This hands-on pathway builds practical machine learning capability using GNU Octave—the open-source MATLAB alternative—plus a focused module in R for classification. Across four Octave courses you’ll progress from installation and core matrix operations to data wrangling, visualization (2D/3D, mesh, annotated plots), control structures, reusable functions, and time-series handling. You’ll then apply supervised learning with logistic regression in R, covering preprocessing, evaluation (confusion matrix, ROC/AUC), and threshold decisions. Graduates leave ready to prototype ML workflows and analyze real datasets efficiently for data science and analytics roles.
Spécialisation Octave for Machine Learning: Data Analysis Mastery
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Spécialisation Octave for Machine Learning: Data Analysis Mastery
Build ML Workflows With GNU Octave. Master Octave, data analysis, visualization, time series, and logistic regression for ML impact.
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant
Expérience recommandée
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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niveau Débutant
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Ce que vous apprendrez
Build end-to-end ML prototypes in Octave using matrices, control flow, functions, and plots.
Process and visualize real datasets; compute skewness, kurtosis, and time-series features.
Train and evaluate logistic regression models in R with preprocessing, confusion matrices, and ROC/AUC.
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
- Scripting
- Scripting Languages
- Numerical Analysis
- Software Installation
- Graphing
- Statistical Analysis
- Data Analysis
- Visualization (Computer Graphics)
- Mathematical Modeling
- Plot (Graphics)
- Scalability
- Data Visualization
- Programming Principles
- Descriptive Statistics
- Time Series Analysis and Forecasting
- Scientific Visualization
- Predictive Modeling
- Text Mining
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !
septembre 2025
37 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de EDUCBA
Spécialisation - série de 4 cours
Ce que vous apprendrez
Install Octave and perform matrix, string, and data operations.
Apply symbolic math and statistical methods for analysis.
Visualize datasets with plots, mesh grids, and annotations.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Numerical Analysis
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Software Installation
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Structures
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Computer Programming
Catégorie : Text Mining
Catégorie : Mathematical Software
Ce que vous apprendrez
Apply Octave functions for data I/O, interpolation, and extrapolation.
Build reusable functions with loops and advanced control structures.
Manage temporal data for predictive modeling and time-series analysis.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : File Management
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Mathematical Software
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Scalability
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Scripting
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Processing
Ce que vous apprendrez
Apply advanced Octave functions with 2D and 3D plotting.
Build reusable scripts using loops and control structures.
Implement robust, error-resilient programs for computation.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Graphing
Catégorie : Numerical Analysis
Catégorie : Scripting
Catégorie : Matlab
Catégorie : Computational Thinking
Catégorie : Scripting Languages
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Debugging
Catégorie : Scientific Visualization
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Object Oriented Programming (OOP)
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Visualization (Computer Graphics)
Ce que vous apprendrez
Install GNU Octave and perform core numerical computations.
Use operators, control structures, and iterative programming.
Build reusable functions for advanced problem-solving tasks.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Mathematical Software
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Numerical Analysis
Catégorie : Trigonometry
Catégorie : Development Environment
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Engineering Calculations
Catégorie : Data Structures
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Applied Mathematics
Catégorie : Mathematical Modeling
Catégorie : Software Installation
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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Foire Aux Questions
Plan for 13–14 weeks at 3–4 hours per week (≈40–56 total learning hours). A practical pace is: Weeks 1–3 – Octave foundations and visualization (Course 1); Weeks 4–6 – intermediate Octave for ML workflows (Course 2); Weeks 7–9 – advanced plotting, scripting, and control flow (Course 3); Weeks 10–12 – functions, modular design, and numerical computing (Course 4); Weeks 13–14 – logistic regression in R plus applied projects (Course 5). This cadence leaves time for hands-on practice and mini-projects (e.g., diabetes prediction and credit-risk scoring) so you finish with job-ready, portfolio evidence in GNU Octave, data analysis, and machine learning.
Learners should have a basic understanding of mathematics (algebra and statistics) and some familiarity with programming concepts. Prior exposure to Python, MATLAB, or Octave is helpful but not required, as the courses start with beginner-friendly foundations.
Yes. The specialization is designed in a progressive sequence, where each course builds on the skills gained in the previous one. Starting with Octave basics and moving through advanced programming, visualization, and applied machine learning ensures a structured learning journey that maximizes mastery.
Plus de questions
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