By the end of this course, learners will be able to analyze machine learning fundamentals, apply NumPy for numerical computing, visualize data with Matplotlib, and manage structured datasets using Pandas. They will also be able to evaluate supervised and unsupervised models in scikit-learn, optimize performance through validation techniques, and implement advanced applications such as face recognition, text classification, and sentiment analysis.
Machine Learning in Python: Analyze & Apply
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Machine Learning in Python: Analyze & Apply
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für AI Machine Learning with R & Python Projects
Dozent: EDUCBA
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Apply NumPy, Pandas, and Matplotlib for data analysis & visualization.
Build, train, and validate supervised & unsupervised ML models.
Implement NLP, face recognition, and text classification projects.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Unsupervised Learning
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: NumPy
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Oktober 2025
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16 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für AI Machine Learning with R & Python Projects
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
This module introduces the core concepts of machine learning and the fundamental role of NumPy in Python-based data science. Learners explore the advantages and challenges of machine learning, install and set up NumPy, and perform basic array operations. By the end, students gain a solid foundation for working with numerical data structures in Python.
Das ist alles enthalten
14 Videos4 Aufgaben
This module focuses on data manipulation and visualization using Python’s scientific libraries. Learners advance their NumPy skills with indexing and Boolean operations, visualize data through Matplotlib plots, and master structured data handling with Pandas. These tools form the backbone of efficient exploratory data analysis.
Das ist alles enthalten
15 Videos4 Aufgaben
This module introduces machine learning models through scikit-learn, covering both supervised and unsupervised approaches. Learners explore datasets, train classifiers, validate models with cross-validation, and evaluate performance metrics. By the end, they understand clustering, dimensionality reduction, and core ML workflows.
Das ist alles enthalten
13 Videos4 Aufgaben
This module covers advanced applications of machine learning, including face recognition, text classification, and natural language processing. Learners extract features, train classifiers, tune parameters, and conduct sentiment analysis. The skills gained prepare students to apply machine learning in real-world contexts.
Das ist alles enthalten
12 Videos4 Aufgaben
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