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Daten sind in der sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft von heute zu einem wertvollen Gut für Unternehmen, Regierungen und Einzelpersonen geworden. Mit dem Aufkommen von Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz gab es noch nie einen aufregenderen Zeitpunkt, in diese Bereiche einzutauchen. In diesem Blog stellen wir Ihnen eine Sammlung kostenloser Kurse vor, die Ihnen helfen können, verschiedene Aspekte von Data Science, Data Engineering, maschinellem Lernen, MLOps und LLMOps zu erlernen und zu beherrschen.
Diese Kurse sind kostenlos auf GitHub verfügbar und erfreuen sich bei Community-Mitgliedern großer Beliebtheit. Das Beste an diesem Lernpfad ist, dass er komplett im eigenen Tempo und auf Community-Basis abläuft, sodass Sie in Ihrem eigenen Tempo lernen und mit Gleichgesinnten in Kontakt treten können, die Ihre Leidenschaft für Daten teilen.
Das Bachelor-Programm für Datenwissenschaft besteht aus wesentlichen Kursen in Theorie, Mathematik, Algorithmen, Statistik, Data-Science-Tools, Datenbanken und maschinellem Lernen. Das Programm zielt darauf ab, alle notwendigen und optionalen Kurse abzudecken, die den Lernenden dabei helfen können, die Datenwissenschaft zu beherrschen und sich auf ihr Berufsleben vorzubereiten.
Der Lehrplan für Data Science richtet sich an Personen, die eigenmotiviert sind und in ihrem Leben etwas Bedeutendes erreichen möchten. Es bietet ein umfassendes Bachelor-Programm in Data Science und ermöglicht den Zugang zu Kursen der renommiertesten Universitäten der Welt.
Wenn Sie ein professioneller Dateningenieur werden möchten, bietet DataTalksClub eine 6-wöchiges Bootcamp dass Sie sich jetzt anmelden können. Das Bootcamp besteht aus mehreren Modulen und Kursen, die Ihnen verschiedene Fähigkeiten vermitteln. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, mit GCP, Docker, Postgres, Terraform, Mage, BigQuery, Spark und Kafka zu arbeiten.
Das Data Engineering-Bootcamp ist darauf ausgelegt, Ihre Fähigkeiten herauszufordern und weiterzuentwickeln und Ihnen gleichzeitig praktische Erfahrungen in verschiedenen Projekten zu vermitteln.
Zur kasse 10 GitHub-Repositories zur Beherrschung des maschinellen Lernens für den Zugriff auf eine Reihe von Ressourcen, von anfängerfreundlichen Tutorials bis hin zu fortgeschrittenen maschinellen Lerntools für Produktionen.
Die 10 Repositories enthalten:
- 12-wöchiges ML-For-Beginners-Programm von Microsoft
- Links zu ML-Kursen, Tutorials und Vorlesungen von Clatech, Stanford und MIT.
- Mathematik für maschinelles Lernen
- Deep-Learning-eBook.
- Bootcamp für maschinelles Lernen.
- Liste der Tutorials zum maschinellen Lernen.
- Listen Sie tolle Tools für maschinelles Lernen auf.
- Liste der Interviews zum maschinellen Lernen.
- Spickzettel für maschinelles Lernen.
- Liste der MLOps-Tools.
MLOps-Bootcamp vom DataTalks.Club konzentriert sich auf die praktischen Aspekte der Produktion von maschinellen Lerndiensten. Der Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure, Software-Ingenieure und Dateningenieure, die lernen möchten, wie man ML-Modelle in der Produktion einsetzt.
Das Bootcamp besteht aus mehreren Modulen, die Videovorträge, praktische Übungen, Hausaufgaben und weiterführendes Lesematerial kombinieren, um das Verständnis und die Anwendung der Konzepte zu vertiefen. Ziel des Kurses ist es, den Studierenden eine solide Grundlage in MLOps zu vermitteln, damit sie Modelle des maschinellen Lernens in realen Szenarien effektiv verwalten und einsetzen können.
Das LLM-Kurs (Large Language Model). ist ein umfassendes Programm, das Ihnen die Grundlagen von LLMs vermittelt, Ihre eigenen LLMs trainiert und verfeinert und sie in der Produktion einsetzt. Jeder Kernabschnitt deckt eine Reihe von Themen ab, unterstützt durch frei verfügbare Online-YouTube-Tutorials, Leitfäden und Ressourcen.
Der LLM-Kurs bietet einen strukturierten Lernansatz. Es bietet eine Reihe von Ressourcen, darunter Tutorials, Videos, Notizbücher und Artikel, die alle in einem praktischen GitHub-Repository verfügbar sind.
Diese Sammlung kostenloser Kurse bietet eine Fülle von Ressourcen für alle, die ihre Karriere in den Bereichen Datenwissenschaft, Datentechnik, maschinelles Lernen, MLOps und LLMOps beginnen möchten. Mit Kursen, die Theorie, Werkzeuge, Beispiele und praktische Umsetzung abdecken, bieten diese selbstbestimmten Karrierewege sowohl Anfängern als auch erfahrenen Profis etwas Wertvolles.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der es liebt, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und schreibt technische Blogs zu maschinellem Lernen und Data-Science-Technologien. Abid hat einen Master-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Vision ist es, ein KI-Produkt mit einem grafisch-neuronalen Netzwerk für Schüler zu entwickeln, die mit psychischen Erkrankungen zu kämpfen haben.
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- PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
- Quelle: https://www.kdnuggets.com/collection-of-free-courses-to-learn-data-science-data-engineering-machine-learning-mlops-and-llmops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=collection-of-free-courses-to-learn-data-science-data-engineering-machine-learning-mlops-and-llmops
