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.
Spécialisation Artificial Intelligence with Python: Foundations to Projects
Spécialisation 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.
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant
Expérience recommandée
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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niveau Débutant
Expérience recommandée
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
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.
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !
septembre 2025
31 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de EDUCBA
Spécialisation - série de 3 cours
Ce que vous apprendrez
Set up Python environments with Anaconda and Jupyter.
Manipulate and analyze data efficiently using NumPy.
Create clear, insightful visualizations with Matplotlib & Seaborn.
Compétences que vous acquerrez
Jupyter, Seaborn, NumPy, Matplotlib, Data Manipulation, Statistical Visualization, Heat Maps, Development Environment, Data Visualization Software, Histogram, Scatter Plots, Exploratory Data Analysis et Box Plots
Ce que vous apprendrez
Analyze datasets and apply key ML algorithms in Python.
Evaluate classifiers and perform dimensionality reduction.
Build deep learning models with TensorFlow, Keras, and PyTorch.
Compétences que vous acquerrez
Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence, Tensorflow, Statistical Analysis, Dimensionality Reduction, Feature Engineering, PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Jupyter, Unsupervised Learning, Exploratory Data Analysis, Applied Machine Learning, Data Cleansing, Predictive Modeling, Supervised Learning, Matplotlib et Data Manipulation
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Predictive Analytics, Applied Machine Learning, Python Programming, Machine Learning Algorithms, Computational Logic, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Random Forest Algorithm, Supervised Learning, Data Science, Scikit Learn (Machine Learning Library), Text Mining, Predictive Modeling, Artificial Intelligence, Unstructured Data, Data Processing et Algorithms
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Comparer avec des produits similaires
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| Partie de Coursera Plus |
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Foire Aux Questions
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.
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