By the end of this course, learners will be able to explain core machine learning concepts, prepare and analyze data using Python libraries, visualize insights effectively, and build and evaluate basic machine learning models using industry-standard tools.
Learn & Build Machine Learning Models with Python
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Learn & Build Machine Learning Models with Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Apply AI Foundations with Python and AWS
Dozent: EDUCBA
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Explain core machine learning concepts and prepare data using Python libraries.
Visualize and analyze datasets using NumPy, Pandas, and Matplotlib.
Build and evaluate basic machine learning models using Scikit-learn.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
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Kürzlich aktualisiert!
Januar 2026
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16 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Apply AI Foundations with Python and AWS
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
This module introduces learners to the core concepts of machine learning and establishes a strong foundation in numerical computing using Python. Learners gain an understanding of how machine learning works, its life cycle, and how NumPy is used to create and manipulate numerical data essential for ML workflows.
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6 Videos4 Aufgaben
This module focuses on efficient data manipulation using NumPy and introduces Pandas for structured data handling. Learners develop skills in array operations, vectorized computations, and DataFrame-based data exploration, which are critical for data preprocessing in machine learning.
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This module equips learners with practical data analysis and visualization skills using Pandas and Matplotlib. Learners explore datasets, generate statistical insights, handle missing values, and create meaningful visualizations to communicate data-driven findings effectively.
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This module introduces practical machine learning implementation using Scikit-learn. Learners focus on data preprocessing, pipeline construction, model evaluation, and linear regression, enabling them to build, evaluate, and interpret machine learning models with confidence.
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