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Spezialisierung „Apply Machine Learning for Predictive Business Analytics“

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Spezialisierung „Apply Machine Learning for Predictive Business Analytics“

Predictive Analytics for Business Decision Making.

Build and interpret machine learning models to drive data-backed business insights.

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Dozent: EDUCBA

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aus 14 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Build, evaluate, and interpret predictive machine learning models for business use cases.

  • Apply analytics workflows to solve problems in finance, logistics, and supply chain domains.

  • Translate model results into actionable insights for data-driven decision making.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Inventory and Warehousing
  • Kategorie: Supply Chain Management
  • Kategorie: Data-Driven Decision-Making
  • Kategorie: Demand Planning
  • Kategorie: Profit and Loss (P&L) Management
  • Kategorie: Financial Data
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Advanced Analytics
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Analytics
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Customer Demand Planning
  • Kategorie: Predictive Analytics
  • Kategorie: Customer Analysis
  • Kategorie: Business
  • Kategorie: Predictive Modeling

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: R Programming

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Analyze & Build a Churn Prediction Model in R

Analyze & Build a Churn Prediction Model in R

KURS 1, 5 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Analyze and prepare customer data for churn prediction models in R.

  • Build and evaluate machine learning models using logistic regression and trees.

  • Interpret model results to support data-driven business decisions.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Science
Kategorie: Model Training
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Customer Retention
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: R (Software)

Was Sie lernen werden

  • Analyze banking, credit, and payment systems to identify fraud and risk patterns.

  • Apply machine learning and efficiency models to detect fraud and assess performance.

  • Interpret risk, profitability, and efficiency outputs for data-driven financial decisions.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Risk Modeling
Kategorie: Financial Systems
Kategorie: Financial Data
Kategorie: Regulatory Compliance
Kategorie: Performance Measurement
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Operational Analysis
Kategorie: Profit and Loss (P&L) Management
Kategorie: Operations Research
Kategorie: Financial Regulation
Kategorie: Loans
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Lending and Underwriting
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Financial Statement Analysis
Kategorie: Benchmarking

Was Sie lernen werden

  • Analyze shipping, pricing, inventory, and demand data using analytics techniques.

  • Apply machine learning workflows to predict shipping time and demand.

  • Evaluate models using business-aligned metrics to support logistics decisions.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Demand Planning
Kategorie: Model Training
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Supply Chain
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Logistics Management
Kategorie: Inventory and Warehousing
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Customer Demand Planning
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Forecasting
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Shipping and Receiving
Kategorie: Logistics
Kategorie: Transportation, Supply Chain, and Logistics

Was Sie lernen werden

  • Analyze supply chain demand trends using heatmaps and visual analytics.

  • Apply data preparation and clustering techniques to uncover demand patterns.

  • Interpret visual insights to support data-driven supply chain decisions.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Supply Chain Management
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Advanced Analytics

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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.

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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Kurs: Analyze Financial Fraud Using Machine Learning Analytics

Geprüft am 28. Juli 2026

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Kurs: Analyze Financial Fraud Using Machine Learning Analytics

Geprüft am 26. Juli 2026

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Kurs: Analyze Financial Fraud Using Machine Learning Analytics

Geprüft am 27. Juli 2026

Häufig gestellte Fragen