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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

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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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  • 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: Regression Analysis
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: R Programming
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Supervised 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: Machine Learning
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: R Programming
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Mining
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: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
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: Unsupervised Learning
Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Analysis
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Feature Engineering
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: Statistics
Kategorie: Probability
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Data Analysis
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: Machine Learning
Kategorie: NumPy
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Data Preprocessing

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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.“
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