnen analyseren en machine learning-modellen kunnen ontwikkelen die organisaties helpen om betere beslissingen te nemen.

Met de Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning leg je in jouw eigen tempo een stevige basis in data science en doe je specialistische kennis op van machine learning (ML). Je ontdekt bijvoorbeeld hoe jij kunt werken met SQL, Python, statistiek, datavoorbereiding en verkennende data-analyse. Daarbij verdiep jij je in onderwerpen als feature engineering, supervised learning, unsupervised learning, ensemble-technieken, deep learning en neurale netwerken. Het doornemen van de Data Scientist Machine Learning Specialist zelfstudie helpt jou om machine learning-oplossingen te ontwikkelen voor uiteenlopende zakelijke toepassingen.

De Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning bestaat uit een combinatie van theorie, praktische labopdrachten, interactieve leeractiviteiten en kennistoetsen. Hierdoor zul je niet alleen de theorie achter machine learning (ML) begrijpen, maar ook hoe jij deze kennis in praktijk kunt brengen. Tegelijkertijd bouw je een portfolio op waarmee jij jouw vaardigheden aan kunt tonen aan potentiële werkgevers en opdrachtgevers.

De Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning, met meer dan 168 uur aan online cursusmateriaal, is onderverdeeld in de volgende leertrajecten:

• Data Science Foundations.
• Data Scientist: Machine Learning Specialist.

Doelgroep

De Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning helpt om inzicht te krijgen in data-analyse, kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML)-modellen. Deze kennis stelt jou in staat om data om te zetten in waardevolle inzichten en voorspellingen.

De Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning is met name geschikt voor de volgende mensen:

• Data-analisten die zich willen ontwikkelen richting data science (datawetenschap).
• Beginnende datawetenschappers die machine learning (ML) toe willen leren passen.
• Business intelligence (BI)-specialisten die voorspellende modellen willen ontwikkelen.
• Data Engineers die hun kennis van machine learning (ML) uit willen breiden.
• Onderzoekers die geavanceerde analysetechnieken toe willen passen.
• Applicatieontwikkelaars die intelligente oplossingen willen ontwikkelen.
• AI-specialisten die meer willen leren over machine learning-technieken.
• ICT-professionals die datagestuurde oplossingen willen ontwikkelen.
• Studenten en starters die een carrière in data science ambiëren.
• Professionals die hun kennis van Python, SQL en machine learning (ML) willen vergroten.
• Iedereen die zich wil specialiseren in kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML).

Wat is inbegrepen?

Met de Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning krijg je toegang tot een complete zelfstudie waarmee je kennis op zult doen van data science (datawetenschap), kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML). Hierbij is er een combinatie van theorie, praktische labopdrachten, interactieve leeractiviteiten en kennistoetsen.

Hier is een overzicht van de inhoud van de Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning:

• Cursusmateriaal voor Data Science Foundations.
  • In het eerste leertraject ontdek je de basisprincipes van data science, waaronder data opschonen, analyseren en visualiseren. Daarbij leer je werken met Python-libraries, zoals pandas en seaborn. Verder zul je praktische inzichten opdoen aan de hand van realistische projecten.
• Cursusmateriaal voor Data Scientist: Machine Learning Specialist.
  • In het tweede leertraject verdiep jij je in data literacy, SQL, Python voor data science en verkennende data-analyse. Daarnaast leer je werken met statistiek, datavoorbereiding, feature engineering en machine learning-technieken. Zo doe je kennis op van supervised learning, unsupervised learning, ensemble-methoden, deep learning en neurale netwerken en leer je hoe deze technieken worden toegepast binnen hedendaagse datawetenschap.
• Praktische labopdrachten voor beide leertrajecten.
  • Het eerste leertraject Data Science Foundations bestaat uit 22 uur aan labopdrachten.
  • Het tweede leertraject Data Scientist: Machine Learning Specialist bestaat uit 43 uur aan labopdrachten.
• Online begeleiding van een mentor binnen het eerste leertraject.
  • Heb je behoefte aan ondersteuning tijdens het doornemen van het leertraject Data Science Foundations? Dan kun je gebruikmaken van begeleiding door een Engelstalige mentor.
• Praktische oefeningen en kennistoetsen binnen beide leertrajecten.
  • De praktische oefeningen en kennistoetsen helpen jou om de behandelde onderwerpen beter te begrijpen, jouw vaardigheden verder te ontwikkelen en jouw voortgang gedurende de Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning te controleren.

Na aanschaf van de Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning is deze maximaal één jaar toegankelijk.

Voorkennis

Je hebt geen specifieke voorkennis nodig om te beginnen met de Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning.

Onderwerpen

Track 1: Data Science Foundations

• Data Science is one of the most in-demand skillsets across many job roles. This Aspire Journey will teach you the basics of cleaning, analyzing, and visualizing data. You will learn about industry-standard libraries in Python, including pandas and seaborn. Along the way, you will create real-world projects to practice and demonstrate your analytics skills.

Track 2: Data Scientist: Machine Learning Specialist

• Principles of Data Literacy
  • Why Principles of Data Literacy? This no-code course introduces the foundational how’s and why’s of data. How do statistics help us make conclusions from data? Why is good design critical for communicating data stories through data viz? What are the different kinds of analysis we can perform on a dataset?
• Learn SQL
  • We live in a data-driven world: people search through data to find insights to inform strategy, marketing, operations, and a plethora of other categories. There are a ton of businesses that use large, relational databases, which makes a basic understanding of SQL a great employable skill not only for data scientists, but for almost everyone. Keep building your SQL skills with advanced techniques and hands-on practice.
• Python Fundamentals for Data Science
  • Build a foundation in programming with Python with a focus on Data Science. Continue building your Python Skills while applying them to real data science challenges and learn how to use the Python pandas library and lambda functions for Data Science.
• Exploratory Data Analysis in Python
  • In this course, you will learn about exploratory data analysis techniques in Python, including: EDA for data preparation, Summary statistics, Data visualization techniques, EDA prior to building a machine learning model.
• Statistics Fundamentals for Data Science
  • Learn how and when to use the essential statistical tools Data Scientists use to analyze data and continue to build your Hypothesis Testing and Experimental Design skills!
• Data Wrangling, Cleaning, and Tidying
  • Clean, well-structured data is essential, but cleaning data requires both a keen eye and technical skills.
• Math for Machine Learning
  • Build your mathematics foundation in preparation for Machine Learning.
• Machine Learning Fundamentals
  • Build a foundational understanding of machine learning and feature engineering.
• Supervised Learning: Regressors, Classifiers and Trees
  • Supervised learning is the most common type of machine learning, solving prediction and classification problems. These are the most popular algorithms because they can solve the most kinds of problems and are the easiest to interpret.
• Unsupervised Learning Algorithms
  • Unsupervised learning is one of the most exciting areas of machine learning because it allows you to take unlabeled training data and still generate insights from it! Combined with supervised methods, it can transform how we think about and work with data.
• Feature Engineering for Data Scientists
  • Learn about feature selection methods in feature engineering.
• Ensemble Methods in Machine Learning
  • Learn about ensembling methods in machine learning!
• Deep Learning and Neural Networks
  • Continue building your machine learning knowledge with Support Vector Machines, Recommender Systems, and Naive Bayes Classifiers.

English Summary

After purchasing the Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning, it will be available for up to one year.

The Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning provides a comprehensive learning journey covering data science, machine learning (ML) and artificial intelligence (AI). You will begin with data science fundamentals, including data cleaning, analysis and visualisation using Python and SQL. Through practical projects and exercises, you will build the skills required for modern machine learning (ML) and data-driven decision-making.

The Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning continues with advanced machine learning topics such as feature engineering, supervised learning, unsupervised learning, ensemble methods, deep learning and neural networks. You will learn how machine learning models are developed, trained and applied to solve real-world problems.

The Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning includes the tracks Data Science Foundations and Data Scientist: Machine Learning Specialist. Practical labs are included in both learning tracks. The Data Science Foundations track includes 22 hours of labs, and the Data Scientist: Machine Learning Specialist track includes 43 hours of labs.

In addition, the Data Science Foundations track offers guidance from an English-speaking mentor to support your learning process. Both learning tracks include practical exercises and assessments to help you better understand the topics and monitor your progress throughout the Data Scientist Machine Learning Specialist E-Learning.