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 ঘ 38 মিন 📚 12 পাঠ

এই কোর্স সম্পর্কে

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.

আপনি কী পাবেন

  • 📜 সমাপ্তির সনদ
    আপনার LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করুন
  • 💬 Personal AI tutor
    Stuck on a lesson? Ask your built-in tutor anything, any time.
  • ♾️ আজীবন অ্যাক্সেস
    যখন খুশি ফিরে আসুন — মেয়াদ নেই
  • 📱 ফোন বা কম্পিউটার
    যেকোনো জায়গা, যেকোনো ডিভাইস
  • 💸 ৩০-দিনের ফেরত
    কোনো প্রশ্ন নয়
  • সংক্ষিপ্ত ও কেন্দ্রীভূত
    1 ঘ 38 মিন ব্যবহারিক বিষয়বস্তু

পর্যালোচনা (14)

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

আমার প্রত্যাশার চেয়েও বেশি কিছু। পাঠগুলো যৌক্তিকভাবে প্রবাহিত হয়েছে এবং বাস্তব জীবনের প্রয়োগগুলো ঠিক জায়গায় এসেছে। চমৎকার কাজ!

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

অসাধারণ শিক্ষার অভিজ্ঞতা। গতি ছিল চমৎকার, এবং উদাহরণগুলো সত্যিই ধারণাগুলোকে দৃঢ় করেছে। বড় আঙুল উঠাচ্ছে!

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

মোটামুটিভাবে এটা একটা ভাল কোর্স ছিল। কিছু অংশ একটু ধীর ছিল, কিন্তু উদাহরণগুলো সাধারণত ভালো ছিল। অনেক কিছু শিখেছি।

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

যদি আপনার কিছু পূর্বের জ্ঞান থাকে, তাহলে এটি একটি ভাল কোর্স। সম্পূর্ণ নতুনদের জন্য, কিছু ধারণা কিছুটা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। যদিও কাঠামোটি যৌক্তিক।

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

খুব ভাল ভিত্তি, ব্যাখ্যাগুলো সাধারণত পরিষ্কার ছিল, এবং গঠনের অর্থ ছিল, আমি বলব এটা একটি মূল্যবান কোর্স।

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

এই কোর্সটি আমি খুব উপভোগ করেছি। তথ্য উপস্থাপনের পদ্ধতিটি ছিল অসাধারণ এবং ব্যবহারিক প্রয়োগগুলোকে কার্যকরভাবে তুলে ধরা হয়েছে। চমৎকার কাজ!

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

এই কোর্সটি আমার প্রত্যাশার চেয়েও বেশি। বাস্তব জীবনের অ্যাপ্লিকেশনগুলো নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে যা অসাধারণভাবে কার্যকর। চমৎকার কাজ!

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

আমি নিশ্চিত নই যে এই কোর্সটি নতুনদের জন্য, এটা কিছু পূর্বের জ্ঞানের উপর নির্ভর করে যা স্পষ্টভাবে শেখানো হয়নি, কিছু উদাহরণ বিভ্রান্তিকর ছিল।

Sophie Harris NZ যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 5 · 2025-07-12T02:00:56+00:00

এটা একটা মজবুত কোর্স। এর গঠনতন্ত্র যৌক্তিক এবং বেশিরভাগ উদাহরণই সহায়ক ছিল। যদিও কিছু বাস্তব জীবনের ঘটনার ব্যবহার করা যেতে পারে।

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

এই কোর্সটি আমার প্রত্যাশার চেয়েও বেশি ছিল! বাস্তব জীবনের উদাহরণগুলো ছিল অসাধারণভাবে সহায়ক। আমি অনেক কিছু শিখেছি এবং আমি এটা প্রয়োগ করার জন্য প্রস্তুত।

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

বিষয়টির একটি মজবুত পরিচয়। প্রদান করা উদাহরণগুলো সাধারণত ভালো, এবং কোর্সটি খুবই সুসংগঠিত। শুধু কিছু অংশ আরো ভালোভাবে ব্যাখ্যা করা হলে ভালো হত।

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

আমার প্রত্যাশা ছাড়িয়ে গেছে! গঠনতন্ত্র ছিল যৌক্তিক, এবং বাস্তব জীবনের ঘটনাগুলো সত্যিই শিখনকে দৃঢ় করতে সাহায্য করেছে। মূল্যবান।

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

চমৎকার কোর্স। ব্যবহৃত উদাহরণগুলো খুবই সঠিক ছিল এবং বিষয়গুলোকে দৃঢ় করতে সাহায্য করেছে। আমার বোঝার ক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হয়েছে।

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

এই কোর্সটি আমার প্রত্যাশার চেয়েও বেশি! উদাহরণগুলো খুবই প্রাসঙ্গিক ছিল এবং ধারণাগুলোকে দৃঢ় করতে সাহায্য করেছে। খুবই উপভোগ্য।

পর্যালোচনা লিখুন

পাঠানোর পরে সাইন ইন করতে বলব — আপনার খসড়া সংরক্ষিত থাকবে।

শিক্ষার্থীরা এটিও নিয়েছেন

ডাটা বিশ্লেষণের জন্য R প্রোগ্রামিং এর পরিচয়

আধুনিক প্রোগ্রামিং সিন্ট্যাক্স এবং অপরিহার্য ডাটা কাঠামো ব্যবহার করে R-এ একটি মজবুত ভিত্তি তৈরি করুন, পরিবর্তিত করুন এবং ডাটা বিশ্লেষণ করুন।
★ 4.8 (2,286)
$4.99

R সহ পরিসংখ্যান ভিত্তিক

বাস্তব জগতের সমস্যা সমাধান এবং জটিল ডেটাসেট ব্যাখ্যা করার জন্য R ব্যবহার করে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ এবং ডেটা অনুসন্ধানের একটি মজবুত ভিত্তি তৈরি করুন।
★ 4.8 (1,946)
$4.99

R এর মাধ্যমে অনুমানমূলক পরিসংখ্যানের পরিচয়

R এবং RStudio ব্যবহার করে অনুমান পরীক্ষা, অনিশ্চয়তা অনুমান এবং তথ্য অন্তর্দৃষ্টি আত্মবিশ্বাসের সাথে প্রতিবেদন করতে শিখুন।
★ 4.8 (2,783)
$4.99

ডাটা বিজ্ঞানের শুরুর জন্য R এর পরিসংখ্যানগত প্রোগ্রামিং

ডেটা বিজ্ঞানে আপনার যাত্রা শুরু করতে R এবং RStudio ব্যবহার করে পরিমাণগত ডেটা আমদানি, পরিষ্কার, বিশ্লেষণ এবং কল্পনা করতে শিখুন।
★ 4.7 (8,583)
$4.99

সাধারণ প্রশ্ন

এই কোর্সের জন্য কী প্রয়োজন? +

শুধু ইন্টারনেট সংযুক্ত একটি ফোন বা কম্পিউটার। কোনো ইনস্টল বা বিশেষ হার্ডওয়্যার লাগে না।

কীভাবে পরিশোধ করব? +

Stripe-এর মাধ্যমে কার্ডে অথবা ক্রিপ্টোকারেন্সিতে। আমরা কার্ডের তথ্য সংরক্ষণ করি না — Stripe নিরাপদে পরিচালনা করে।

আমি কি ফেরত পেতে পারি? +

হ্যাঁ — ৩০ দিনের মধ্যে সম্পূর্ণ ফেরত, কোনো প্রশ্ন নয়।

কতদিন অ্যাক্সেস থাকবে? +

চিরকালের জন্য। একবার কেনার পর কোর্স আপনার — যখন খুশি ফিরে আসুন।

আমি কি সনদ পাব? +

হ্যাঁ। সম্পন্ন করার পর আপনি একটি সনদ পাবেন, যা LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করতে পারবেন।

এই খাতের জন্য
টেক ডিজাইন অর্থ মার্কেটিং স্বাস্থ্য শিক্ষা আতিথেয়তা উৎপাদন