机器学习 Python 课程
Python 机器学习课程可以帮助您学习数据操作、算法实现、模型评估和 Feature Selection。您可以掌握数据 Visualization、超参数调整和理解 Neural Network 的技能。许多课程都会介绍 TensorFlow、Scikit-learn 和 Pandas 等工具，这些工具支持将您的技能应用到实际项目中，使您能够创建预测模型并有效分析复杂的数据集。
机器学习 Python 热门课程和认证
您将获得的技能: 计算机编程, 数据分析, 自动化, JSON, Python 编程, 文件输入/输出, 数据导入/导出, 面向对象编程（OOP）, Pandas（Python 软件包）, 恢复性应用程序接口, 数据操作, NumPy, Jupyter, 数据结构, 编程原则, 网络抓取, 应用编程接口 (API)
您将获得的技能: 机器学习, 逻辑回归, 无监督学习, 降维, Model Evaluation, 功能工程, 模型评估, 回归分析, 预测建模, Python 编程, 分类算法, 决策树学习, 应用机器学习, 监督学习, Scikit Learn（机器学习库）
您将获得的技能: Matplotlib, NumPy, Pandas (Python Package), Model Evaluation, Data Preprocessing, Regression Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Manipulation, Machine Learning, Feature Engineering, Exploratory Data Analysis, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Python Programming
您将获得的技能: 数据分析, Model Evaluation, 功能工程, 预测建模, Matplotlib, 模型评估, NumPy, Python 编程, 统计分析, 数据清理, 数据转换, Pandas（Python 软件包）, 回归分析, 探索性数据分析, 数据可视化, 预测分析, 数据操作, 数据导入/导出, 数据预处理, Scikit Learn（机器学习库）
状态：顶级 AI 计划Imperial College London
您将获得的技能: Algorithm, 线性代数, 降维, 无监督学习, 功能工程, 统计资料, 衍生产品, 应用数学, 回归分析, 微积分, Python 编程, NumPy, 数据预处理, 高等数学, 算法, 数学建模, Jupyter, 人工神经网络, 机器学习算法
University of Michigan
您将获得的技能: 机器学习, 无监督学习, Model Evaluation, 功能工程, 回归分析, Python 编程, 模型评估, 预测建模, 监督学习, 决策树学习, 随机森林算法, 应用机器学习, 分类算法, Scikit Learn（机器学习库）, 人工神经网络
是什么让您今天来到 Coursera？
状态：顶级 AI 计划DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, 线性代数, 统计推理, 微积分, 降维, 统计假设检验, 贝叶斯统计, 数据预处理, 应用数学, 概率与统计, 描述性统计, NumPy, A/B 测试, 抽样（统计）, 数值分析, 统计分析, 机器学习方法, 数学建模, 概率, 概率分布
Google
您将获得的技能: Program Development, Programming Principles, Python Programming, Computer Programming, Computational Thinking, Problem Management, Data Structures, Integrated Development Environments, Debugging, Development Environment
Meta
您将获得的技能: 计算机编程, 集成开发环境, 云托管, Python 编程, 面向对象编程（OOP）, Django （网络框架）, 单元测试, 测试驱动开发（TDD）, 软件测试, 数据结构, 编程原则, 开发环境, 调试
您将获得的技能: Seaborn, Data Storytelling, Data Integration, A/B Testing, Data Import/Export, Statistical Hypothesis Testing, Statistical Methods, Text Mining, Data-Driven Decision-Making, Git (Version Control System), Data Presentation, Matplotlib, Data Visualization, Pandas (Python Package), Version Control, GitHub, Statistical Analysis, Exploratory Data Analysis, Jupyter, NumPy
University of Michigan
您将获得的技能: 数据分析, 计算机编程, 查询语言, 数据库, JSON, Python 编程, 网络服务, 恢复性应用程序接口, 数据库设计, 数据结构, 调试, 关系数据库, 数据可视化, 编程原则, 数据可视化软件, 数据处理, 可扩展标记语言（XML）, 数据清理, 网络抓取, 交互式数据可视化
您将获得的技能: Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Data Cleansing, Python Programming, Data Analysis, NumPy, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Analytical Skills, Scripting, Algorithms, Debugging
总之，以下是 10 最受欢迎的 python for machine learning 课程
- 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
- 使用 Python 进行机器学习: IBM
- Learn & Build Machine Learning Models with Python: EDUCBA
- 使用 Python 进行数据分析: IBM
- 机器学习数学: Imperial College London
- Python 中的应用机器学习: University of Michigan
- 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
- Crash Course on Python: Google
- 用 Python 编程: Meta
- Python for Real-World Data Analysis: Coursera
