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Spezialisierung „Apply R for Predictive Analytics and Machine Learning“

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Spezialisierung „Apply R for Predictive Analytics and Machine Learning“

Predictive Analytics and Machine Learning in R.

Build, evaluate, and deploy predictive models using R for real-world business problems.

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Dozent: EDUCBA

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Was Sie lernen werden

  • Apply R programming techniques to perform statistical and predictive data analysis.

  • Build and evaluate machine learning models for business decision-making.

  • Prepare, transform, and analyze real-world datasets for actionable insights.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Business Analytics
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Data Mining
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Decision Tree Learning
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Predictive Analytics
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Probability & Statistics
  • Kategorie: Risk Modeling
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Transaction Processing
  • Kategorie: Data Visualization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: R Programming

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Februar 2026

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  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von EDUCBA.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Analyze and visualize data using R programming and core data manipulation techniques.

  • Apply statistical methods and build predictive models such as regression and decision trees.

  • Interpret analytical results to support real-world, data-driven decision-making.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Case Studies
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Probability & Statistics

Was Sie lernen werden

  • Perform Market Basket Analysis in R using association rules and support thresholds.

  • Clean and analyze real-world transactional grocery data for co-purchase patterns.

  • Apply Apriori and Eclat algorithms to uncover meaningful purchasing insights.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Cross Selling
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Consumer Behaviour
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Market Analysis
Kategorie: Transaction Processing
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Interactive Data Visualization

Was Sie lernen werden

  • Build and optimize classification models in R to predict customer purchase behavior.

  • Evaluate predictive features and model performance using IV, ROC, and lift analysis.

  • Validate, interpret, and reuse predictive models using real-world customer data.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: R Programming
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Risk Modeling

Was Sie lernen werden

  • Prepare and transform telecom customer data for churn prediction using R.

  • Apply feature engineering techniques including encoding, scaling, and variable selection.

  • Build structured, machine-learning-ready datasets for reliable churn model evaluation.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Preprocessing

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