Machine Learning and Deep Learning with R: A Practical Guide

Build predictive models and neural networks using R to solve complex data challenges and gain actionable insights.

4.3 (183) ⏱ 1 ч 38 мин 📚 12 уроков

О курсе

Data is one of the most valuable assets in the modern world, but its true power lies in the ability to predict trends and automate decisions. R provides a robust, specialized ecosystem for turning raw information into sophisticated machine learning models. This course guides you from the fundamental concepts of data manipulation to the implementation of advanced neural networks. You will gain the skills necessary to clean data, build classification and regression models, and explore the architectures behind modern deep learning. By reading through detailed explanations and studying practical code examples, you will learn how to extract meaningful patterns from complex datasets. What you'll learn: - Understand foundational R syntax and data structures essential for data science - Perform data cleaning and transformation using modern Tidyverse practices - Implement machine learning algorithms for classification, regression, and clustering - Explore deep learning architectures including Artificial, Convolutional, and Recurrent Neural Networks - Apply feature engineering and dimensionality reduction to improve model performance - Practice modern R workflows for reproducible research and model scalability The course begins with core terminology and environment setup before progressing through supervised and unsupervised learning techniques. You will conclude by exploring deep learning applications and how to handle high-performance computing requirements for large-scale data projects. This course is designed for beginners who want to enter the field of data science; no prior experience with machine learning or deep learning is required. Start your journey into predictive modeling and data analysis with R today.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 30 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    1 ч 38 мин практического материала

Отзывы (14)

Freja Svensson SE Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2026-05-10T14:39:56+00:00

Это превзошло мои ожидания. Уроки течёт логически и реальные приложения были на месте. Отличная работа!

Tiago Martins PT Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2026-04-07T05:36:56+00:00

Фантастический опыт обучения. Темп был идеальным, и примеры действительно закрепили концепции. Большой палец вверх!

Deepika Wijesinghe LK
★ 3 · 2026-02-10T10:17:56+00:00

Это был довольно солидный курс в целом. Некоторые части были немного медленными, но примеры в целом были хорошими.

Fernanda Guerrero MX Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2026-02-10T06:03:56+00:00

Это хороший курс, если у вас есть некоторые предварительные знания. Для абсолютного новичка некоторые понятия могут быть немного сложными. Структура логична, хотя.

Zeynep Aksoy TR
★ 4 · 2025-11-20T06:23:56+00:00

Объяснения были в целом ясны, и структура имела смысл. Я бы сказал, что это заслуживает курса.

Amelia Santos PH Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-10-06T04:19:56+00:00

Мне очень понравился этот курс. Информация была представлена отлично, а практические приложения были эффективно выделены. Отличная работа!

Regina Navarro CR
★ 5 · 2025-08-28T20:47:56+00:00

Этот курс превзошёл мои ожидания. Обсуждаемые в реальном мире приложения невероятно полезны. Отличная работа!

أحمد عبدالله AE Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2025-08-09T17:51:56+00:00

Хмм, я не уверен, что это для абсолютного новичка. Это предполагает немного предварительных знаний, которые не были явно преподаны. Некоторые примеры были запутанными.

Sophie Harris NZ Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-07-12T02:00:56+00:00

Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.

Sebastián Rodríguez AR Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-07-05T01:40:56+00:00

Этот курс превзошёл мои ожидания! Примеры из реального мира были невероятно полезны. Я так много узнал и чувствую себя готовым применить его.

Sophie Muller LU Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-06-24T01:36:56+00:00

Хорошее введение в тему. Примеры были в целом хороши, и курс хорошо организован. Просто хотелось бы, чтобы некоторые части были объяснены немного более тщательно.

Nirosha Fernando LK Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2025-06-16T05:58:56+00:00

Превосходил мои ожидания! Структура была логической, а реальные сценарии действительно помогли закрепить обучение.

سارة بنت راشد بن علي آل ثاني QA
★ 5 · 2025-01-08T04:09:56+00:00

Фантастический курс. Использованные примеры были на месте и действительно помогли закрепить концепции. Мое понимание значительно улучшилось.

Olivia Dela Cruz PH
★ 5 · 2024-12-22T00:38:56+00:00

Этот курс превзошёл мои ожидания! Примеры были супер актуальны и помогли закрепить понятия.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Анализ и прогнозирование временных рядов с помощью R

Учитесь анализировать временные данные и создавать точные модели предсказания с помощью R для решения реальных задач прогнозирования.
★ 5.0 (21)
$4.99$9.99

Статистическое программирование на языке R для начинающих в области анализа данных

Научитесь импортировать, очищать, анализировать и визуализировать количественные данные с помощью R и RStudio, чтобы начать свой путь в области науки о данных.
★ 4.7 (8,583)
$4.99$9.99

Основы теории вероятностей и анализа данных в R

Освойте основы теории вероятностей, методов выборки и разведочного анализа данных, используя современные рабочие процессы R, чтобы делать достоверные выводы из данных.
★ 4.7 (5,879)
$4.99$9.99

Анализ данных с помощью R: Практические основы статистики

Научитесь очищать, визуализировать и анализировать данные с помощью R, заложив прочную основу для статистического моделирования и принятия решений на основе данных.
★ 4.7 (7,674)
$4.99$9.99

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство