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
Ce cours fait partie de Spécialisation AI Machine Learning with R & Python Projects
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
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1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Machine Learning
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
octobre 2025
Évaluations
16 devoirs
Enseigné en Anglais
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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
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Il y a 4 modules dans ce cours
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.
Inclus
14 vidéos4 devoirs1 plugin
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.
Inclus
15 vidéos4 devoirs
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.
Inclus
13 vidéos4 devoirs
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.
Inclus
12 vidéos4 devoirs
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