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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 17 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
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: 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: R Programming
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Analysis

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: Machine Learning
Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Data Mining
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: Model Evaluation
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Correlation Analysis

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: Unsupervised Learning
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: R Programming
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Cleansing

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

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

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Felipe M.

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„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
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Chaitanya A.

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Häufig gestellte Fragen