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Spezialisierung für AI Machine Learning with R & Python Projects

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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.

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Dozent: EDUCBA

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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

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

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Oktober 2025

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  • 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: Probability Distribution
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: R Programming
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Machine Learning
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: Classification Algorithms
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Text Mining
Kategorie: R Programming
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Mining

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

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

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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.“

Häufig gestellte Fragen