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Scikit-learn 课程

Scikit-learn 课程可以帮助您学习数据预处理、模型选择和 Evaluation 技术,以及监督和非监督学习方法。您可以掌握特征工程、超参数调整以及决策树和支持向量机等算法的实施技能。许多课程还介绍了 Jupyter Notebook 和 Python 库等工具,这些工具支持应用机器学习概念和 Visualization 数据,以获得可行的见解。


Scikit-learn 热门课程和认证


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    M

    Microsoft

    使用 Python 进行数据分析和可视化

    您将获得的技能: 数据操作, 数据叙事, 数据可视化软件, 探索性数据分析, Scikit-learn (机器学习库), Pandas(Python 软件包), Plotly, 机器学习, 生成式人工智能, 数据清理, Python 程序设计, 交互式数据可视化, 数据转换, 数据可视化, Jupyter, Matplotlib, 数据分析, 数据伦理

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G
    N
    G
    N

    多位教师

    Machine Learning for Trading

    您将获得的技能: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Machine Learning, Google Cloud Platform, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Financial Trading, Reinforcement Learning, Supervised Learning, Data Pipelines, Time Series Analysis and Forecasting, Statistical Machine Learning, Technical Analysis, Deep Learning, Securities Trading, Portfolio Management, Market Trend, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Financial Market, Artificial Neural Networks

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
    1169 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    Microsoft Azure 数据科学家协理 (DP-100) 考试准备

    您将获得的技能: 持续监测, 数据管道, 数据处理, 监督学习, 应用程序部署, 张力流, Pandas(Python 软件包), 可扩展性, 机器学习, 数据分析, 云计算管理, 信息隐私, 数据转换, 数据伦理, 性能调整, Virtual Machine, 数据安全, 图像分析, 人工神经网络, 负责任的人工智能

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    N

    New York Institute of Finance

    在交易和金融中使用机器学习

    您将获得的技能: 数据管道, 预测建模, 张力流, 金融交易, 机器学习, Python 程序设计, 深度学习, 性能指标, 金融市场, 市场趋势, 技术分析, 应用机器学习, Keras(神经网络库), 证券交易

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    使用 Azure Databricks 执行数据科学

    您将获得的技能: 数据处理, 探索性数据分析, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习, PySpark, Apache Spark, 微软 Azure, 数据转换, MLOps(机器学习 Operator), 大数据, 应用机器学习, 数据库, 深度学习

    3.2
    评分, 3.2 星,最高 5 星
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    78 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    W

    Wesleyan University

    数据分析与解释

    您将获得的技能: 回归分析, 统计分析, 数据叙事, 预测建模, 数据操作, 探索性数据分析, 数据管理, Data Management, 统计假设检验, 机器学习, 数据分析, 决策树学习, 统计建模, 描述性统计, 统计, 数据可视化, 数据展示, 数据扫盲, 相关性分析, 统计软件, 分类与回归树 (CART)

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1377 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    Coursera

    Foundations of Machine Learning

    您将获得的技能: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Feature Engineering, Dimensionality Reduction, Machine Learning, Predictive Modeling, Predictive Analytics, Scikit Learn (Machine Learning Library), Forecasting, Data Processing, Anomaly Detection, Data Manipulation, Regression Analysis, Statistical Modeling, Data Transformation, Data Cleansing

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    AI Workflow: Machine Learning, Visual Recognition and NLP

    您将获得的技能: Tensorflow, Supervised Learning, Artificial Neural Networks, Regression Analysis, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, IBM Cloud, Machine Learning, Predictive Modeling, Decision Tree Learning, Natural Language Processing, Scikit Learn (Machine Learning Library), Computer Vision, Data Science, Python Programming

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    N

    New York Institute of Finance

    交易策略的强化学习

    您将获得的技能: 时间序列分析和预测, 投资组合管理, 金融交易, 机器学习, 深度学习, 马尔可夫模型, 金融市场, 人工智能和机器学习(AI/ML), 应用机器学习, 强化学习, 人工神经网络

    3.5
    评分, 3.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    K

    Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)

    实用 Python 人工智能编码 2

    您将获得的技能: 数据操作, 人工智能, 数据处理, Pandas(Python 软件包), 张力流, Scikit-learn (机器学习库), NumPy, 面向对象编程(OOP), Python 程序设计, Keras(神经网络库), 数据可视化, Matplotlib, Seaborn

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    K

    Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)

    实用 Python 人工智能编码 1

    您将获得的技能: 人工智能, 数据操作, 张力流, 数据结构, 面向对象编程(OOP), NumPy, 编程原则, Python 程序设计, 开发环境, Keras(神经网络库), 计算机编程工具

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Applied Machine Learning: Techniques and Applications

    您将获得的技能: Computer Vision, Supervised Learning, Image Analysis, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Machine Learning Algorithms, Data Processing, Predictive Modeling, Machine Learning, Data Cleansing, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Integration, Data Transformation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Analysis

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    评分, 3.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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machine learning with scikit-learn, pytorch & hugging face
scikit-learn for machine learning classification problems
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1…101112…834

总之,以下是 10 最受欢迎的 scikit learn 课程

  • 使用 Python 进行数据分析和可视化: Microsoft
  • Machine Learning for Trading: Google Cloud
  • Microsoft Azure 数据科学家协理 (DP-100) 考试准备: Microsoft
  • 在交易和金融中使用机器学习: New York Institute of Finance
  • 使用 Azure Databricks 执行数据科学: Microsoft
  • 数据分析与解释: Wesleyan University
  • Foundations of Machine Learning: Coursera
  • AI Workflow: Machine Learning, Visual Recognition and NLP: IBM
  • 交易策略的强化学习: New York Institute of Finance
  • 实用 Python 人工智能编码 2: Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)

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