为在机器学习领域就业做好准备。在本课程中，您将学习人工智能和机器学习等紧缺技能， 在不到 3 个月的时间内为就业做好准备。

机器学习是对计算机系统的使用和开发，这些系统能够通过使用算法和统计模型来分析数据中的模式并从中得出推论，从而进行学习和适应。机器学习是人工智能（AI）的一个分支，通过学习计算机来模仿人类智能，从而解决复杂的任务。精通机器学习的人可担任的职务包括机器学习工程师、NLP 科学家和数据工程师。

本专业的课程包括对机器学习相关的主要算法、用途和最佳实践进行扎实的理论理解和大量实践。涵盖的主题包括监督和非监督学习、回归、分类、聚类、深度学习和强化学习。

您将使用一些最相关的开源框架和库来跟踪和编码自己的项目 ，并通过完成最后的顶点项目来应用您在各门课程中学到的知识。

结业后，您将获得项目组合和 IBM颁发的专业证书 ，以展示您的专业知识。您还将获得 IBM 数字徽章，并获得职业资源以帮助您求职，包括模拟面试和简历支持。

应用的学习项目

本专业证书非常注重培养实际技能，帮助您在机器学习和深度学习领域取得职业发展。所有课程都包括一系列动手实验室和最终项目，帮助您专注于自己感兴趣的特定项目。在本专业证书的学习过程中，您将接触到一系列工具、库、云服务、数据集、算法、作业和项目，从而掌握在机器学习工作中使用的实用技能。

这些技能包括

工具Jupyter 笔记本和 Watson Studio

库Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、ipython-sql、Scikit-learn、ScipPy、Keras 和 TensorFlow。

算法：监督和非监督学习、回归、分类、聚类、 线性回归、岭回归、机器学习 (ML) 算法、决策树、集合学习、生存分析、K-means 聚类、DBSCAN、降维