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Machine Learning courses

Machine learning courses cover algorithms and concepts for enabling computers to learn from data and make decisions without explicit programming. Build your skills in NLP, deep learning, MLOps and more.

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Build your Machine Learning skills with interactive courses, curated by real-world experts

Corso

Capire il Machine Learning

BasicLivello di competenza
4.8+
8920 revisioni
2 ore
Unintroduzione allapprendimento automatico senza bisogno di programmare.

Programma

Fondamenti di apprendimento automatico in Python

4.5+
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16 ore
Impara larte dellapprendimento automatico e diventa un maestro nella predizione, nel riconoscimento dei modelli e negli albori dellapprendimento profondo e dellapprendimento per rinforzo.

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Corso

Apprendimento supervisionato con scikit-learn

IntermedioLivello di competenza
4.8+
7970 revisioni
4 ore
Sviluppa le tue competenze di machine learning con scikit-learn in Python. Usa dataset reali in questo corso interattivo e realizza previsioni efficaci.

Corso

Capire il Machine Learning

BasicLivello di competenza
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Unintroduzione allapprendimento automatico senza bisogno di programmare.

Corso

Apprendimento non supervisionato in Python

IntermedioLivello di competenza
4.8+
1053 revisioni
4 ore
Impara a raggruppare, trasformare, visualizzare ed estrarre informazioni utili da set di dati non etichettati usando scikit-learn e scipy.

Corso

Concetti di MLOps

IntermedioLivello di competenza
4.8+
2445 revisioni
2 ore
Scopri come MLOps porta i modelli di machine learning da notebook locali a modelli funzionanti in produzione con reale valore aziendale.

Corso

Classificatori lineari in Python

IntermedioLivello di competenza
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4 ore
In questo corso imparerai i dettagli dei classificatori lineari come la regressione logistica e SVM.

Corso

Extreme Gradient Boosting con XGBoost

IntermedioLivello di competenza
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4 ore
Impara le basi del gradient boosting e crea modelli di machine learning allavanguardia usando XGBoost per risolvere problemi di classificazione e regressione.

Corso

Analisi di cluster in Python

IntermedioLivello di competenza
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In questo corso imparerai lapprendimento non supervisionato usando tecniche come il clustering gerarchico e k-means con la libreria SciPy.

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Introduzione a MLflow

AvanzatoLivello di competenza
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Scopri come usare MLflow per semplificare la creazione di applicazioni di machine learning e approfondisci tracking, progetti e modelli.

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Validazione dei modelli in Python

IntermedioLivello di competenza
4.8+
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Impara le basi della validazione dei modelli, le tecniche di validazione e inizia a creare modelli validati e super efficaci.

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Machine Learning con PySpark

AvanzatoLivello di competenza
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4 ore
Impara a fare previsioni dai dati con Apache Spark, usando alberi decisionali, regressione logistica, regressione lineare, insiemi e pipeline.

Corso

Deployment e ciclo di vita in MLOps

AvanzatoLivello di competenza
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807 revisioni
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In questo corso scoprirai il moderno framework MLOps, esplorando il ciclo di vita e limplementazione dei modelli di machine learning.

Corso

Machine Learning end-to-end

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331 revisioni
4 ore
Entra nel mondo dellapprendimento automatico e scopri come progettare, addestrare e implementare modelli end-to-end.

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Ottimizzazione degli iperparametri in Python

IntermedioLivello di competenza
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751 revisioni
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Impara le tecniche per la regolazione automatica degli iperparametri in Python, tra cui Grid, Random e Informed Search.

Corso

Sentiment Analysis con Python

IntermedioLivello di competenza
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412 revisioni
4 ore
I clienti sono entusiasti dei tuoi prodotti o il tuo servizio lascia a desiderare? Scopri come fare unanalisi completa del sentiment.

Corso

Machine Learning for Finance in Python

IntermedioLivello di competenza
4.8+
202 revisioni
4 ore
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

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CI/CD per Machine Learning

AvanzatoLivello di competenza
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Migliora il tuo sviluppo di machine learning con CI/CD usando GitHub Actions e il controllo delle versioni dei dati

Corso

Natural Language Processing con spaCy

IntermedioLivello di competenza
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Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

Corso

Feature Engineering per NLP in Python

AvanzatoLivello di competenza
4.8+
135 revisioni
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Impara i trucchi per prendere le informazioni utili da un testo e trasformarle in un formato che va bene per lapprendimento automatico.

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Analisi del carrello in Python

IntermedioLivello di competenza
4.8+
237 revisioni
4 ore
Scopri le regole di associazione nellanalisi del paniere di mercato con Python usando i dati di una libreria e creando consigli sui film.

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How to Become a Machine Learning Engineer in 2026

Learn how to become a machine learning engineer and discover why it is one of the most lucrative and dynamic career paths in the data world.
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Kurtis Pykes

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33 Machine Learning Projects for All Levels in 2026

Machine learning projects for beginners, final year students, and professionals. The list consists of guided projects, tutorials, and example source code.
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Abid Ali Awan

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Top 12 Machine Learning Engineer Skills To Start Your Career

Master these skills to become a job-ready machine learning engineer in 2024.
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Natassha Selvaraj

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Ready to apply your skills?

Projects allow you to apply your knowledge to a wide range of datasets to solve real-world problems in your browser

    Frequently asked questions

    Is machine learning easy to learn?

    DataCamp's beginner machine learning courses are a lot of hands-on fun, and they provide an excellent foundation for machine learning to advance your career or business. Within weeks, you'll be able to create models and generate predictions and insights. You'll also learn foundational knowledge of Python and R and the fundamentals of artificial intelligence.

    After that, the learning curve gets a bit steeper. Machine learning careers require a deeper understanding of statistics, math, and software engineering, all of which can be mastered at DataCamp.

    What is machine learning used for?

    In a nutshell, machine learning is a type of artificial intelligence whose algorithms, as they acquire data, produce analytical models and make predictions with little to no human intervention.

    It's difficult to find an industry that doesn't use machine learning. For example, marketers use machine learning to forecast returns on investments in marketing campaigns. Likewise, purchasing departments use machine learning to predict needed inventory.

    Businesses of all kinds use machine learning to predict customer behavior, map supply chains, and forecast revenues. Machine learning is used to predict health outcomes and to improve patient satisfaction. Machine learning helps scientists model climate change scenarios, including possible solutions.

    More specifically, machine learning is used in smart devices, search engines, and streaming services (when Netflix suggests a show or movie based on your viewing history, that's machine learning).

    What jobs can you get with machine learning skills?

    Machine learning skills are valuable in programming, data science, and other computer engineering disciplines. In addition, machine learning is a must for anyone wanting to work in robotics!

    Not all jobs that require machine learning are in tech though. For example, linguists use machine learning to track ever-changing languages and dialects. In addition, business departments, such as marketing, accounting, logistics, and purchasing, to name a few, increasingly need machine learning experts to help them make informed business decisions. Knowing machine learning can give you a step up in nearly any position, as modeling and predicting are critical business needs.

    Are machine learning skills in demand?

    Yes, machine learning skills are in high demand. According to a report by the World Economic Forum, demand for AI and ML specialists is expected to grow by 40% between 2023 and 2027.

    How much math do I need to take a machine learning course?

    If you're looking to develop a high-level understanding of machine learning concepts, you don't need much math. If you want to dive deeper and make machine learning your career (as opposed to an added value to your existing career), a foundation in statistics and algebra is helpful. If you don't have a mathematical background, that's okay. We'll teach you everything you need, and our instructors are a lot less scary than your high school calculus teacher.

    Do I need to download machine learning software to learn on DataCamp?

    You do not need to download anything while learning with DataCamp. All the tools we use are web-based.

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