Ga naar de hoofdinhoud
ThuisPython

Leerpad

Wetenschapper op het gebied van machine learning in Python

Bijgewerkt 12-2025
Ontdek machine learning met Python en werk eraan om een machine learning-wetenschapper te worden. Ontdek begeleid, onbegeleid en diepgaand leren.
Start Track Gratis

Inbegrepen bijPremium or Teams

PythonMachine Learning85 Hr4,822

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan, ga je akkoord met onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens in de VS worden opgeslagen.
Group

Wil je 2 of meer mensen trainen?

Proberen DataCamp for Business

Populair bij mensen die bij duizenden bedrijven leren

Trackbeschrijving

Wetenschapper op het gebied van machine learning in Python

Leer de belangrijkste Python-vaardigheden voor machine learning

Begin je reis om een machine learning-wetenschapper te worden met deze complete Python-cursus. Doe praktijkervaring op met begeleide, onbegeleide en deep learning-technieken terwijl je met echte datasets werkt. Aan het einde van deze track heb je het zelfvertrouwen en de vaardigheden om complexe machine learning-problemen aan te pakken en krachtige voorspellende modellen te bouwen.

Van Python-basis tot geavanceerde machine learning

Of je nu net begint met Python of al een ervaren programmeur bent, deze track is echt iets voor jou. Je begint met de basis van Python-programmeren en gaat dan snel verder met geavanceerde machine learning-concepten. Het zorgvuldig samengestelde curriculum omvat:
  • Begeleid leren met scikit-learn
  • Technieken voor onbegeleid leren, zoals clustering en dimensiereductie
  • Lineaire classifiers en boomstructuurmodellen
  • Gradient boosting met XGBoost
  • Feature engineering en voorbewerking voor machine learning
  • Tijdreeksanalyse en voorspelling
  • Natuurlijke taalverwerking met spaCy
  • Deep learning met PyTorch
  • Gedistribueerd machine learning met PySpark

Praktijkgericht leren met echte projecten

Gebruik je vaardigheden voor echte projecten die lijken op de uitdagingen waar machine learning-wetenschappers in de industrie mee te maken hebben. Je gaat met allerlei soorten datasets werken, van klantgedrag tot afbeeldingen en tekst, om echte problemen op te lossen. Door voorspellende modellen voor de landbouw te maken, Antarctische pinguïnsoorten te clusteren en te voorspellen hoe lang films worden gehuurd, krijg je praktische ervaring met het aanpakken van ingewikkelde machine learning-taken. Daarnaast ga je strategieën ontdekken om goed te presteren in Kaggle-wedstrijden, waardoor je je vaardigheden om goed presterende modellen te ontwikkelen kunt verbeteren. Deze projecten helpen je om een toffe portfolio op te bouwen waarmee je je machine learning-expertise aan potentiële werkgevers kunt laten zien.

Klaar voor de arbeidsmarkt met vaardigheden waar veel vraag naar is

Machine learning is een van de meest gewilde vaardigheden op de huidige arbeidsmarkt. Als je deze track afrondt, ben je helemaal klaar om:Solliciteer naar banen als machine learning-wetenschapper in allerlei sectoren.
  • Werk samen met datawetenschapsteams om lastige problemen op te lossen.
  • Doe mee aan Kaggle-wedstrijden en hackathons
  • Ga verder met je specialisatie in dingen als NLP, computervisie of big data.
Waarom Python voor machine learning?Python is de favoriete taal geworden voor machine learning omdat het simpel en veelzijdig is en een groot ecosysteem van krachtige bibliotheken heeft. Met tools als scikit-learn, PyTorch en PySpark kun je met Python machine learning-algoritmen efficiënt implementeren en opschalen om grote datasets te verwerken. Als je Python onder de knie hebt voor machine learning, gaan er heel veel kansen voor je open in dit snel groeiende vakgebied.

Ontdek je potentieel als machine learning-wetenschapper

Klaar om je eerste stap te zetten naar een leuke carrière in machine learning? Schrijf je vandaag nog in voor de opleiding Machine Learning Scientist in Python Track en leer de vaardigheden en het zelfvertrouwen om echte machine learning-uitdagingen aan te pakken. Met deskundige begeleiding, praktische projecten en een ondersteunende leergemeenschap ben je goed op weg om machine learning-wetenschapper te worden.

Wat je nodig hebt

Er zijn geen vereisten voor deze track.

  • Course

    1

    Supervised Learning with scikit-learn

    Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!

  • Project

    bonus

    Predictive Modeling for Agriculture

    Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

  • Course

    3

    Unsupervised Learning in Python

    Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.

  • Course

    8

    Extreme Gradient Boosting with XGBoost

    Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

  • Course

    9

    Cluster Analysis in Python

    In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.

  • Course

    10

    Dimensionality Reduction in Python

    Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.

  • Course

    14

    Model Validation in Python

    Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.

  • Course

    19

    Natural Language Processing with spaCy

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

  • Course

    24

    Introduction to PySpark

    Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!

  • Course

    25

    Machine Learning with PySpark

    Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.

Wetenschapper op het gebied van machine learning in Python
21 Cursussen
Track
voltooid

Verklaring van voltooiing verdienen

Voeg deze kwalificatie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of sollicitatiebrief.
Deel het op social media en in je prestatiebeoordeling.

Inbegrepen bijPremium or Teams

Schrijf Je Nu in

Doe mee 18 miljoen leerlingen en begin Wetenschapper op het gebied van machine learning in Python Vandaag!

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan, ga je akkoord met onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens in de VS worden opgeslagen.