Об этом курсе
Недавно просмотрено: 9,891

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 16 часов на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 7 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Check

    Project structure of interactive Python data applications

  • Check

    Python web server frameworks: (e.g.) Flask, Django, Dash

  • Check

    Best practices around deploying ML models and monitoring performance

  • Check

    Deployment scripts, serializing models, APIs

Приобретаемые навыки

Python ProgrammingBig Data ProductsRecommender Systems

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 16 часов на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 7 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
2 ч. на завершение

Introduction

5 видео ((всего 54 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
5 видео
Latent Factor Models (Part 1)11мин
Latent Factor Models (Part 2)11мин
3 материала для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
Course Materials10мин
Setting Up Your System10мин
3 практических упражнения
Review: Recommender Systems4мин
Review: Introduction to Latent Factor Models4мин
Recommender Systems and Latent Factor Models20мин
Неделя
2
1 ч. на завершение

Implementing Recommender Systems

4 видео ((всего 36 мин.)), 3 тестов
3 практических упражнения
Review: Similarity-Based Recommenders5мин
Review: Implementing Latent Factor Models4мин
Implementing Recommender Systems10мин
Неделя
3
1 ч. на завершение

Deploying Recommender Systems

3 видео ((всего 17 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
1 материал для самостоятельного изучения
Setting up Your Workspace with Docker: Django10мин
2 практических упражнения
Review: Flask and Django30мин
Deploying Recommender Systems5мин
Неделя
4
2 ч. на завершение

Project 4: Recommender System

2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
2 материала для самостоятельного изучения
Project Description10мин
How to Find a Dataset10мин

Преподаватели

Avatar

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer
San Diego Supercomputer Center
Avatar

Julian McAuley

Assistant Professor
Computer Science

О Калифорнийский университет в Сан-Диего

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory....

Специализация Python Data Products for Predictive Analytics: общие сведения

Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego. This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills. Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets....
Python Data Products for Predictive Analytics

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.