Об этом курсе

Недавно просмотрено: 203,454

Карьерные результаты учащихся

56%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

60%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

17%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 21 час на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Карьерные результаты учащихся

56%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

60%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

17%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 21 час на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

от партнера

Логотип IBM

IBM

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up82%(2,404 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

5 ч. на завершение

Setting the stage

5 ч. на завершение
10 видео ((всего 59 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
10 видео
Linear algebra5мин
High Dimensional Vector Spaces2мин
Supervised vs. Unsupervised Machine Learning4мин
How ML Pipelines work3мин
Introduction to SparkML20мин
What is SystemML (1/2) ?3мин
What is SystemML (2/2) ?6мин
How to use Apache SystemML in IBM Watson Studio4мин
Extract - Transform - Load3мин
2 материала для самостоятельного изучения
Object Store10мин
IMPORTANT: How to submit your programming assignments10мин
2 практических упражнения
Machine Learning12мин
ML Pipelines6мин
Неделя
2

Неделя 2

6 ч. на завершение

Supervised Machine Learning

6 ч. на завершение
26 видео ((всего 131 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 10 тестов
26 видео
LinearRegression with Apache SparkML6мин
Linear Regression using Apache SystemML3мин
Batch Gradient Descent using Apache SystemML8мин
The importance of validation data to prevent overfitting3мин
Important evaluation measures2мин
Logistic Regression1мин
LogisticRegression with Apache SparkML4мин
Probabilities refresher6мин
Rules of probability and Bayes' theorem10мин
The Gaussian distribution4мин
Bayesian inference4мин
Bayesian inference - example9мин
Maximum a posteriori estimation5мин
Bayesian inference in Python8мин
Why is Naive Bayes "naive"7мин
Support Vector Machines3мин
Support Vector Machines using Apache SparkML8мин
Crossvalidation1мин
Hyper-parameter tuning using GridSearch3мин
Decision Trees2мин
Bootstrap Aggregation (Bagging) and RandomForest1мин
Boosting and Gradient Boosted Trees6мин
Gradient Boosted Trees with Apache SparkML2мин
Hyperparameter-Tuning using GridSeach and CrossValidation in Apache SparkML on Gradient Boosted Trees3мин
Regularization3мин
1 материал для самостоятельного изучения
Classification evaluation measures10мин
9 практических упражнений
Linear Regression6мин
Splitting and Overfitting2мин
Evaluation Measures2мин
Logistic Regression2мин
Naive Bayes16мин
Support Vector Machines2мин
Testing, X-Validation, GridSearch4мин
Enselble Learning4мин
Regularization4мин
Неделя
3

Неделя 3

5 ч. на завершение

Unsupervised Machine Learning

5 ч. на завершение
13 видео ((всего 67 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
13 видео
Introduction to Clustering: k-Means3мин
Hierarchical Clustering3мин
Density-based clustering (Guest Lecture Saeed Aghabozorgi)4мин
Using K-Means in Apache SparkML2мин
Curse of Dimensionality9мин
Dimensionality Reduction4мин
Principal Component Analysis6мин
Principal Component Analysis (demo)6мин
Covariance matrix and direction of greatest variance8мин
Eigenvectors and eigenvalues8мин
Projecting the data4мин
PCA in SystemML2мин
1 материал для самостоятельного изучения
Reading on Clustering Evaluation and Assessment10мин
2 практических упражнения
Clustering4мин
PCA16мин
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Digital Signal Processing in Machine Learning

5 ч. на завершение
13 видео ((всего 108 мин.))
13 видео
Fourier Transform in action6мин
Signal generation and phase shift11мин
The maths behind Fourier Transform11мин
Discrete Fourier Transform16мин
Fourier Transform in SystemML15мин
Fast Fourier Transform7мин
Nonstationary signals5мин
Scaleograms7мин
Continous Wavelet Transform3мин
Scaling and translation3мин
Wavelets and Machine Learning3мин
Wavelets transform and SVM demo6мин
2 практических упражнения
Fourier Transform16мин
Wavelet Transform16мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе ADVANCED MACHINE LEARNING AND SIGNAL PROCESSING

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

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.