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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.

Dozent: EDUCBA

Bei Mehr erfahren enthalten

4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 13 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 13 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

Wichtige Details

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

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.

Übungsprojekt

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

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: NumPy

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Matplotlib

Kategorie: Model Optimization

Kategorie: Dimensionality Reduction

Kategorie: Data Science

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Machine Learning Algorithms

Kategorie: Data Wrangling

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

Kategorie: Performance Tuning

Kategorie: Applied Machine Learning

Mask Detector with Python & TensorFlow: Build & Deploy

KURS 2, 6 Stunden

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: Application Development

Kategorie: Tensorflow

Kategorie: Model Training

Kategorie: Convolutional Neural Networks

Kategorie: Deep Learning

Kategorie: Model Deployment

Kategorie: Computer Vision

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

Kategorie: Interactive Design

Kategorie: Image Analysis

Kategorie: Data Preprocessing

Kategorie: Application Design

Kategorie: Amazon Web Services

Kategorie: Cloud Deployment

Kategorie: Python Programming

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: Data Preprocessing

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Logistic Regression

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Software Installation

Kategorie: Analytics

Kategorie: Diagnostic Tests

Kategorie: Machine Learning Methods

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Classification Algorithms

Kategorie: Health Informatics

Kategorie: Data Validation

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Predictive Analytics

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: Time Series Analysis and Forecasting

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Classification Algorithms

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Predictive Analytics

Kategorie: Machine Learning Algorithms

Kategorie: Machine Learning Methods

Kategorie: Credit Risk

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Statistical Methods

Kategorie: Risk Modeling

Kategorie: Model Training

Kategorie: Applied Machine Learning

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Dozent

EDUCBA

1.762 Kurse443.858 Lernende

von

EDUCBA

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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.

Lernender seit 2020

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

Larry W.

Lernender seit 2021

„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.“

Bewertungen von Lernenden aus AI Driven Machine Learning with Python

Durchschnitt über alle 4 Kurse

5 Sterne
86,66 %
4 Sterne
13,33 %
3 Sterne
0 %
2 Sterne
0 %
1 Stern
0 %

Kurs: Machine Learning with Python: Build & Optimize

5.0

Geprüft am 11. März 2026

This course explains machine learning concepts clearly with practical Python examples.

Kurs: Machine Learning with Python: Build & Optimize

5.0

Geprüft am 16. März 2026

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

Kurs: Machine Learning with Python: Build & Optimize

5.0

Geprüft am 14. Feb. 2026

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

Weitere Bewertungen anzeigen

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Häufig gestellte Fragen

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.