This beginner-to-intermediate Specialization takes you from Python setup and numerical computing to building, tuning, and explaining machine learning and deep learning models. Across three courses, you’ll master data wrangling with NumPy, visualization with Matplotlib and Seaborn, model evaluation and feature engineering, clustering and classification, and NLP workflows using NLTK. The curriculum is project-based and aligned with industry workflows so you graduate with portfolio-ready artifacts that showcase applied AI skills.
Spezialisierung für Artificial Intelligence with Python: Foundations to Projects
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Spezialisierung für Artificial Intelligence with Python: Foundations to Projects
Hands-On Machine Learning With Python. Master data handling, ML algorithms, deep learning, and NLP by building real-world AI projects.
Dozent: EDUCBA
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Stufe Anfänger
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Was Sie lernen werden
Set up Python AI environments and create analytical visuals with NumPy, Matplotlib, and Seaborn.
Build, evaluate, and explain supervised, unsupervised, and deep learning models in Python.
Design NLP pipelines with NLTK and present end-to-end AI solutions using reproducible notebooks.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
September 2025
31 Praxisübungen
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von EDUCBA.
Spezialisierung - 3 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Set up Python environments with Anaconda and Jupyter.
Manipulate and analyze data efficiently using NumPy.
Create clear, insightful visualizations with Matplotlib & Seaborn.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Jupyter
Kategorie: NumPy
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Histogram
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Heat Maps
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Scatter Plots
Was Sie lernen werden
Analyze datasets and apply key ML algorithms in Python.
Evaluate classifiers and perform dimensionality reduction.
Build deep learning models with TensorFlow, Keras, and PyTorch.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Unsupervised Learning
Was Sie lernen werden
Apply predictive analytics and ML algorithms to real problems.
Analyze clustering, classification, and NLP pipelines in Python.
Construct AI solutions using logic, rules, and search strategies.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Computational Logic
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Data Science
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Algorithms
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Larry W.
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Häufig gestellte Fragen
This self-paced Specialization typically takes 9–10 weeks at 3–4 hours per week (≈ 27–40 hours). Weeks 1–3 cover Python setup, NumPy, and Matplotlib/Seaborn with a mini visualization project; Weeks 4–6 focus on supervised/unsupervised ML and MLPs (TensorFlow/Keras/PyTorch) with a model-comparison notebook; Weeks 7–9 apply predictive analytics and NLP (clustering, classification, NLTK) in an end-to-end project. Week 10 is a buffer to refine notebooks and polish portfolio-ready docs. Plan for two 90-minute sessions weekly; fast-track in 7–8 weeks if experienced, or extend to 12 weeks for a lighter pace.
Basic Python (variables, lists, loops, functions) and comfort with Jupyter/Anaconda are recommended. High-school math (algebra, functions, basic statistics) is sufficient; light familiarity with vectors/matrices and probability helps but isn’t required. No prior AI/ML experience is assumed.
Yes—complete them sequentially for the best experience. If you already use NumPy and can create plots in Matplotlib/Seaborn, you may start at Course 2; if you’ve trained and evaluated classifiers before, you can jump to Course 3.
Weitere Fragen
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