By the end of this course, learners will be able to prepare datasets, detect and handle missing values, apply imputation strategies, perform correlation analysis, address data imbalance, and implement clustering using the caret package in R. Participants will also gain hands-on experience in reproducing research results, validating data quality, and streamlining machine learning workflows.
Machine Learning Projects in R with Caret
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Machine Learning Projects in R with Caret
Ce cours fait partie de Spécialisation AI Machine Learning with R & Python Projects
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Prepare datasets, handle missing values, and apply imputation.
Perform correlation analysis and manage data imbalance.
Implement clustering with caret and validate ML workflows.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Quality
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Analysis
- Catégorie : Correlation Analysis
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Data Integrity
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
octobre 2025
Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation AI Machine Learning with R & Python Projects
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 2 modules dans ce cours
This module introduces learners to the machine learning project framework using the caret package in R. It emphasizes understanding the project scope, reading datasets, and addressing fundamental data quality challenges such as missing values and attribute checks. Learners will build a solid foundation for effective data preprocessing and ensure readiness for advanced modeling stages.
Inclus
5 vidéos3 devoirs1 plugin
This module focuses on advanced data preparation techniques and clustering methods. Learners will explore correlation analysis, address data imbalance, select imputation strategies, preprocess imputed datasets, and implement clustering algorithms. By the end, learners will be able to prepare datasets for modeling and uncover meaningful patterns through unsupervised learning.
Inclus
5 vidéos3 devoirs
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Statut : Essai gratuit
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When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
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