Об этом курсе

Недавно просмотрено: 9,528

Карьерные результаты учащихся

50%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
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 6 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 11 часов на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming

Карьерные результаты учащихся

50%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
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 6 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 11 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

IBM

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

5 ч. на завершение

Data Analysis

5 ч. на завершение
6 видео ((всего 26 мин.)), 11 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
6 видео
Introduction to Data Visualizations3мин
Data Visualizations7мин
Introduction to Missing Values4мин
Missing Values4мин
Case Study Introduction2мин
11 материалов для самостоятельного изучения
Why is Exploratory Data Analysis Necessary?3мин
Data Visualization: Through the Eyes of Our Working Example3мин
Getting Started / Unit Materials2мин
Data Visualization in Python3мин
Missing Data: Introduction2мин
Strategies for Missing Data3мин
Categories of Missing Data2мин
Simple Imputation2мин
Bayesian Imputation10мин
Case Study: Getting started2мин
Summary/Review5мин
4 практических упражнения
Check for Understanding: EDA30мин
Check for Understanding: Data Visualization30мин
Check for Understanding: Missing Data30мин
Data Analysis Module Quiz5мин
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

Data Investigation

5 ч. на завершение
3 видео ((всего 16 мин.)), 14 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
3 видео
Hypothesis Testing10мин
Case Study Introduction2мин
14 материалов для самостоятельного изучения
TUTORIAL: IBM Watson Studio dashboard10мин
Hypothesis Testing: Through the eyes of our Working Example10мин
Overview2мин
Statistical Inference2мин
Business Scenarios and Probability3мин
Variants on t-tests2мин
One-way Analysis of Variance (ANOVA)4мин
p-value Limitations10мин
Multiple Testing4мин
Explain Methods for Dealing with Multiple Testing3мин
Getting Started3мин
Import the Data4мин
Data Processing (Includes Assessment)
Summary/Review4мин
3 практических упражнения
Check for Understanding: Hypothesis Testing30мин
Check for Understanding: Hypothesis Testing Limitations30мин
Data Investigation Module Quiz5мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе AI WORKFLOW: DATA ANALYSIS AND HYPOTHESIS TESTING

Посмотреть все отзывы

Специализация IBM AI Enterprise Workflow: общие сведения

IBM AI Enterprise Workflow

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.