This Specialization equips learners with a strong foundation in machine learning, combining the statistical power of R with the flexibility of Python. Learners will progress from regression and classification to clustering, neural networks, and time series forecasting, while also mastering advanced preprocessing and model optimization. With a balance of theory and applied coding, participants will gain the ability to analyze, predict, and deploy machine learning models effectively. Designed for students, professionals, and aspiring data scientists, this program ensures learners can apply their knowledge to real-world scenarios with confidence.
Spezialisierung für AI Machine Learning with R & Python Projects
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.
Dozent: EDUCBA
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Stufe Anfänger
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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.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Regression Analysis
- Data Mining
- Matplotlib
- Probability Distribution
- Unsupervised Learning
- Statistical Hypothesis Testing
- Sampling (Statistics)
- Probability
- Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Applied Machine Learning
- Linear Algebra
- Statistical Methods
- Dimensionality Reduction
- Data Analysis
- Statistical Analysis
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
Oktober 2025
71 Praxisübungen
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, Statistical Analysis, Predictive Modeling, Decision Tree Learning, R Programming, Random Forest Algorithm, Probability Distribution, Data Manipulation, Data Analysis, Machine Learning, Statistical Methods, Statistical Modeling, Exploratory Data Analysis, Supervised Learning und Applied Machine Learning
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, Text Mining, Artificial Neural Networks, Supervised Learning, Dimensionality Reduction, Time Series Analysis and Forecasting, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Forecasting, Unsupervised Learning, Data Mining, Exploratory Data Analysis und Probability & Statistics
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 Methods, Supervised Learning, R Programming, Statistical Modeling, Data Visualization, Data Validation, 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
R Programming, Data Processing, Data Quality, Analysis, Data Integrity, Statistical Analysis, Feature Engineering, Machine Learning, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Machine Learning Algorithms, Correlation Analysis, Data Manipulation, Data Validation, Data Cleansing und Applied 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, Machine Learning, Linear Algebra, Statistical Inference, Python Programming, Statistical Hypothesis Testing, Probability Distribution, Sampling (Statistics), Data Mining, Machine Learning Algorithms, Data Analysis und Statistical 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
Machine Learning, Data Manipulation, Matplotlib, Scikit Learn (Machine Learning Library), Performance Tuning, Natural Language Processing, Pandas (Python Package), Data Visualization, Python Programming, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Text Mining, Applied Machine Learning, NumPy und Feature Engineering
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Vergleich mit ähnlichen Produkten
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| Niveau | ||||
| Kompetenzen | ||||
| Werkzeuge | ||||
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| Anzahl der praktischen Übungen | ||||
| Berechtigung zum Erwerb eines Abschlusses | ||||
| Teil von Coursera Plus |
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Häufig gestellte Fragen
The Specialization is designed to be completed in approximately 20 to 21 weeks, with a recommended study commitment of 3–4 hours per week. This flexible pacing allows learners to balance professional or academic responsibilities while steadily progressing through both foundational and advanced concepts. By the end of the program, participants will have invested focused time not only in mastering theoretical frameworks but also in applying their knowledge through hands-on projects, ensuring practical, career-ready expertise in machine learning with R and Python.
Learners are expected to have a basic understanding of statistics, probability, and linear algebra, along with familiarity in either R or Python programming. No advanced machine learning experience is required, as the Specialization builds skills step by step.
Yes, the courses are structured in a progressive sequence. Beginning with foundational concepts in R, learners then advance to specialized techniques, regression analysis, project-based applications, and Python machine learning. Following the order ensures a smooth learning journey from fundamentals to advanced applications.
Weitere Fragen
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