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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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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
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Flexibler Zeitplan
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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: Advanced Analytics
  • Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Data Mining
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Model Optimization
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Predictive Analytics
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Risk Modeling
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Transaction Processing
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Data Visualization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: R (Software)

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Februar 2026

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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: Regression Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Case Studies
Kategorie: Analytics
Kategorie: Statistical Programming
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Programming Principles
Analyze Market Basket Data Using R

Analyze Market Basket Data Using R

KURS 2, 5 Stunden

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 Quality
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Market Analysis
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Model Training
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Consumer Behaviour
Kategorie: Transaction Processing
Analyze and Predict Card Purchases Using R

Analyze and Predict Card Purchases Using R

KURS 3, 5 Stunden

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: Predictive Modeling
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Data Persistence
Kategorie: Model Training
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Validation
Kategorie: R Programming
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Risk Modeling
Kategorie: Statistical 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: Predictive Analytics
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: R Programming
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Model Training

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Larry W.

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Chaitanya A.

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