EDUCBA
Spezialisierung für AI Machine Learning with R & Python Projects

Schalten Sie mit Coursera Plus den Zugang zu mehr als 10.000 Kursen frei. Starten Sie die 7-tägige kostenlose Testversion.

EDUCBA

Spezialisierung für AI Machine Learning with R & Python Projects

Master Machine Learning with R and Python. Gain hands-on experience building ML models in R and Python through real-world projects.

EDUCBA

Dozent: EDUCBA

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Apply machine learning algorithms in R and Python to analyze and predict real-world data.

  • Optimize, validate, and interpret models using statistical and computational techniques.

  • Build end-to-end ML projects, from preprocessing to deployment-ready solutions.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Probability Distribution
  • Kategorie: Dimensionality Reduction
  • Kategorie: Statistical Methods
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Linear Algebra
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Data Mining
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Sampling (Statistics)
  • Kategorie: Probability
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: R Programming

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Oktober 2025

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von EDUCBA.

Spezialisierung - 6 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Apply ML foundations, probability, and statistical concepts in R.

  • Implement regression, classification, and decision tree models.

  • Use ensemble methods like random forests and boosting in R.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: R Programming
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Manipulation

Was Sie lernen werden

  • Apply clustering, Naive Bayes, PCA, and neural networks in R.

  • Forecast time series with ARIMA, Prophet, and boosting methods.

  • Implement market basket analysis and optimize predictive models.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programming
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Forecasting
Kategorie: Unsupervised Learning

Was Sie lernen werden

  • Define regression concepts and build simple/multiple models in R.

  • Apply dummy variables, statistical tests, and model validation.

  • Optimize models with backward elimination for predictive accuracy.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Validation
Kategorie: R Programming
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Feature Engineering

Was Sie lernen werden

  • Prepare datasets, handle missing values, and apply imputation.

  • Perform correlation analysis and manage data imbalance.

  • Implement clustering with caret and validate ML workflows.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: R Programming
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Analysis
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Machine Learning Algorithms

Was Sie lernen werden

  • Apply probability, sampling, and distributions to datasets.

  • Use linear algebra and hypothesis testing for data analysis.

  • Build and validate ML models with Python in real-world contexts.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Probability
Kategorie: Statistics
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Data Analysis

Was Sie lernen werden

  • Apply NumPy, Pandas, and Matplotlib for data analysis & visualization.

  • Build, train, and validate supervised & unsupervised ML models.

  • Implement NLP, face recognition, and text classification projects.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: NumPy
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Python Programming

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozent

EDUCBA
EDUCBA
560 Kurse165.246 Lernende

von

EDUCBA

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Coursera Plus

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten

Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.

Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online

Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.

Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.

Häufig gestellte Fragen