Strona główna Przeglądaj kursy AI & Machine Learning Practical Machine Learning with scikit-learn

Darmowy kurs English Weryfikowany certyfikat Początkujący #ai #machine learning #chatgpt #automation #machine #learning #scikit-learn #will

Practical Machine Learning with scikit-learn

Name: Practical Machine Learning with scikit-learn
Availability: InStock

Learn practical machine learning with scikit-learn from the ground up. You will turn business problems into models, prepare data, evaluate results, and build reliable workflows. By the end, you can create strong baselines and use scikit-learn with confidence in your daily work.

4.3 (3 ocen)

95 zapisanych kursantów

324 wyświetleń

30 lekcji

1 z narracją audio

~6h łącznie

Własne tempo, dożywotni dostęp

Darmowy

Weryfikowalny certyfikat

Zapisz się za darmo Zaloguj się

Dożywotni dostęp

Oglądaj na dowolnym urządzeniu

Weryfikowalny certyfikat

14 dni na zwrot (kursy płatne)

Udostępnij ten kurs

O czym jest ten kurs?

This beginner-friendly course introduces practical machine learning for working professionals using scikit-learn. You will learn how to frame real business problems, prepare data, train and evaluate models, improve results, and build reliable end-to-end workflows. Each module starts with a short orientation, each lesson uses real-world examples, and every lesson ends with quick practical exercises you can complete in 5-15 minutes. By the end of the course, you will be able to create solid baseline models, interpret results, avoid common mistakes, and confidently use scikit-learn in day-to-day analytical work.

Jakie są najważniejsze informacje o tym kursie?

Cena	Darmowy
Certyfikat	Weryfikowany certyfikat
Czas trwania	6h
Lekcje	30
Język	English
Poziom	Początkujący
Egzamin	Własne tempo, dożywotni dostęp

Program kursu

6 modułów · 30 lekcji

Module 1. Getting Started with Machine Learning and scikit-learn

5 lekcji

1. What machine learning is and when to use it
2. Understanding the scikit-learn ecosystem
3. The machine learning workflow from start to finish
4. Working safely in a notebook environment
5. Introducing data, features, and targets through a business example

Module 2. Preparing Data for Machine Learning

5 lekcji

1. Loading and exploring datasets with pandas
2. Handling missing values and basic cleaning
3. Encoding categorical variables
4. Scaling and transforming numeric features
5. Building preprocessing pipelines the right way

Module 3. Regression: Predicting Continuous Values

5 lekcji

1. What regression problems look like
2. Training your first linear regression model
3. Evaluating regression performance
4. Improving regression with feature engineering
5. Comparing regression models and choosing a baseline

Module 4. Classification: Predicting Categories

5 lekcji

1. Understanding classification tasks
2. Training a logistic regression classifier
3. Measuring classification quality
4. Handling imbalanced classes and threshold tuning
5. Comparing classification models and making a recommendation

Module 5. Model Evaluation, Validation, and Tuning

5 lekcji

1. Why train/test splits matter
2. Cross-validation for more reliable estimates
3. Hyperparameter tuning without overcomplicating things
4. Avoiding data leakage and other evaluation traps
5. Building a practical evaluation report

Module 6. Pipelines, End-to-End Workflows, and Next Steps

5 lekcji

1. Combining preprocessing and modeling in one pipeline
2. Using column-specific preprocessing with ColumnTransformer
3. Saving models and making them reusable
4. Presenting results to stakeholders
5. Your next steps in practical machine learning

Certyfikat ukończenia

Po ukończeniu kursu odblokujesz weryfikowalny certyfikat — do pobrania jako PDF z unikalnym numerem i linkiem weryfikacyjnym.

Każdy certyfikat ma unikalny link weryfikacyjny i kod QR.

Najczęściej zadawane pytania

Czy ten kurs można zacząć za darmo?

Tak. Możesz rozpocząć naukę na tym kursie za darmo.

Dla kogo jest ten kurs?

Ten kurs jest przeznaczony dla osób, które chcą zdobyć praktyczne, przydatne zawodowo umiejętności i przejść uporządkowaną ścieżkę od podstaw do zastosowania.

Czy potrzebuję wcześniejszego doświadczenia?

Nie, wcześniejsze doświadczenie nie jest wymagane, chyba że w sekcji wymagań wskazano konkretne warunki wstępne.

Ile czasu zajmuje ten kurs?

Szacowany łączny czas nauki dla tego kursu to 6h.

Jak działa certyfikat?

Po ukończeniu kursu możesz pobrać weryfikowalny certyfikat z unikalnym numerem i linkiem do publicznej weryfikacji.

Opinie kursantów

4.3

3 ocen

David K. Zweryfikowany · 17 maj 2026

Clear and practical

Liked the real business problem framing and the quick exercises at the end of each lesson. I just wish a couple of the model evaluation sections went a bit deeper.

Matthew D. Zweryfikowany · 13 lut 2026

I finally got a solid handle on using scikit-learn to prep data, train a model, and check results without getting lost. The end-to-end workflow part was especially useful.

Olivia H. Zweryfikowany · 22 lip 2025

Useful beginner path

The short orientations before each module made it easy to stay on track, and the real-world examples kept it grounded. I would’ve liked a few more practice tasks, but the lesson endings were still handy.

Dowiedz się więcej

Powiązane artykuły z tego tematu

Przeglądaj wszystkie artykuły →

WordPress business plugins

The WordPress Business Plugin Stack: 15 Tools That Protect Revenue, Capture Leads, and Grow Content

A practical guide to the KindPlugins WordPress toolkit: free starting points, paid automation, WooCommerce risk protection, lead generation, consent, AI content, and growth workflows for serious business sites.

lip 6, 2026 · 19 min czytania

Career