Об этом курсе
4.7
Оценки: 531
Рецензии: 55

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 10 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 weeks of study, approximately 45 hours in total (10-15 hours/week for the later modules)...

Английский

Субтитры: Английский

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 10 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 weeks of study, approximately 45 hours in total (10-15 hours/week for the later modules)...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
1 ч. на завершение

Introduction

In this module, you will learn about the scope of this capstone course and the context of the project that you will be working on. You will learn about different location data providers and what location data is normally composed of. Finally, you will be required to submit a link to a new repository on your Github account dedicated to this course....
2 видео ((всего 6 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
2 видео
Location Data Providers3мин
1 материал для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
Неделя
2
2 ч. на завершение

Foursquare API

In this module, you will learn in details about Foursquare, which is the location data provider we will be using in this course, and its API. Essentially, you will learn how to create a Foursquare developer account, and use your credentials to search for nearby venues of a specific type, explore a particular venue, and search for trending venues around a location....
5 видео ((всего 22 мин.)), 2 тестов
5 видео
Signing up for a Foursquare Developer Account5мин
Foursquare - Search6мин
Foursquare - Explore and Other Queries2мин
Foursquare - Summary1мин
1 практическое упражнение
Foursquare API10мин
Неделя
3
13 ч. на завершение

Neighborhood Segmentation and Clustering

In this module, you will learn about k-means clustering, which is a form of unsupervised learning. Then you will use clustering and the Foursquare API to segment and cluster the neighborhoods in the city of New York. Furthermore, you will learn how to scrape website and parse HTML code using the Python package Beautifulsoup, and convert data into a pandas dataframe....
2 видео ((всего 11 мин.)), 3 тестов
2 видео
k-means Clustering9мин
Неделя
4
10 ч. на завершение

The Battle of Neighborhoods

In this module, you will start working on the capstone project. You will clearly define a problem and discuss the data that you will be using to solve the problem....
1 тест
4.7
Рецензии: 55Chevron Right

50%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

38%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Лучшие рецензии

автор: GMSep 27th 2018

The most interesting course from IBM ML courses scope. Due to tons of practice and interesting labs. Thanks, Alex.

автор: SKNov 23rd 2018

Enjoyed doing independent assignment. I had to hunt for data prepare the csv file to be used and lot of research.

Преподаватели

Avatar

Alex Aklson

Ph.D., Data Scientist
IBM Developer Skills Network

О IBM

IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame....

О специализации ''Профессиональный сертификат IBM в области науки о данных'

Data Science has been ranked as one of the hottest professions and the demand for data practitioners is booming. This Professional Certificate from IBM is intended for anyone interested in developing skills and experience to pursue a career in Data Science or Machine Learning. This program consists of 9 courses providing you with latest job-ready skills and techniques covering a wide array of data science topics including: open source tools and libraries, methodologies, Python, databases, SQL, data visualization, data analysis, and machine learning. You will practice hands-on in the IBM Cloud using real data science tools and real-world data sets. It is a myth that to become a data scientist you need a Ph.D. This Professional Certificate is suitable for anyone who has some computer skills and a passion for self-learning. No prior computer science or programming knowledge is necessary. We start small, re-enforce applied learning, and build up to more complex topics. Upon successfully completing these courses you will have done several hands-on assignments and built a portfolio of data science projects to provide you with the confidence to plunge into an exciting profession in Data Science. In addition to earning a Professional Certificate from Coursera, you will also receive a digital Badge from IBM recognizing your proficiency in Data Science. LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate....
Профессиональный сертификат IBM в области науки о данных

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 сертификации, 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.