Course · 7 chapters
Machine Learning
Build classical ML models that hold up in production. With scikit-learn, learn data splitting, EDA, feature engineering, and algorithm selection across 7 practitioner chapters.
What you'll be able to do
- Frame problems as classification or regression
- Split data without leakage
- Run exploratory data analysis
- Engineer features in clean pipelines
- Pick the right scikit-learn algorithm
- Validate models with cross-validation
What's inside
- 1Data splitsen — train / validatie / test op de juiste manier
Leer waarom een driedeling onmisbaar is, hoe je verhoudingen kiest, structuur behoudt, tijd respecteert en de lekkage voorkomt waardoor modellen in notebooks geweldig lijken, maar in productie falen.
- 2Best practices voor modelselectie — stem het algoritme af op data en doel
Leer het systematische proces voor het kiezen van het juiste ML-algoritme: begin met een baseline, stem af op de datakenmerken, valideer met cross-validatie, en weet wanneer je kunt shippen.
- 3Machine learning: begin hier
De oriëntatiekaart voor het machine learning-pad — waarom deze zes hoofdstukken bij elkaar horen, wat je kunt na afronding, en waar je begint.
- 4Algoritme-overzicht — sklearn-families, wanneer je welke inzet
Koppel elk ML-probleemtype aan de concrete algoritmefamilies in scikit-learn — lineaire modellen, bomen, SVM's, ensembles en meer — zodat je het juiste gereedschap kiest vóór je een regel code schrijft.
- 5Dataopschoning & feature-engineering
Ontbrekende waarden, uitschieters, schaling, encoding en pipeline-opbouw — zet ruwe EDA-bevindingen om in modelklare features.
- 6Verkennende data-analyse — verdelingen, correlaties, anomalieën
Beheers het systematisch onderzoeken van datasets vóór het modelleren — verdelingen onthullen de vorm, correlaties onthullen het signaal en anomalieën onthullen wat er gerepareerd moet worden.
- 7ML-probleemtypen — Classificatie, Regressie, Clustering
Leer herkennen of je bedrijfsvraag een classifier, een regressor of een clustering-algoritme vereist — de beslissing die elke vervolgkeuze bepaalt.
Frequently asked questions
- What will I learn in this machine learning course?
- You learn the classical ML workflow end to end: data splitting, exploratory data analysis, data cleaning, feature engineering, identifying the problem type, and choosing the right scikit-learn algorithm. The 7 chapters are built around practical, production-minded decisions.
- Who is this course for?
- It is aimed at engineers at a practitioner level who want to build reliable machine learning models with scikit-learn. It suits software or data engineers moving into ML who already write code and want a systematic modeling process.
- Do I need prior experience or to know how to code?
- Yes, this is a practitioner-level path, so you should be comfortable coding in Python and working with data. It assumes you can run code rather than teaching programming from scratch.
- How long is the course and is there a certificate?
- The path has 7 chapters totaling about 140 minutes (roughly 2.3 hours). Completing the chapters in the AI Academy earns a certificate you can share.
- Is this course free?
- No, this is a paid path included with an AI Academy by Anthropos subscription. Once subscribed, you get full access to all 7 chapters.
Earn a certificate
Complete all chapters to receive your certificate of completion.