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
Machine Learning Projects in R with Caret
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für AI Machine Learning with R & Python Projects
Dozent: EDUCBA
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Correlation Analysis
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Data Integrity
- Kategorie: Machine Learning Algorithms
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Data Quality
- Kategorie: Analysis
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Unsupervised Learning
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: R Programming
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Oktober 2025
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für AI Machine Learning with R & Python Projects
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 2 Module
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.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Aufgaben1 Plug-in
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.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Aufgaben
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Häufig gestellte Fragen
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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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