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Spezialisierung für AI Machine Learning with R & Python Projects

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Spezialisierung für 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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Dozent: EDUCBA

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Stufe Anfänger

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2 months to complete
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Mit kostenpflichtigen Plänen
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Was Sie lernen werden

  • 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.

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Oktober 2025

71 Praxisübungen

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von EDUCBA.

Spezialisierung - 6 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Regression Analysis, Random Forest Algorithm, Predictive Modeling, Statistical Analysis, R Programming, Probability Distribution, Decision Tree Learning, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Exploratory Data Analysis, Data Manipulation, Statistical Modeling, Data Analysis, Machine Learning und Statistical Methods

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

R Programming, Machine Learning, Supervised Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Artificial Neural Networks, Predictive Modeling, Dimensionality Reduction, Text Mining, Probability & Statistics, Data Mining, Forecasting, Exploratory Data Analysis, Applied Machine Learning und Unsupervised Learning

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Regression Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Predictive Modeling, Statistical Modeling, R Programming, Data Validation, Statistical Methods, Data Visualization, Supervised Learning, Feature Engineering und Data Analysis

Was Sie lernen werden

  • Prepare datasets, handle missing values, and apply imputation.

  • Perform correlation analysis and manage data imbalance.

  • Implement clustering with caret and validate ML workflows.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Quality, Data Processing, R Programming, Applied Machine Learning, Statistical Analysis, Unsupervised Learning, Analysis, Exploratory Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Data Cleansing, Correlation Analysis, Data Validation, Feature Engineering, Data Manipulation, Data Integrity und Machine Learning

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Probability, Statistics, Data Mining, Python Programming, Machine Learning, Sampling (Statistics), Linear Algebra, Statistical Inference, Statistical Hypothesis Testing, Probability Distribution, Statistical Analysis, Machine Learning Algorithms und Data Analysis

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Scikit Learn (Machine Learning Library), Applied Machine Learning, Text Mining, Matplotlib, Feature Engineering, Performance Tuning, Python Programming, Supervised Learning, Natural Language Processing, NumPy, Machine Learning, Data Manipulation, Pandas (Python Package), Unsupervised Learning und Data Visualization

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