Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spezialisierung für Artificial Intelligence with Python: Foundations to Projects

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Spezialisierung für 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.

Dozent: EDUCBA

Bei Coursera Plus enthalten

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3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

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Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Data Science
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: NumPy
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Applied Machine Learning

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Unterrichtet in Englisch

Kürzlich aktualisiert!

September 2025

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

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.

Praktisches Lernprojekt

You’ll complete end-to-end, notebook-driven projects that mirror real analytics and AI tasks: explore and clean datasets, engineer features, train and compare classifiers, cluster unlabeled data, and deploy multilayer perceptrons. You’ll also build an NLP pipeline (tokenization, NER, parsing) and present results with clear visuals and documentation—just like you would for stakeholders.

AI Foundations with Python: Build & Visualize

KURS 15 Stunden

Was Sie lernen werden

Set up Python environments with Anaconda and Jupyter.
Manipulate and analyze data efficiently using NumPy.
Create clear, insightful visualizations with Matplotlib & Seaborn.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: NumPy

Kategorie: Matplotlib

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Seaborn

Kategorie: Box Plots

Kategorie: Scatter Plots

Kategorie: Data Visualization Software

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Statistical Visualization

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Heat Maps

Kategorie: Histogram

Kategorie: Development Environment

AI with Python: Apply & Implement ML Models

KURS 27 Stunden

Was Sie lernen werden

Analyze datasets and apply key ML algorithms in Python.
Evaluate classifiers and perform dimensionality reduction.
Build deep learning models with TensorFlow, Keras, and PyTorch.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Deep Learning

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)

Kategorie: Artificial Intelligence

Kategorie: Dimensionality Reduction

Kategorie: Tensorflow

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Data Cleansing

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Keras (Neural Network Library)

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Matplotlib

Kategorie: Data Manipulation

AI & Predictive Analytics with Python

KURS 310 Stunden

Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Predictive Analytics

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Machine Learning Algorithms

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Random Forest Algorithm

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Natural Language Processing

Kategorie: Computational Logic

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Data Science

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Text Mining

Kategorie: Unstructured Data

Kategorie: Algorithms

Kategorie: Artificial Intelligence

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Dozent

EDUCBA

407 Kurse122.462 Lernende

von

EDUCBA

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

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Häufig gestellte Fragen

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.

You’ll set up a Python AI stack and wrangle data with NumPy, then create clear analytics visuals with Matplotlib/Seaborn. You’ll build, tune, and explain supervised and unsupervised ML models (e.g., logistic regression, SVMs, clustering), implement MLPs with TensorFlow/Keras/PyTorch, and evaluate models with metrics like confusion matrices and clustering scores. You’ll also design an NLP pipeline in NLTK (tokenization, NER, parsing) and deliver portfolio-ready, reproducible notebooks that communicate findings to stakeholders.