21 Beste Machine Learning Kurse zum Aufrüsten in 2026

Maschinelles Lernen ist heute eine unverzichtbare Kompetenz für jede Führungskraft im Technologiebereich. Doch der Einstieg kann überwältigend wirken: Wie gelingt es, über die Grundlagen hinaus reale Herausforderungen wie Überanpassung von Modellen, Skalierung von Lösungen oder den Umgang mit unausgewogenen Datensätzen zu meistern? Jede:r Fachanwender:in im Bereich maschinelles Lernen steht irgendwann vor diesen Hürden – und die richtigen Lernressourcen sind entscheidend, um sie zu überwinden.

Ob Sie Ihr Wissen über neuronale Netze verfeinern, Deployment-Techniken für ML-Modelle beherrschen oder Best Practices zum Umgang mit Datenqualitätsproblemen verstehen möchten – ein gezielter Kurs kann entscheidend sein. In diesem Leitfaden stellen wir die besten Kurse zum maschinellen Lernen vor – sorgfältig ausgewählt, damit technische Führungskräfte die Komplexität von maschinellem Lernen meistern und praktisch anwendbare Fähigkeiten für echte Erfolge aufbauen können.

Hier finden Sie einige der besten Kurse zum maschinellen Lernen, die entscheidende Konzepte, praxisnahe Anwendungen und fortgeschrittene Strategien für alle abdecken, die ihre Expertise in künstlicher Intelligenz vertiefen möchten.

Die besten Kurse für maschinelles Lernen – Kurzübersicht

Hier ist meine Kurzübersicht der besten Kurse für maschinelles Lernen, die sich im Jahr 2026 besonders lohnen:

1. Machine Learning Specialization (Stanford University)
2. Data Science: Machine Learning (Harvard University)
3. Machine Learning for Everyone (DataCamp)
4. Machine Learning A-Z: KI, Python & R + ChatGPT-Preis (Udemy)
5. Maschinelles Lernen im Unternehmen (MIT Professional Education)
6. Deep Learning Spezialisierung (DeepLearning.AI)
7. NLP mit Python für Maschinelles Lernen: Grundlagentraining (LinkedIn Learning)
8. Maschinelles Lernen auf Google Cloud Spezialisierung (Google Cloud)
9. Maschinelles Lernen mit Python: Grundlagen (LinkedIn Learning)
10. Grundlagen des Maschinellen Lernens in Python (DataCamp)
11. Algorithmen des Maschinellen Lernens (Great Learning)
12. Fortgeschrittenes Maschinelles Lernen auf Google Cloud Spezialisierung (Google Cloud) 
13. Empfehlungssysteme mit Maschinellem Lernen und KI aufbauen (LinkedIn Learning) 
14. Grundlagen des Maschinellen Lernens (Microsoft Learn) 
15. Grundlagen von Maschinellem Lernen & KI: Lineare Regression (LinkedIn Learning)
16. Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen (CMU) 
17. Grundlagen künstlicher Intelligenz: Maschinelles Lernen (LinkedIn Learning) 
18. End-to-End Maschinelles Lernen mit TensorFlow auf GCP Kurs (Google Cloud) 
19. IBM Machine Learning Professional Certificate (IBM)
20. Maschinelles Lernen und KI mit Python (Harvard University)
21. Google Cloud Big Data und Grundlagen des Maschinellen Lernens (Google Cloud) 

Weitere Details zu jedem Kurs finden Sie unten.

Die besten Kurse für maschinelles Lernen – Übersicht

1. Machine Learning Specialization (Stanford University)

Dieser Kurs bietet eine grundlegende Einführung in das maschinelle Lernen durch drei Kurse, die darauf ausgelegt sind, KI-Anwendungen für die reale Welt zu entwickeln. Vermittelt von Andrew Ng, behandelt er die wesentlichen Grundlagen des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens mit Fokus auf die praktische Modellentwicklung.

• Für wen geeignet: Personen, die die Grundlagen des maschinellen Lernens kennenlernen möchten
• Themen:
  • Modelle für maschinelles Lernen mit NumPy und scikit-learn
  • Überwachtes Lernen mit linearer und logistischer Regression
  • Neuronale Netze und Mehrklassenklassifikation mit TensorFlow
  • Entscheidungsbäume und Ensemble-Methoden
  • Unüberwachtes Lernen, einschließlich Clustering und Ausreißererkennung
  • Empfehlungssysteme mit kollaborativem Filtern und Deep Learning
  • Tiefes bestärkendes Lernen-Modelle 

• Online, Präsenz oder beides?: Online
• Prüfung erforderlich?: Nein
• Dauer: 2 Monate 
• Stunden pro Woche: 10 Stunden pro Woche (im eigenen Tempo)
• Zugangsvoraussetzungen: Grundkenntnisse in Programmierung und Mathematik auf dem Niveau der Oberstufe
• Preis: Kostenlos einschreiben 
• Kurs besuchen: Coursera

2. Datenwissenschaft: Maschinelles Lernen (Harvard University)

Dieser Kurs ist Teil des Professional Certificate in Data Science von Harvard und konzentriert sich auf maschinelle Lernverfahren zur Entwicklung prädiktiver Modelle unter Verwendung von Datensätzen. Er beinhaltet praktische Erfahrungen durch die Erstellung eines Film-Empfehlungssystems, um zentrale Algorithmen, Regularisierung und Kreuzvalidierung zu verstehen.

• Für wen geeignet: Einsteiger, die sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen interessieren
• Themen:
  • Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Bekannte Algorithmen des maschinellen Lernens
  • Kreuzvalidierungsverfahren
  • Bedeutung der Regularisierung
  • Entwicklung eines Empfehlungssystems
• Online, Präsenz oder beides?: Online
• Prüfung erforderlich?: Nein
• Dauer: 8 Wochen
• Stunden pro Woche: 2 bis 4 Stunden pro Woche (im eigenen Tempo)
• Zugangsvoraussetzungen: Keine
• Preis:
  • Ohne Zertifikat: Kostenlos
  • Mit Zertifikat: $149
• Kurs besuchen: Harvard

3. Maschinelles Lernen für alle (DataCamp)

Dieser Kurs ist eine umfassende Einführung in das maschinelle Lernen und behandelt zentrale Bereiche wie überwachtes, unüberwachtes und Deep Learning. Er bietet Tutorials und praktische Übungen, um Konzepte wie Clustering, neuronale Netze, Modellauswertung und Einblicke in den Einsatz von maschinellem Lernen in verschiedenen Branchen zu verstehen. 

• Für wen geeignet: Personen ohne Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen
• Themenbereiche:
  • Verständnis für maschinelles Lernen
  • Einführung in Python und seine Funktionen
  • Überwachtes Lernen mit scikit-learn
  • Einführung in Deep Learning mit PyTorch
  • Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning) in Python 
• Online, Präsenz oder beides?: Online
• Prüfung erforderlich?: Nein
• Dauer: 113 Stunden
• Anzahl der Unterrichtsstunden: Selbstbestimmt
• Zugangsvoraussetzungen: Keine
• Preis: $13 für DataCamp Einzelabonnement
• Kurs besuchen: DataCamp

A WEEKLY 5 MINUTE READ

Upgrade your inbox with more tech leadership wisdom for delivering better software and systems.

Instagram

This field is for validation purposes and should be left unchanged.

Your email*

By submitting you agree to receive occasional emails and acknowledge our Privacy Policy. You can unsubscribe at anytime.

4. Machine Learning A-Z: KI, Python & R + ChatGPT Preis [2024] (Udemy)

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in das maschinelle Lernen mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Erstellung von Algorithmen in sowohl Python als auch R und integriert Fallstudien für praktische Anwendungen aus der realen Welt. Für jedes Projekt stehen herunterladbare Codevorlagen zur Verfügung, sodass die Teilnehmer effektiv üben und eigene Modelle erstellen können.

• Für wen geeignet: Anfänger bis fortgeschrittene Anfänger im Bereich maschinelles Lernen
• Themenbereiche:
  • Klassifikationstechniken
  • Clustering-Methoden
  • Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Dimensionsreduktion
  • Modellauswahl und Boosting 
• Online, Präsenz oder beides?: Online
• Prüfung erforderlich?: Nein
• Dauer: 42 Stunden und 48 Minuten 
• Anzahl der Unterrichtsstunden: Selbstbestimmt
• Zugangsvoraussetzungen: Mathematik auf Gymnasialniveau
• Preis:
  • Udemy-Abonnement: $20 
  • Einmalzahlung: $149.99
• Kurs besuchen: Udemy

5. Maschinelles Lernen in der Unternehmenspraxis (MIT Professional Education)

Dieser Kurs beleuchtet die Grundlagen des maschinellen Lernens aus einer wirtschaftlichen Perspektive und befähigt die Teilnehmenden, dessen praktische Anwendungsbereiche und strategischen Nutzen zu verstehen. Entwickelt vom MIT Sloan School of Management und dem Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), liegt der Schwerpunkt auf der Integration von Erkenntnissen des maschinellen Lernens für wirkungsvolle Entscheidungen.  

• Für wen geeignet: Geschäftsleute, die sich für den Einsatz von Machine Learning interessieren
• Themenschwerpunkte:
  • Grundlagen des Machine Learnings für geschäftliche Anwendungen
  • Verständnis datengetriebener Entscheidungsprozesse
  • Grenzen und Umfang von Machine Learning im Geschäftsbereich
  • Integration von KI in die Unternehmensstrategie
  • Fallstudien zum Einfluss von Machine Learning in verschiedenen Branchen
• Online, Präsenz oder beides?: Online
• Prüfung erforderlich?: Nein
• Dauer: 6 Wochen
• Umfang der Lehrstunden: 4–6 Stunden pro Woche (selbstbestimmt)
• Zulassungsvoraussetzungen: Keine
• Preis: $3,500
• Kurs besuchen: MIT Professional Education

6. Deep Learning Spezialisierung (DeepLearning.AI)

Dieser Kurs behandelt grundlegende Architekturen wie CNNs, RNNs, LSTMs und Transformer. Er vermittelt sowohl theoretische als auch praktische Anwendungen, wie beispielsweise Sprach- sowie Objekterkennung, mit Python und TensorFlow und legt Wert auf bewährte Verfahren beim Trainieren von Modellen sowie auf das Verständnis komplexer Machine-Learning-Setups. 

• Für wen geeignet: Alle, die sich für Deep Learning und neuronale Netze interessieren
• Themenschwerpunkte:
  • Grundlagen neuronaler Netze
  • Best Practices zur Erstellung von Testdaten
  • Fehleranalyse in Systemen
  • Sequenzielle Modelle 
• Online, Präsenz oder beides?: Online
• Prüfung erforderlich?: Nein
• Dauer: 3 Monate
• Umfang der Lehrstunden: 10 Stunden pro Woche (selbstbestimmt)
• Zulassungsvoraussetzungen:
  • Fortgeschrittene Python-Kenntnisse
  • Grundkenntnisse in Algebra und ML
• Preis: Kostenlos
• Kurs besuchen: Coursera

7. NLP mit Python für Machine Learning – Grundlagentraining (LinkedIn Learning)

Dieser Kurs vermittelt praxisorientierte Fähigkeiten im Bereinigen, Verarbeiten und Analysieren unstrukturierter Textdaten. Die Lerninhalte umfassen grundlegende NLP-Konzepte, fortgeschrittene Verfahren zur Textbereinigung und Vektorisierung, die Entwicklung von Machine-Learning-Klassifikatoren sowie den Aufbau und Vergleich zweier Typen von Machine-Learning-Modellen inklusive wirksamer Testmethoden für Modellvarianten. 

• Für wen ist es gedacht: Entwickler und Datenwissenschaftler, die sich für NLP interessieren
• Behandelte Themen:
  • Grundlagen von NLP
  • Fortgeschrittene Techniken der Datenbereinigung
  • Methoden der Textvektorisierung
  • Bewertung der Modellgenauigkeit und Effektivität 
• Online, Präsenz oder beides?: Online
• Prüfung erforderlich?: Nein
• Dauer: 4 Stunden und 14 Minuten 
• Wie viele Stunden Unterricht: Selbstbestimmt
• Zugangsvoraussetzungen: Keine
• Preis:
  • Karriere: $39.99 
  • Lernen im Team: $31.67 pro Nutzer
• Kurs besuchen: LinkedIn Learning

8. Maschinelles Lernen auf Google Cloud Spezialisierung (Google Cloud)

Dieser Kurs behandelt die Grundlagen des maschinellen Lernens und zeigt, wie man Modelle auf Google Cloud mit Vertex AI ohne Programmierung entwickelt, trainiert und implementiert. Es wird die Erstellung von AutoML-Modellen, BigQuery ML-Modellen mit SQL sowie das Datenmanagement mit Feature Store behandelt. 

• Für wen ist es gedacht: Personen, die an cloudbasiertem maschinellem Lernen interessiert sind
• Behandelte Themen:
  • Googles Ansatz für maschinelles Lernen
  • Verständnis des Data-to-AI-Lebenszyklus
  • Datenvorbereitung und Explorationstechniken
  • Grundlagen von TensorFlow
  • Hyperparameter-Tuning mit Vertex Vizier 
• Online, Präsenz oder beides?: Online
• Prüfung erforderlich?: Nein
• Dauer: 1 Monat
• Wie viele Stunden Unterricht: 10 Stunden pro Woche (selbstbestimmt)
• Zugangsvoraussetzungen: Keine
• Preis: Kostenlos
• Kurs besuchen: Coursera

9. Maschinelles Lernen mit Python: Grundlagen (LinkedIn Learning)

Dieser Kurs behandelt die Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python. Es wird erläutert, wie Maschinen lernen, welche Lernarten es gibt und welche Schritte notwendig sind, um Daten zu sammeln, zu verstehen und für Analysen vorzubereiten. Für jeden Schritt und den Aufbau sowie die Interpretation eines maschinellen Lernmodells sind geführte Python-Beispiele enthalten. 

• Für wen geeignet: Einsteiger in Machine Learning mit Python
• Themen:
  • Einführung in Machine Learning und verschiedene Typen
  • Techniken zur Datensammlung und -aufbereitung
  • Datenanalyse auf Muster und Erkenntnisse
  • Entwicklung von Machine-Learning-Modellen 
• Online, Präsenz oder beides?: Online
• Prüfung erforderlich?: Nein
• Dauer: 1 Stunde und 54 Minuten
• Unterrichtsdauer: Selbstbestimmt
• Zulassungsvoraussetzungen: Keine
• Preis:
  • Karriere: $39.99 
  • Lernen im Team: $31.67 pro Nutzer 
• Kurs besuchen: LinkedIn Learning

10. Grundlagen des Machine Learning mit Python (DataCamp)

Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python und deckt essenzielle Konzepte in neuronalen Netzwerken und Deep Learning mit PyTorch ab. Er behandelt überwachtes Lernen mit scikit-learn sowie unüberwachtes Lernen, um Daten mit scipy zu clustern und zu visualisieren. Anwendungen des Reinforcement Learnings werden ebenfalls behandelt. 

• Für wen geeignet: Personen ohne Vorkenntnisse im Machine Learning mit Python
• Themen:
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Einführung in Deep Learning mit PyTorch
  • Reinforcement Learning mit gymnasium in Python
• Online, Präsenz oder beides?: Online
• Prüfung erforderlich?: Nein
• Dauer: 16 Stunden 
• Unterrichtsdauer: Selbstbestimmt
• Zulassungsvoraussetzungen: Keine
• Preis: $13 für DataCamp Einzel-Abonnement
• Kurs besuchen: DataCamp

11. Machine Learning Algorithmen (Great Learning)

Dieser Kurs vermittelt grundlegende Machine-Learning-Algorithmen und bietet ein sowohl theoretisches als auch praktisches Verständnis der wichtigsten Techniken. Python-basierte Demonstrationen stärken das Verständnis und die praktischen Fähigkeiten im überwachten und unüberwachten Lernen.

• Für wen ist das geeignet: Personen, die sich für das Verständnis von Machine-Learning-Algorithmen interessieren
• Themen:
  • Einführung in Machine Learning
  • Arten von Machine Learning (Überwachtes, Unüberwachtes, Verstärkendes Lernen)
  • Lineare Regression
  • Naive-Bayes-Algorithmus
  • K-Nearest Neighbors (KNN)
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Random-Forest-Algorithmus
• Online, vor Ort oder beides? Online
• Prüfung erforderlich? Nein
• Dauer: 1 Stunde und 30 Minuten 
• Wie viele Unterrichtsstunden: 1 Stunde und 30 Minuten 
• Voraussetzungen: Grundkenntnisse am Computer; Vertrautheit mit Python und Mathematik
• Preis: Kostenlos
• Kurs besuchen: Great Learning

12. Fortgeschrittenes Machine Learning auf Google Cloud Spezialisierung (Google Cloud)

Diese Spezialisierung konzentriert sich auf fortgeschrittene Machine-Learning-Themen und vermittelt, wie man produktionsreife Modelle für strukturierte Daten, Bilder und natürliche Sprache optimiert, bereitstellt und skaliert. Die Ausbildung beinhaltet praxisnahe Labs über Qwiklabs, in denen die Teilnehmenden die Konzepte mit Google-Cloud-Tools anwenden können. 

• Für wen ist das geeignet: Fachkräfte, die fortgeschrittene Kenntnisse im Machine Learning auf Google Cloud erwerben möchten
• Themen:
  • Entwurf skalierbarer Machine-Learning-Systeme
  • Grundlagen der Computer Vision mit Google Cloud 
  • Verarbeitung natürlicher Sprache auf Google Cloud
  • Bestandteile von Empfehlungssystemen
• Online, vor Ort oder beides? Online
• Prüfung erforderlich? Keine
• Dauer: 2 Monate 
• Wie viele Unterrichtsstunden: 10 Stunden pro Woche (selbstbestimmt)
• Voraussetzungen: Für Berufstätige konzipiert 
• Preis: Kostenlos
• Kurs besuchen: Coursera

13. Entwicklung von Empfehlungssystemen mit Machine Learning und KI (LinkedIn Learning)

Dieser Kurs bietet praktische Schulungen zur Entwicklung von Empfehlungssystemen und behandelt zentrale Techniken wie kollaboratives Filtern, Matrixfaktorisierung und Deep Learning. Er vermittelt praxisnahe Erfahrungen mit Frameworks und Tools wie TensorFlow und AWS SageMaker zur Entwicklung skalierbarer Empfehlungsmodelle. 

• Für wen es geeignet ist: Entwickler und Datenwissenschaftler, die sich für Empfehlungssysteme interessieren
• Themenbereiche:
  • Einführung in Empfehlungssysteme
  • Kollaborative Filtertechniken
  • Matrixfaktorisierungsmethoden
  • Ansätze des Deep Learning
  • Verwaltung großer Datenmengen 
• Online, Präsenz oder beides? Online
• Prüfung erforderlich? Nein
• Dauer: 9 Stunden und 5 Minuten
• Stundenzahl der Anleitung: Selbstbestimmt
• Zulassungsvoraussetzungen: Keine
• Preis:
  • Karriere: $39.99 
  • Lernen für Teams: $31.67 pro Nutzer 
• Kurs belegen: LinkedIn Learning

14. Grundlagen des maschinellen Lernens (Microsoft Learn)

Dieser Kurs führt in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens ein und konzentriert sich auf zentrale Prinzipien sowie Methoden der Modellauswertung. Er beinhaltet praktische Übungen mit automatisiertem maschinellen Lernen unter Verwendung des Azure Machine Learning-Dienstes.

• Für wen es geeignet ist: Anfänger, die die Grundlagen des maschinellen Lernens erlernen möchten
• Themenbereiche:
  • Zentrale Konzepte des maschinellen Lernens
  • Arten des maschinellen Lernens
  • Training und Auswertung von Modellen für maschinelles Lernen
  • Einführung in Deep Learning
  • Automatisiertes maschinelles Lernen mit Azure 

• Online, Präsenz oder beides? Online
• Prüfung erforderlich? Nein
• Dauer: 1 Stunde und 56 Minuten 
• Stundenzahl der Anleitung: 1 Stunde und 56 Minuten 
• Zulassungsvoraussetzungen:
  • Grundkenntnisse in Mathematik
  • Vertrautheit mit Microsoft Azure und Cloud Computing
• Preis: Kostenlos
• Kurs belegen: Microsoft Learn

15. Machine Learning & KI-Grundlagen: Lineare Regression (LinkedIn Learning)

Dieser Kurs bietet einen umfassenden Überblick über lineare Regressionen, mit Fokus auf praxisnahe Anwendungen wie die Vorhersage von Immobilienwerten, Kundenumsätzen und Aktienkursen. Es werden grundlegende Techniken der einfachen und multiplen linearen Regressionen vermittelt – mit dem Ziel, Regression grundlegend zu verstehen, anstatt sich ausschließlich auf Softwarekenntnisse mit SPSS zu stützen. 

• Für wen ist der Kurs geeignet: Alle, die lineare Regression verstehen möchten
• Themen im Überblick:
  • Einführung in die lineare Regression
  • Erstellung und Interpretation von Streudiagrammen
  • Methoden zum Aufbau von Regressionsmodellen
  • Alternativen zur Regression
• Online, vor Ort oder beides? Online
• Ist eine Prüfung erforderlich? Nein
• Dauer: 4 Stunden und 5 Minuten 
• Gesamtunterrichstunden: Selbststudium
• Zulassungsvoraussetzungen: Keine
• Preis:
  • Karriere: $39,99 
  • Team-Lernen: $31,67 pro Nutzer 
• Kurszugang: LinkedIn Learning

16. Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen (CMU)

Dieser Kurs bietet eine ausführliche Einführung in die technischen Grundlagen und Algorithmen des maschinellen Lernens – mit Schwerpunkt auf Vorhersage, Klassifikation und Optimierungstechniken. Mathematische Theorie wird mit praktischen Programmierübungen kombiniert, um Fähigkeiten für Bereiche wie Gesundheitswesen und Datenanalyse zu vermitteln.

• Für wen ist der Kurs geeignet: Berufstätige mit Python-Erfahrung, die ihr Wissen über maschinelles Lernen und dessen mathematische Grundlagen vertiefen möchten
• Themen im Überblick:
  • Grundlagen von Methoden des maschinellen Lernens
  • Vorhersage- und Klassifikationsmodelle
  • Regressions- und Clusteralgorithmen
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und Optimierungsmethoden
  • Anwendungsbeispiele im Gesundheitswesen und datenbasierter Analyse
• Online, vor Ort oder beides? Online
• Ist eine Prüfung erforderlich? Ja
• Dauer: 10 Wochen 
• Gesamtunterrichstunden: 5 bis 10 Stunden pro Woche 
• Zulassungsvoraussetzungen:
  • Erfahrung mit Python-Programmierung 
  • Kenntnisse in linearer Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeit und Statistik auf Gymnasialniveau
• Preis: $2,500
• Kurszugang: CMU

17. Grundlagen der Künstlichen Intelligenz: Maschinelles Lernen (LinkedIn Learning)

Dieser Kurs führt in den Lebenszyklus des maschinellen Lernens ein und begleitet die Lernenden durch das Beschaffen und Vorbereiten von Daten, die Auswahl von Algorithmen und das Trainieren von Modellen. Es werden zentrale Methoden des maschinellen Lernens detailliert vorgestellt und praktische Kompetenzen bei der Bewertung von Modellleistungen mittels standardisierter Kennzahlen vermittelt – ganz ohne notwendige Voraussetzungen. 

• Für wen geeignet: Personen, die neu in den Bereichen KI und maschinelles Lernen sind
• Themen:
  • Einführung in das maschinelle Lernen
  • Arten von maschinellem Lernen
  • Algorithmen im maschinellen Lernen
  • Datenvorbereitung und Merkmalsextraktion
  • Ethische Überlegungen im maschinellen Lernen 
• Online, vor Ort oder beides? Online
• Prüfung erforderlich? Nein
• Dauer: 1 Stunde und 50 Minuten 
• Unterrichtsstunden: 1 Stunde und 50 Minuten 
• Zulassungsvoraussetzungen: Keine
• Preis:
  • Karriere: $39.99 
  • Lernen im Team: $31.67 pro Nutzer 
• Kurs belegen: LinkedIn Learning

18. End-to-End Machine Learning mit TensorFlow auf GCP (Google Cloud)

Dieser Kurs bietet einen interaktiven, praxisorientierten Ansatz zum Aufbau einer vollständigen Pipeline für maschinelles Lernen mit TensorFlow auf der Google Cloud Platform. Die Teilnehmenden werden von der Datenexploration bis zur Modellbereitstellung und zur Generierung von Vorhersagen in Echtzeit geführt.

• Für wen geeignet: Entwickler und ML-Ingenieure
• Themen:
  • Datenexploration und -vorverarbeitung
  • Modelltraining mit TensorFlow
  • Modellbereitstellung auf Google Cloud Platform
  • Echtzeit-Vorhersageeinrichtung
  • Workflow-Automatisierung für ML-Modelle
• Online, vor Ort oder beides? Online
• Prüfung erforderlich? Nein
• Dauer: 3 Stunden und 15 Minuten 
• Unterrichtsstunden: Selbststudium
• Zulassungsvoraussetzungen: Grundkenntnisse in TensorFlow
• Preis: $29 für Pluralsight-Abonnement 
• Kurs belegen: Pluralsight

19. IBM Machine Learning Professional Certificate (IBM)

Dieser Kurs bietet eine Schulung im Bereich Maschinelles Lernen mit Open-Source-Werkzeugen und -Bibliotheken und behandelt ein umfassendes Spektrum an Algorithmen und Techniken für reale Anwendungen. Er beinhaltet angeleitete Labore, Projekte und eine Abschlussarbeit, um berufsrelevante Fähigkeiten im Bereich Maschinelles Lernen zu entwickeln. 

• Für wen: Angehende Fachkräfte im Bereich Maschinelles Lernen
• Themen:
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Regressions- und Klassifikationsmodelle
  • Clustering-Techniken
  • Entscheidungsbäume und Ensemble-Lernen
  • Dimensionsreduktion
  • Deep Learning und Reinforcement Learning
  • Explorative Datenanalyse und Feature Engineering
• Online, Präsenz oder beides? Online
• Prüfung erforderlich? Ja
• Dauer: 3 Monate 
• Unterrichtsstunden: 10 Stunden pro Woche (selbstbestimmt)
• Zulassungsvoraussetzungen: Keine
• Preis: Kostenlos einschreiben 
• Kurs belegen: Coursera

20. Maschinelles Lernen und KI mit Python (Harvard University)

Dieser Kurs vermittelt grundlegende Fähigkeiten, die zu fortgeschrittenen Algorithmen wie Bagging, Random Forests und Gradient Boosting führen. Anhand realer Datenanwendungen werden die Lernenden angeleitet, Prozesse zu analysieren, Ergebnisse zu evaluieren und die Wirksamkeit von Methoden des maschinellen Lernens zu messen. Zusätzlich wird darauf eingegangen, Vorhersagen zu testen und Ergebnisse zu untersuchen, um Overfitting zu vermeiden. 

• Für wen: Personen, die Python für maschinelles Lernen nutzen möchten
• Themen:
  • Verständnis von Entscheidungsbaum-Algorithmen
  • Untersuchung von Bagging und Random Forests
  • Techniken zur Vorhersagegüte
  • Modellevaluierung und Vermeidung von Datenverzerrung 
• Online, Präsenz oder beides? Online
• Prüfung erforderlich? Nein
• Dauer: 6 Wochen 
• Unterrichtsstunden: 4 bis 5 Stunden pro Woche (selbstbestimmt)
• Zulassungsvoraussetzungen: Python-Kenntnisse
• Preis: Kostenlos
• Kurs belegen: Harvard University

21. Google Cloud Big Data und Machine Learning Grundlagen (Google Cloud)

Dieser Kurs vermittelt grundlegende Konzepte und Werkzeuge für das Management von Big Data und Maschinellem Lernen auf Google Cloud. Die Teilnehmenden lernen, die Big-Data- und ML-Funktionen von Google Cloud für Datenverarbeitung und -analyse zu nutzen.

• Für wen ist es geeignet: Dateningenieure und Analysten, die Google Cloud nutzen möchten
• Themen, die abgedeckt werden:
  • Google Cloud Big Data- und ML-Ökosystem
  • Datenverarbeitung mit BigQuery und Dataflow
  • Speicheroptionen für Daten in der Google Cloud
  • Verwendung der AI Platform für maschinelles Lernen
  • Praxiseinheiten mit Google Cloud-Tools

• Online, Präsenz oder beides? Online
• Prüfung erforderlich? Nein
• Dauer: 9 Stunden 
• Wie viele Stunden Unterricht: Selbstgesteuert
• Zulassungsvoraussetzungen: Keine
• Preis: Kostenlos
• Kurs besuchen: Coursera

Need expert help selecting the right tool?

With one-on-one help, we guide you to your top software options. Narrow down your software search & make a confident choice.

Get free tool advice

Was kommt als Nächstes? 

Stärken Sie das Wachstum Ihres SaaS und Ihre Führungskompetenzen. Abonnieren Sie unseren Newsletter für die neuesten Einblicke von CTOs und angehenden Tech-Leadern. Wir helfen Ihnen dabei, klüger zu skalieren und souveräner zu führen – mit Ratgebern, Ressourcen und Strategien von Top-Expert:innen!