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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

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Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 35 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
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niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine

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

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de EDUCBA

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 : Probability Distribution
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : R Programming
Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : R (Software)
Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Data Manipulation
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 : Artificial Neural Networks
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Text Mining
Catégorie : R Programming
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Forecasting
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Unsupervised Learning
Linear Regression with R: Build & Optimize

Linear Regression with R: Build & Optimize

COURS 3, 6 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 : Model Evaluation
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : R Programming
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Model Training
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 : Unsupervised Learning
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Machine Learning Software
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Data Cleansing
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 : Machine Learning
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Probability Distribution
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Probability
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Statistics
Catégorie : Data Science
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Statistical Analysis
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 : NumPy
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Text Mining
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Data Management
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Model Training
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Model Optimization

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants sur AI Machine Learning with R & Python Projects

moyenne sur l'ensemble des 6 cours

  • 5 étoiles

    77,14 %

  • 4 étoiles

    20 %

  • 3 étoiles

    2,85 %

  • 2 étoiles

    0 %

  • 1 étoile

    0 %

LM
Cours : Machine Learning with R: Build, Analyze & Predict

Révisé le 8 janv. 2026

EE
Cours : Machine Learning with Python & Statistics

Révisé le 9 juin 2026

KK
Cours : Machine Learning with R: Build, Analyze & Predict

Révisé le 4 janv. 2026

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