Introduction au ML Avec Scikit-Learn
Cours
3251 Apprenants déjà inscrits- Aperçu fondamental des concepts de l'apprentissage automatique.
- Exploration des types de données et des techniques de prétraitement dans Scikit-learn.
- Compréhension des flux de travail en apprentissage automatique, y compris ensembles d'entraînement et modèles.
- Maîtrise des méthodes de mise à l'échelle des données : StandardScaler, MinMaxScaler, MaxAbsScaler.
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Ce cours comprend 4 modules
L'apprentissage automatique est désormais utilisé partout. Vous souhaitez l'apprendre vous-même ? Ce cours constitue une introduction au monde de l'apprentissage automatique pour acquérir les concepts de base, travailler avec Scikit-learn – la bibliothèque la plus populaire pour le ML – et réaliser votre premier projet d'apprentissage automatique. Ce cours s'adresse aux étudiants ayant des connaissances de base en Python, Pandas et Numpy.Choisi par les étudiants des meilleures écoles
Pourquoi les gens choisissent Codefinity pour leur carrière

Kwizera Mugisha
The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.

Sherry Barnes-Fox
My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.

Bill Wagner
I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.

Stephanie Chan
As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.

Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.

Steve Bruening
The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.
Avis des apprenants
4.4
49 avis
5
69%
4
14%
3
10%
2
4%
1
2%
Affichage 3 de 49 avis
Myron Robertson
4
Évalué le Aug 29, 2025
Good course overall!! I recommend taking notes if you're new to ML. Having references to look back at helps with getting through the exercises.
Tobias Lanzky
5
Évalué le Jul 25, 2025
MohdSoperi MohdZahid
4
Évalué le Jul 17, 2025
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