Об этом курсе

Недавно просмотрено: 32,590

Карьерные результаты учащихся

67%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

57%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 4 из 4 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Продвинутый уровень

Прибл. 13 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский, Французский, Арабский, Китайский (упрощенное письмо)

Карьерные результаты учащихся

67%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

57%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 4 из 4 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Продвинутый уровень

Прибл. 13 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский, Французский, Арабский, Китайский (упрощенное письмо)

Преподаватели

от партнера

Логотип IBM

IBM

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Week 1 - Identify DataSet and UseCase

3 ч. на завершение
1 видео ((всего 2 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
1 видео
7 материала для самостоятельного изучения
A warm welcome10мин
Overview of Architectural Methodologies for DataScience10мин
Lightweight IBM Cloud Garage Method for Data Science10мин
Data Sources and Use Cases10мин
Initial Data Exploration10мин
Architectural Decisions Document (ADD)10мин
Process Model Guidelines10мин
1 практическое упражнение
Milestones Checklist Week 1
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Week 2 - ETL and Feature Creation

3 ч. на завершение
3 материалов для самостоятельного изучения
3 материала для самостоятельного изучения
Extract Transform Load (ETL)10мин
Data Cleansing10мин
Feature Engineering10мин
1 практическое упражнение
Milestones Checklist Week 2
Неделя
3

Неделя 3

2 ч. на завершение

Week 3 - Model Definition and Training

2 ч. на завершение
2 материалов для самостоятельного изучения
2 материала для самостоятельного изучения
Model Definition10мин
Model Training10мин
1 практическое упражнение
Milestones Checklist Week 3
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Model Evaluation, Tuning, Deployment and Documentation

5 ч. на завершение
5 материалов для самостоятельного изучения
5 материала для самостоятельного изучения
Model Evaluation10мин
Model Deployment10мин
Data Product (optional)10мин
Create ADD - Architectural Decisions Document10мин
Create a Video of your final presentation10мин
2 практического упражнения
Milestones Checklist Week 4
Opt-in to receive your badge!

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе ADVANCED DATA SCIENCE CAPSTONE
Посмотреть все отзывы

Специализация Advanced Data Science with IBM: общие сведения

As a coursera certified specialization completer you will have a proven deep understanding on massive parallel data processing, data exploration and visualization, and advanced machine learning & deep learning. You'll understand the mathematical foundations behind all machine learning & deep learning algorithms. You can apply knowledge in practical use cases, justify architectural decisions, understand the characteristics of different algorithms, frameworks & technologies & how they impact model performance & scalability. If you choose to take this specialization and earn the Coursera specialization certificate, you will also earn an IBM digital badge. To find out more about IBM digital badges follow the link ibm.biz/badging....
Advanced Data Science with IBM

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.