Beginning Machine Learning: Python and TensorFlow Regression

Build a solid foundation in Python coding and use TensorFlow to create regression models that analyze data trends and automate predictive tasks.

3.9 (176) ⏱ 38 мин 📚 7 уроков 🎧 Аудиоверсия

О курсе

Machine learning is transforming how we analyze data and automate tasks, but getting started with the code can feel overwhelming. This course simplifies the process, guiding you step-by-step from basic programming concepts to building your first predictive models. Through clear written explanations and practical code examples, you will transition from a coding novice to a developer capable of implementing regression analysis. You will learn how to structure data, write clean Python code, and leverage TensorFlow to build models that identify trends and make predictions. What you'll learn: - Understand the core principles of Python programming, including modern syntax, type hints, and clean code structure - Configure and write regression analysis models using TensorFlow to predict continuous numerical values - Apply data preparation techniques to clean and format datasets for machine learning workflows - Build single-variable and multi-variable predictive models to identify data trends - Practice debugging and refining your machine learning code through written exercises The course starts with essential programming fundamentals and key machine learning terminology before moving into hands-on regression projects. You will progress systematically from writing basic scripts to developing functional TensorFlow models. This course is designed entirely for beginners, and no prior programming or advanced mathematics experience is required. Start your journey into data science and machine learning today.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 30 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    38 мин практического материала

Отзывы (2)

Hugo Dubois LU Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2026-03-01T16:41:57+00:00

Хмм, я не уверен, что это для абсолютного новичка. Это предполагает немного предварительных знаний, которые не были явно преподаны. Некоторые примеры были запутанными.

David Reed AU
★ 4 · 2025-03-08T01:05:57+00:00

Этот курс превзошёл мои ожидания! Примеры были на месте и действительно помогли закрепить обучение. Определенно стоит времени.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Моделирование предсказаний с использованием линейной регрессии в SPSS и Excel

Узнайте, как создавать, интерпретировать и проверять модели линейной регрессии с использованием SPSS и Excel для решения реальных задач прогнозного анализа.
★ 5.0 (16)
$4.99$9.99

Прикладная предиктивная аналитика с SPSS

Научитесь строить и интерпретировать статистические модели в SPSS для прогнозирования результатов и принятия решений на основе данных.
★ 4.9 (14)
$4.99$9.99

Машинное обучение с наблюдением для начинающих

Освободитесь от основ регрессии и классификации, чтобы создать свои первые модели предсказания на Python.
★ 4.9 (1,325)
$4.99$9.99

Анализ временных рядов, прогнозирование и машинное обучение на Python

Освойте статистические модели и модели машинного обучения на Python для анализа временных данных, прогнозирования будущих тенденций и построения прогностических конвейеров для финансов, продаж и операционной деятельности.
★ 4.8 (3,137)
$4.99$9.99

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство