By the end of this course, learners will be able to build, evaluate, and optimize machine learning models using Python. They will develop the ability to preprocess data with NumPy and Pandas, visualize insights using Matplotlib, and implement workflows with scikit-learn pipelines. Learners will apply regression, classification, clustering, and dimensionality reduction techniques to real-world datasets, while mastering hyperparameter tuning for improved model performance.
Machine Learning with Python: Build & Optimize
Machine Learning with Python: Build & Optimize
Ce cours fait partie de Spécialisation AI Driven Machine Learning with Python
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Build and optimize ML models using scikit-learn.
Preprocess and visualize data with NumPy, Pandas, and Matplotlib.
Apply regression, classification, and clustering techniques.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Dimensionality Reduction
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Statistical Machine Learning
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Applied Machine Learning
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
octobre 2025
Évaluations
11 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation AI Driven Machine Learning with Python
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 3 modules dans ce cours
This module introduces learners to the fundamentals of machine learning, including its lifecycle, prerequisites, and essential data handling techniques. Learners will gain practical skills in numerical computing with NumPy and data analysis using Pandas, setting a solid foundation for advanced machine learning tasks.
Inclus
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This module focuses on preparing and transforming data for machine learning models. Learners will master visualization using Matplotlib and Pandas, understand the importance of scaling and encoding, and implement preprocessing pipelines for streamlined workflows.
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7 vidéos3 devoirs
This module provides hands-on experience with building, evaluating, and optimizing machine learning models. Learners will explore regression, classification, clustering, dimensionality reduction, and hyperparameter tuning to achieve robust and scalable solutions.
Inclus
15 vidéos4 devoirs
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Foire Aux Questions
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Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
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