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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 19 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

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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: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Plot (Graphics)
  • Kategorie: Probability & Statistics
  • 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

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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

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: Correlation Analysis
Kategorie: R Programming
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Statistical Programming
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Statistics
Kategorie: Data Analysis
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: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: R Programming
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Forecasting
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Model Evaluation
Linear Regression with R: Build & Optimize

Linear Regression with R: Build & Optimize

KURS 3, 7 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: Predictive Modeling
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: R Programming
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Verification And Validation
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Model Training
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Statistical Methods
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: R Programming
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Machine Learning Software
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: Machine Learning
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Statistics
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Probability
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Data Science
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Statistical Machine Learning
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: NumPy
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Model Training
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Management

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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.

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