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Spécialisation "AI Machine Learning with R & Python Projects"

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Spécialisation "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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Instructeur : EDUCBA

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 18 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Data Mining
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Dimensionality Reduction
  • Catégorie : Machine Learning Algorithms
  • Catégorie : Matplotlib
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Plot (Graphics)
  • Catégorie : Probability & Statistics
  • Catégorie : Probability Distribution
  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Sampling (Statistics)
  • Catégorie : Statistical Analysis
  • Catégorie : Statistical Hypothesis Testing

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : NumPy
  • Catégorie : Pandas (Python Package)
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : R Programming

Détails à connaître

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  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
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Spécialisation - série de 6 cours

Machine Learning with R: Build, Analyze & Predict

Machine Learning with R: Build, Analyze & Predict

COURS 1, 13 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : R Programming
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Probability Distribution
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : R (Software)
Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Statistics
Advanced Machine Learning with R: Apply & Predict

Advanced Machine Learning with R: Apply & Predict

COURS 2, 18 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : R Programming
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Text Mining
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Forecasting
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Linear Regression with R: Build & Optimize

Linear Regression with R: Build & Optimize

COURS 3, 7 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Model Training
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Verification And Validation
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : R Programming
Catégorie : Probability & Statistics
Machine Learning Projects in R with Caret

Machine Learning Projects in R with Caret

COURS 4, 5 heures

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 Preprocessing
Catégorie : R Programming
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Machine Learning Software
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Data Wrangling
Machine Learning with Python & Statistics

Machine Learning with Python & Statistics

COURS 5, 13 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Statistics
Catégorie : Probability
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Probability Distribution
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Data Science
Machine Learning in Python: Analyze & Apply

Machine Learning in Python: Analyze & Apply

COURS 6, 14 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : NumPy
Catégorie : Text Mining
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Model Training
Catégorie : Data Management
Catégorie : Model Optimization

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