Об этом курсе

Недавно просмотрено: 6,863

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 3 из 6 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Продвинутый уровень

Прибл. 7 часа 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 3 из 6 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Продвинутый уровень

Прибл. 7 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

от партнера

Логотип IBM

IBM

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

4 ч. на завершение

Data transforms and feature engineering

4 ч. на завершение
6 видео ((всего 31 мин.)), 14 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
6 видео
Introduction to Class Imbalance1мин
Class Imbalance Deep Dive9мин
Introduction to Dimensionality Reduction2мин
Dimension Reduction13мин
Case study intro / Feature Engineering1мин
14 материала для самостоятельного изучения
Data Transformation: Through the eyes of our Working Example3мин
Transforms / Scikit-learn3мин
Pipelines3мин
Class imbalance: Through the eyes of our Working Example3мин
Class Imbalance5мин
Sampling techniques2мин
Models that naturally handle imbalance2мин
Data bias2мин
Dimensionality Reduction: Through the eyes of our Working Example3мин
Why is dimensionality reduction important?3мин
Dimensionality reduction and Topic models5мин
Topic modeling: Through the eyes of our Working Example3мин
Getting Started with the topic modeling case study (hands-on)
Data transforms and feature engineering: Summary/Review5мин
5 практического упражнения
Getting Started: Check for Understanding2мин
Class imbalance, data bias: Check for Understanding2мин
Dimensionality Reduction: Check for Understanding3мин
CASE STUDY - Topic modeling: Check for Understanding2мин
Data transforms and feature engineering:End of Module Quiz10мин
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Pattern recognition and data mining best practices

3 ч. на завершение
4 видео ((всего 10 мин.)), 11 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
4 видео
Introduction to Outliers2мин
Outlier Detection3мин
Introduction to Unsupervised learning2мин
11 материала для самостоятельного изучения
ai360: Through the eyes of our Working Example3мин
Introduction to ai360 (hands-on)15мин
Outlier detection: Through the eyes of our Working Example3мин
Outliers3мин
Unsupervised learning: Through the eyes of our Working Example3мин
An overview of unsupervised learning2мин
Clustering3мин
Clustering evaluation3мин
Clustering: Through the eyes of our Working Example3мин
Getting Started with the clustering case study (hands-on)2ч 10мин
Pattern recognition and data mining best practices: Summary/Review4мин
5 практического упражнения
ai360 Tutorial: Check for Understanding2мин
Outlier detection: Check for Understanding2мин
Unsupervised learning: Check for Understanding2мин
CASE STUDY - Clustering: Check for Understanding2мин
Pattern recognition and data mining best practices: End of Module Quiz12мин

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

  • 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.

  • 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

  • This course assumes that you are already familiar with basic data science concepts including probability and statistics, linear algebra, machine learning, and the use of Python and Jupyter. It is assumed you have completed the first two courses of the specialization: AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion, AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing.

  • No. The certification exam is administered by Pearson VUE and must be taken at one of their testing facilities. You may visit their site at https://home.pearsonvue.com/ for more information.

  • Please visit the Pearson VUE web site at https://home.pearsonvue.com/ for the latest information on taking the AI Enterprise Workflow certification test.

  • It is highly recommended that you have at least a basic working knowledge of design thinking and Watson Studio prior to taking this course. Please visit the IBM Skills Gateway at http://ibm.com/training/badges and "Find a Badge" related to "design thinking" or "Watson Studio". From there you will be directed to courses covering these topics.

  • No. Most of the exercises may be completed with open source tools running on your personal computer. However, the exercises are designed with an enterprise focus and are intended to be run in an enterprise environment that allows for easier sharing and collaboration. The exercises in the last two modules of the course are heavily focused on deployment and testing of machine learning models and use the IBM Watson tooling found on the IBM Cloud.

  • Yes. All IBM Cloud Data and AI services are based upon open source technologies.

  • The exercises in the course may be completed by anyone using the IBM Cloud "Lite" plan, which is free for use.

  • 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.