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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

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
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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: Dimensionality Reduction
  • Kategorie: Plot (Graphics)
  • Kategorie: Probability Distribution
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Probability & Statistics
  • Kategorie: Sampling (Statistics)
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Data Mining
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Applied Machine Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: R Programming

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Spezialisierung - 6 Kursreihen

Machine Learning with R: Build, Analyze & Predict

Machine Learning with R: Build, Analyze & Predict

KURS 1, 13 Stunden

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: Classification Algorithms
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: R Programming
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Statistical Programming
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Statistics
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Applied Machine Learning
Advanced Machine Learning with R: Apply & Predict

Advanced Machine Learning with R: Apply & Predict

KURS 2, 18 Stunden

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: Text Mining
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: R Programming
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Forecasting
Kategorie: Statistical Programming
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Machine Learning
Linear Regression with R: Build & Optimize

Linear Regression with R: Build & Optimize

KURS 3, 6 Stunden

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: Model Evaluation
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: R Programming
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Model Training
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Applied Machine Learning
Machine Learning Projects in R with Caret

Machine Learning Projects in R with Caret

KURS 4, 5 Stunden

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: Data Quality
Kategorie: R Programming
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Machine Learning Software
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Validation
Machine Learning with Python & Statistics

Machine Learning with Python & Statistics

KURS 5, 13 Stunden

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: Linear Algebra
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Statistics
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Probability
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Data Science
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Statistical Analysis
Machine Learning in Python: Analyze & Apply

Machine Learning in Python: Analyze & Apply

KURS 6, 14 Stunden

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: Natural Language Processing
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Management
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Model Training
Kategorie: Model Optimization

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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.

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„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.“

Bewertungen von Lernenden aus AI Machine Learning with R & Python Projects

Durchschnitt über alle 6 Kurse

  • 5 Sterne

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    20 %

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  • 1 Stern

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Kurs: Machine Learning with R: Build, Analyze & Predict

Geprüft am 5. Jan. 2026

EE
Kurs: Machine Learning with Python & Statistics

Geprüft am 8. Juni 2026

LM
Kurs: Machine Learning with R: Build, Analyze & Predict

Geprüft am 7. Jan. 2026

Häufig gestellte Fragen