Об этом курсе

Недавно просмотрено: 15,030
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 6 из 6 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 16 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 6 из 6 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 16 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

от партнера

Логотип IBM

IBM

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

4 ч. на завершение

Feedback loops and Monitoring

4 ч. на завершение
5 видео ((всего 19 мин.)), 16 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
5 видео
Feedback Loops and Unit Tests7мин
Performance Monitoring and Business Metrics1мин
Performance Drift5мин
Performance Monitoring Case Study1мин
16 материалов для самостоятельного изучения
Feedback loops and unit tests: Through the eyes of our Working Example3мин
Feedback loops4мин
Unit tests4мин
Unit testing in Python3мин
Test-Driven Development (TDD)3мин
CI/CD3мин
Performance Monitoring: Through the eyes of our Working Example3мин
Logging3мин
Minimal requirements for log files4мин
Logging in Python (hands-on)30мин
Model performance drift4мин
Performance Drift Notebook Review25мин
Security and Machine Learning Models10мин
Performance Monitoring Case Study: Through the eyes of our Working Example4мин
Getting started (hands-on)
Summary/Review6мин
4 практических упражнения
Check for Understanding2мин
Check for Understanding2мин
Check for Understanding2мин
End of Module Quiz5мин
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Hands on with Openscale and Kubernetes

3 ч. на завершение
3 видео ((всего 22 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
3 видео
Kubernetes Explained10мин
Kubernetes vs. Docker: It's Not an Either/Or Question8мин
6 материалов для самостоятельного изучения
Watson OpenScale: Through the eyes of our Working Example4мин
Getting started (hands-on)
Kubernetes Explained: Through the eyes of our Working Example4мин
Introduction to Kubernetes4мин
Getting started (hands-on)1ч 30мин
Summary/Review4мин
3 практических упражнения
Check for Understanding2мин
Check for Understanding2мин
End of Module Quiz5мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Capstone: Pulling it all together (Part 1)

3 ч. на завершение
10 материалов для самостоятельного изучения
10 материалов для самостоятельного изучения
Capstone: Through the eyes of our Working Example4мин
What is in the Capstone and associated Review?4мин
Review of Course 1: Business Priorities and Data Ingestion4мин
Review of Course 2: Data Analysis and Hypothesis Testing5мин
Review of Course 3: Feature Engineering and Bias Detection5мин
Review of Course 4: Machine Learning, Visual Recognition, and NLP12мин
Review of Course 5: Enterprise Model Deployment4мин
About the data3мин
Capstone Assignment 1: Through the eyes of our Working Example4мин
Capstone Part 1: Getting Started (hands-on)
1 практическое упражнение
Capstone - Part 1 Quiz6мин
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Capstone: Pulling it all together (Part 2)

5 ч. на завершение
4 материалов для самостоятельного изучения
4 материала для самостоятельного изучения
Capstone Assignment 2: Through the eyes of our Working Example4мин
Capstone Part 2: Getting started (hands-on)
Capstone Part 3: Getting started (hands-on)
Solution Files1мин
2 практических упражнения
Capstone - Part 2 Quiz6мин
Capstone - Part 3 Quiz6мин

Специализация IBM AI Enterprise Workflow: общие сведения

This six course specialization is designed to prepare you to take the certification examination for IBM AI Enterprise Workflow V1 Data Science Specialist. IBM AI Enterprise Workflow is a comprehensive, end-to-end process that enables data scientists to build AI solutions, starting with business priorities and working through to taking AI into production. The learning aims to elevate the skills of practicing data scientists by explicitly connecting business priorities to technical implementations, connecting machine learning to specialized AI use cases such as visual recognition and NLP, and connecting Python to IBM Cloud technologies. The videos, readings, and case studies in these courses are designed to guide you through your work as a data scientist at a hypothetical streaming media company. Throughout this specialization, the focus will be on the practice of data science in large, modern enterprises. You will be guided through the use of enterprise-class tools on the IBM Cloud, tools that you will use to create, deploy and test machine learning models. Your favorite open source tools, such a Jupyter notebooks and Python libraries will be used extensively for data preparation and building models. Models will be deployed on the IBM Cloud using IBM Watson tooling that works seamlessly with open source tools. After successfully completing this specialization, you will be ready to take the official IBM certification examination for the IBM AI Enterprise Workflow....
IBM AI Enterprise Workflow

Часто задаваемые вопросы

  • Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.

    • Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
    • Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
  • 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.