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Spezialisierung „AI Driven Machine Learning with Python“

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Spezialisierung „AI Driven Machine Learning with Python“

Build Intelligent Models with Python.

Master machine learning theory and projects using Python, TensorFlow, and real-world datasets.

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Dozent: EDUCBA

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aus 14 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Apply supervised and unsupervised machine learning algorithms using Python and scikit-learn.

  • Build, train, and deploy deep learning models using TensorFlow and real-world datasets.

  • Integrate machine learning workflows into data-driven projects with performance optimization and visualization.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Logistic Regression
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Cloud Deployment
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Data Transformation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Amazon Web Services
  • Kategorie: Classification Algorithms
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Jupyter

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Machine Learning with Python: Build & Optimize

Machine Learning with Python: Build & Optimize

KURS 1, 9 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Prepare and visualize datasets using NumPy, Pandas, Matplotlib, and scikit-learn preprocessing pipelines.

  • Build and evaluate regression, classification, ensemble, and clustering models using Python.

  • Apply PCA and hyperparameter tuning to reduce dimensions and optimize machine learning model performance.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: NumPy
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Science
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Machine Learning Algorithms

Was Sie lernen werden

  • Apply OpenCV techniques to read, resize, annotate, and prepare images for face detection.

  • Build and train a MobileNetV2-based CNN to classify masked and unmasked faces.

  • Integrate the trained model into an interactive application and deploy it on AWS.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Model Training
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Application Development
Kategorie: Cloud Deployment
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Interactive Design
Kategorie: Amazon Web Services
Kategorie: Application Design
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Python Programming
Machine Learning with Python: Diabetes Prediction

Machine Learning with Python: Diabetes Prediction

KURS 3, 3 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Set up Anaconda, essential Python libraries, and Jupyter Notebook for machine learning projects.

  • Prepare healthcare data by encoding values and splitting it into training and testing datasets.

  • Build a logistic regression model and evaluate diabetes predictions using ROC curves.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Jupyter
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Health Informatics
Kategorie: Analytics
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Diagnostic Tests
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Predictive Analytics
Machine Learning with Python: Case Studies

Machine Learning with Python: Case Studies

KURS 4, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Apply regression, clustering, and classification algorithms to real-world datasets using Python.

  • Prepare data, engineer features, and train predictive models for forecasting and credit risk analysis.

  • Evaluate and interpret model performance using visualizations, confusion matrices, and AUC curves.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Credit Risk
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Risk Modeling
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Model Training

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Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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DS
Kurs: Machine Learning with Python: Build & Optimize

Geprüft am 10. März 2026

SK
Kurs: Machine Learning with Python: Build & Optimize

Geprüft am 15. März 2026

CS
Kurs: Machine Learning with Python: Build & Optimize

Geprüft am 13. Feb. 2026

Häufig gestellte Fragen