Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

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.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spécialisation "AI Driven Machine Learning with Python"

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Spécialisation "AI Driven Machine Learning with Python"

Build Intelligent Models with Python.

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

Instructeur : EDUCBA

Inclus avec En savoir plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 14 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 14 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Amazon Web Services
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Python Programming

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Spécialisation - série de 4 cours

The AI Driven Machine Learning with Python Specialization provides a complete, hands-on pathway to mastering machine learning. Learners will gain expertise in data preprocessing, visualization, model building, and deployment using Python, TensorFlow, and scikit-learn. Through practical case studies—ranging from healthcare analytics to AI-based image detection—participants will bridge theory and real-world application. By the end, learners will be able to design, train, evaluate, and deploy AI-powered solutions across industries.

Projet d'apprentissage appliqué

Throughout the Specialization, learners will work on end-to-end machine learning projects, including a COVID-19 mask detector, healthcare prediction models, and business case studies. Each project combines coding, data analysis, and deployment, helping learners apply their skills to build practical AI solutions ready for professional environments.

Machine Learning with Python: Build & Optimize

COURS 1, 9 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Classification Algorithms

Catégorie : Matplotlib

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Dimensionality Reduction

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Data Science

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : NumPy

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

Mask Detector with Python & TensorFlow: Build & Deploy

COURS 2, 6 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Application Deployment

Catégorie : Model Training

Catégorie : Cloud Deployment

Catégorie : Tensorflow

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Catégorie : Image Analysis

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Application Development

Catégorie : Interactive Design

Catégorie : Amazon Web Services

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : AI Workflows

Catégorie : Convolutional Neural Networks

Catégorie : Application Design

Catégorie : Python Programming

Machine Learning with Python: Diabetes Prediction

COURS 3, 3 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Machine Learning Methods

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Data Validation

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Analytics

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Logistic Regression

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Classification Algorithms

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Software Installation

Catégorie : Predictive Analytics

Machine Learning with Python: Case Studies

COURS 4, 10 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Credit Risk

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Feature Engineering

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Classification Algorithms

Catégorie : Machine Learning Methods

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Risk Modeling

Catégorie : Logistic Regression

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting

Catégorie : Model Training

Catégorie : Applied Machine Learning

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Instructeur

EDUCBA

1 786 Cours500 546 apprenants

Offert par

EDUCBA

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants sur AI Driven Machine Learning with Python

moyenne sur l'ensemble des 4 cours

5 étoiles
87,50 %
4 étoiles
12,50 %
3 étoiles
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2 étoiles
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Cours : Machine Learning with Python: Build & Optimize

5.0

Révisé le 15 mars 2026

Very helpful course, the videos are simple and easy to understand.

Cours : Machine Learning with Python: Build & Optimize

5.0

Révisé le 13 févr. 2026

Clear and engaging instruction. Regression, classification, and clustering concepts were all broken down so they made sense both conceptually and in code.

Cours : Machine Learning with Python: Build & Optimize

5.0

Révisé le 18 mars 2026

Excellent course to build strong ML fundamentals using Python

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Foire Aux Questions

The AI Driven Machine Learning with Python Specialization can typically be completed in approximately 10 to 11 weeks, with an estimated commitment of 3 to 4 hours per week. This flexible, self-paced timeline allows learners to gradually build a strong foundation in machine learning theory and implementation. Through a combination of guided lessons, coding exercises, and real-world projects, participants can efficiently progress from core concepts to advanced applications—balancing both theoretical understanding and practical, hands-on experience.

A basic understanding of Python programming and familiarity with concepts such as variables, loops, and functions is recommended. Prior exposure to fundamental statistics, linear algebra, or data analysis will be helpful but not mandatory, as key concepts are introduced and reinforced through practical examples.

Yes, it is recommended to take the courses in the suggested sequence. The Specialization is designed to progress logically—from foundational machine learning principles and Python-based model building to deep learning applications and real-world case studies—ensuring that each course builds upon the skills developed in the previous one.

Upon completion, learners will be able to design, implement, and deploy machine learning and deep learning models using Python, TensorFlow, and scikit-learn. They will have the practical expertise to preprocess and visualize data, apply key algorithms such as regression, classification, and clustering, and develop end-to-end AI projects ready for real-world deployment. This specialization empowers learners to confidently solve data-driven problems across various domains including healthcare, business, and computer vision.