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Spezialisierung „AI Machine Learning with R & Python Projects“

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Spezialisierung „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.

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Dozent: EDUCBA

Bei Coursera Plus enthalten

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aus 16 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
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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: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Data Mining
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Dimensionality Reduction
  • Kategorie: Linear Algebra
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Probability
  • Kategorie: Probability Distribution
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Sampling (Statistics)
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Oktober 2025

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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: Model Evaluation
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: R Programming
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Statistical Modeling

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: Classification Algorithms
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Exploratory Data Analysis

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 Modeling
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Supervised Learning

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 Preprocessing
Kategorie: R Programming
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Exploratory Data Analysis

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: Statistics
Kategorie: Probability
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
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: Machine Learning
Kategorie: NumPy
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Visualization

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Jennifer J.

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Larry W.

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Häufig gestellte Fragen