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Learn & Build Machine Learning Models with Python

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Learn & Build Machine Learning Models with Python

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Instructeur : EDUCBA

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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Catégorie : NumPy
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Pandas (Python Package)
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Data Manipulation
  • Catégorie : Matplotlib
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Exploratory Data Analysis

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janvier 2026

Évaluations

16 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Apply AI Foundations with Python and AWS
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

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.

Inclus

6 vidéos4 devoirs

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.

Inclus

6 vidéos4 devoirs

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