Machine Learning and Deep Learning with R: A Practical Guide — PickAClass
4.1 (14) ⏱ 2 h 36 min 📚 26 leçons

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.

  • 💬 Instructeur IA
    Posez une question sur n'importe quelle leçon et obtenez une réponse claire à tout moment.
  • 🕐 Commencez quand vous voulez
    Sans horaires ni délais : apprenez à votre rythme, quand vous voulez.
  • 🌐 En français
    Leçons, exercices et certificat : tout entièrement dans votre langue.

À propos de ce cours

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.

Ce que vous recevez

  • 📜 Certificat de fin
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  • ♾️ Accès à vie
    Revenez quand vous voulez, sans expiration
  • 📱 Téléphone ou ordinateur
    Fonctionne partout, sur tout appareil
  • 💸 Remboursement 14 jours
    Sans poser de questions
  • Court et ciblé
    2 h 36 min de contenu pratique

Certificat de fin

Chaque cours terminé sur PickAClass délivre un diplôme comme celui-ci — original, avec son propre code, vérifiable par URL et détaillé sur ce qui a été réellement démontré.

P
PickAClass
Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
Machine Learning and Deep Learning with R: A Practical Guide
Compétences démontrées
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
Machine Learning and Deep Learning with R: A Practical Guide
Page 2 sur 2
Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées 14 / 14
Questions d'entraînement 26 / 28
Devoirs rendus 4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de fin Évalué — 4,6 / 5
Pratique totale 6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorte Top 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement 11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise 91 / 100
Score aux questions d'entraînement 94%
Vérification de compétence Parcours de compétence vérifié
Vérifier ce diplôme
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Émis selon les normes académiques de PickAClass. Les niveaux de compétence reflètent la performance évaluée selon la grille de compétences du cours. C'est une certification originale de cette plateforme.

Avis (14)

Deepika Wijesinghe LK
★ 3 · 26 juillet 2026

C'était un cours assez solide dans l'ensemble. Certaines parties étaient un peu lentes, mais les exemples étaient généralement bons.

Olivia Dela Cruz PH
★ 5 · 25 juillet 2026

Ce cours a dépassé mes attentes! Les exemples étaient super pertinents et ont aidé à solidifier les concepts.

Tiago Martins PT Apprenant vérifié
★ 4 · 21 juillet 2026

Excellent cours. Le rythme était parfait, et les exemples ont vraiment solidifié les concepts.

Nirosha Fernando LK Apprenant vérifié
★ 3 · 11 juillet 2026

J'ai dépassé mes attentes! La structure était logique et les scénarios du monde réel ont vraiment aidé à cimenter l'apprentissage.

Sophie Harris NZ Apprenant vérifié
★ 5 · 6 juillet 2026

C'est un cours solide. La structure est logique et la plupart des exemples étaient utiles.Peut utiliser quelques scénarios plus réels.

Zeynep Aksoy TR
★ 4 · 30 juin 2026

Les explications étaient généralement claires et la structure avait du sens. Je dirais que c'est un cours qui en vaut la peine.

سارة بنت راشد بن علي آل ثاني QA
★ 5 · 23 juin 2026

Les exemples utilisés étaient parfaits et ont vraiment aidé à solidifier les concepts. Ma compréhension s'est considérablement améliorée.

أحمد عبدالله AE Apprenant vérifié
★ 3 · 23 juin 2026

Hmm, je ne suis pas sûr que ce soit pour les débutants absolus. Cela suppose un peu de connaissances préalables qui n'ont pas été explicitement enseignées.

Regina Navarro CR
★ 5 · 12 juin 2026

Ce cours a dépassé mes attentes. Les applications du monde réel discutées sont incroyablement utiles.

Sophie Muller LU Apprenant vérifié
★ 4 · 7 juin 2026

Une introduction solide au sujet. Les exemples fournis étaient généralement bons et le cours est bien organisé.J'aurais juste aimé que certaines parties soient expliquées un peu plus en profondeur.

Amelia Santos PH Apprenant vérifié
★ 4 · 6 juin 2026

J'ai beaucoup apprécié ce cours. La façon dont les informations ont été présentées était excellente et les applications pratiques ont été mises en évidence de manière efficace.

Fernanda Guerrero MX Apprenant vérifié
★ 4 · 6 juin 2026

C'est un bon cours si vous avez des connaissances préalables. Pour les débutants absolus, certains concepts peuvent être un peu difficiles, mais la structure est logique.

Freja Svensson SE Apprenant vérifié
★ 4 · 1 juin 2026

Cela a dépassé mes attentes. Les leçons s'écoulaient logiquement et les applications du monde réel étaient parfaites.

Sebastián Rodríguez AR Apprenant vérifié
★ 5 · 30 mai 2026

Ce cours a dépassé mes attentes! Les exemples du monde réel ont été incroyablement utiles.J'ai appris tellement et je me sens prêt à l'appliquer.

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Questions fréquentes

De quoi ai-je besoin pour suivre ce cours ? +

Un téléphone ou un ordinateur avec internet, c'est tout. Aucune installation, aucun matériel spécial.

Comment payer ? +

Par carte via Stripe. Nous ne stockons pas les données de carte — Stripe les gère de manière sécurisée.

Puis-je obtenir un remboursement ? +

Oui — remboursement complet sous 14 jours, sans question.

Combien de temps aurai-je accès ? +

À vie. Une fois acheté, le cours est à vous, vous pouvez y revenir quand vous voulez.

Vais-je obtenir un certificat ? +

Oui. À la fin, vous recevez un certificat à ajouter à votre profil LinkedIn.

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