Hoppa till huvudinnehållet
Hem

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.

Skapa ditt kostnadsfria konto

Fortsätt med GoogleVisa fler alternativ

eller


Genom att fortsätta godkänner du våra användarvillkor, vår integritetspolicy och att dina uppgifter lagras i USA.
Group

Utbildar du 2 eller fler personer?

Prova DataCamp for Business

Recommended for Machine Learning beginners

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

Kurs

Introduktion till maskininlärning

GrundläggandeKunskapsnivå
4.8+
12 290 recensioner
2 tim
En introduktion till machine learning utan kodning.

Lärstig

Grunderna i maskininlärning i Python

4.5+
9 recensioner
16 tim
Lär dig konsten att Machine Learning och kom ut som ett proffs på prediktion, mönsterigenkänning och grunderna i Deep Learning och Reinforcement Learning.

Vet du inte var du ska börja?

Gör en bedömning

Utforska kurser och inlärningsvägar inom Machine Learning

Kurs

Övervakad inlärning med scikit-learn

MedelnivåKunskapsnivå
4.8+
9 710 recensioner
4 tim
Vässa kunskaper i maskininlärning med scikit-learn i Python. Använd verkliga dataset i den interaktiva kursen och lär dig skapa kraftfulla prediktioner!

Kurs

Oövervakad inlärning i Python

MedelnivåKunskapsnivå
4.8+
1 244 recensioner
4 tim
Lär dig att klustra, transformera, visualisera och utvinna insikter från omärkta datamängder med scikit-learn och scipy.

Kurs

MLOps-koncept

MedelnivåKunskapsnivå
4.8+
3 048 recensioner
2 tim
Upptäck hur MLOps kan ta maskininlärningsmodeller från lokala notebooks till fungerande modeller i produktion som skapar verkligt affärsvärde.

Kurs

Maskininlärning för verksamheter

GrundläggandeKunskapsnivå
4.8+
1 911 recensioner
2 tim
Förstå grunderna i Machine Learning och hur det tillämpas i affärsvärlden.

Kurs

Linjära klassificerare i Python

MedelnivåKunskapsnivå
4.8+
369 recensioner
4 tim
In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.

Kurs

Introduktion till MLflow

AvanceradKunskapsnivå
4.7+
903 recensioner
4 tim
Lär dig använda MLflow för att förenkla komplexiteten i att bygga maskininlärningsapplikationer. Utforska MLflow-spårning, projekt, modeller och modellregister.

Kurs

MLOps-driftsättning och livscykelhantering

AvanceradKunskapsnivå
4.7+
1 045 recensioner
4 tim
I den här kursen utforskar du det moderna MLOps-ramverket, med fokus på livscykeln och driftsättning av maskininlärningsmodeller.

Kurs

End-to-End Machine Learning

MedelnivåKunskapsnivå
4.7+
412 recensioner
4 tim
Utforska machine learning och lär dig att designa, träna och driftsätta end-to-end-modeller.

Kurs

Extreme Gradient Boosting med XGBoost

MedelnivåKunskapsnivå
4.8+
288 recensioner
4 tim
Lär dig grunderna i gradient boosting och bygg toppmoderna maskininlärningsmodeller med XGBoost för att lösa klassificerings- och regressionsproblem.

Kurs

Bildbehandling i Python

MedelnivåKunskapsnivå
4.8+
227 recensioner
4 tim
Lär dig bearbeta, transformera och manipulera bilder som du vill.

Kurs

Klusteranalys i Python

MedelnivåKunskapsnivå
4.7+
1 126 recensioner
4 tim
I den här kursen introduceras du till oövervakad inlärning genom tekniker som hierarkisk klustring och k-means-klustring med SciPy-biblioteket.

Kurs

Modellvalidering i Python

MedelnivåKunskapsnivå
4.8+
1 049 recensioner
4 tim
Lär dig grunderna i modellvalidering, valideringstekniker och börja skapa validerade och högpresterande modeller.

Kurs

Övervakad inlärning i R: Regression

MedelnivåKunskapsnivå
4.6+
110 recensioner
4 tim
I den här kursen lär du dig att förutsäga framtida händelser med linjär regression, generaliserade additiva modeller, random forests och xgboost.

Kurs

CI/CD för maskininlärning

AvanceradKunskapsnivå
4.7+
464 recensioner
5 tim
Lyft din Machine Learning-utveckling med CI/CD med GitHub Actions och Data Version Control

Kurs

Dimensionsreduktion i Python

MedelnivåKunskapsnivå
4.8+
992 recensioner
4 tim
Förstå konceptet att minska dimensionaliteten i dina data och bemästra teknikerna för att göra det i Python.

Kurs

Övervakning av maskininlärningskoncept

MedelnivåKunskapsnivå
4.8+
584 recensioner
2 tim
Lär dig utmaningarna med att övervaka maskininlärningsmodeller i produktion, inklusive data- och konceptdrift, samt metoder för att motverka modellförsämring.

Kurs

Maskininlärning för finans i Python

MedelnivåKunskapsnivå
4.8+
245 recensioner
4 tim
Lär dig att modellera och förutsäga aktiedatavärden med linjära modeller, beslutsträd, random forests och neurala nätverk.

Kurs

Maskininlärning med PySpark

AvanceradKunskapsnivå
4.8+
794 recensioner
4 tim
Förbättra dina prediktioner med Apache Spark: beslutsträd, logistisk regression, linjär regression, ensembler och pipelines.

Kurs

Fullt automatiserad MLOps

MedelnivåKunskapsnivå
4.8+
401 recensioner
4 tim
Lär dig om MLOps-arkitektur, CI/CD/CM/CT-tekniker och automationsmönster för att driftsätta ML-system som kan leverera värde över tid.

Kurs

ARIMA-modeller i Python

AvanceradKunskapsnivå
4.8+
460 recensioner
4 tim
Lär dig ARIMA-modeller i Python och bli expert på tidsserieanalys.

Kurs

Hyperparameterjustering i Python

MedelnivåKunskapsnivå
4.8+
895 recensioner
4 tim
Lär dig tekniker för automatiserad hyperparameteroptimering i Python, inklusive Grid, Random och Informed Search.

Kurs

Marknadskorgsanalys i Python

MedelnivåKunskapsnivå
4.8+
313 recensioner
4 tim
Utforska associationsregler i marknadskorgsanalys med Python med bokhandelsdata och skapa filmtips.

Kurs

Sentimentanalys i Python

MedelnivåKunskapsnivå
4.8+
487 recensioner
4 tim
Är kunderna begeistrade över dina produkter eller brister din service? Lär dig hur du utför en sentimentanalys från början till slut.

Relaterade resurser om Machine Learning

blogg

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.
Kurtis Pykes 's photo

Kurtis Pykes

15 min

blogg

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.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

15 min

blogg

Top 12 Machine Learning Engineer Skills To Start Your Career

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

Natassha Selvaraj

11 min


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.

Övriga teknologier och ämnen

teknologier

Utveckla dina datafärdigheter med DataCamp for Mobile

Gör framsteg på språng med våra mobilkurser och dagliga femminuters kodningsutmaningar.