Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Clustering Algorithmen anzuwenden, Naive Bayes Klassifikatoren zu implementieren, Text mit Hauptkomponentenanalyse (PCA) zu analysieren und grundlegende neuronale Netzwerke zu entwerfen. Sie werden auch Zeitreihenmuster auswerten, Vorhersagen mit ARIMA und Prophet treffen, die Vorhersageleistung mit Gradient Boosting optimieren und Assoziationen durch Marktkorbanalysen aufdecken. Dieser Kurs vermittelt fortgeschrittene Techniken des Maschinellen Lernens mit R und verbindet theoretisches Wissen mit praktischer Umsetzung. Im Gegensatz zu herkömmlichen Kursen werden Clustering, überwachte Modelle, Dimensionalitätsreduktion, neuronale Netzwerke und fortgeschrittene Prognosen in einem einzigen strukturierten Programm integriert. Durch praktische Code-Beispiele und Fallstudien aus der Praxis stärken die Teilnehmer ihre Fähigkeit, Daten vorzuverarbeiten, geeignete Algorithmen auszuwählen und Ergebnisse effektiv zu interpretieren. Was diesen Kurs einzigartig macht, ist die Ausgewogenheit von klassischen statistischen Grundlagen und modernen ML-Anwendungen, die den Lernenden den Übergang von der explorativen Analyse zur Erstellung produktionsreifer Modelle ermöglicht. Fachleute, Fachkräfte für Datenanalyse und angehende Datenwissenschaftler werden von der Beherrschung fortgeschrittener Techniken profitieren, die sowohl die Genauigkeit als auch die Interpretierbarkeit von Vorhersagemodellen verbessern.