Об этом курсе

Недавно просмотрено: 6,477
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. 12 часов на выполнение
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. 12 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

IBM

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

6 ч. на завершение

Data transforms and feature engineering

6 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 материалов для самостоятельного изучения
Data Transformation: Through the eyes of our Working Example3мин
Transforms with 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 практических упражнений
Getting Started: Check for Understanding30мин
Class Imbalance, Data Bias: Check for Understanding30мин
Dimensionality Reduction: Check for Understanding3мин
CASE STUDY - Topic Modeling: Check for Understanding30мин
Data Transforms and Feature Engineering: End of Module Quiz10мин
Неделя
2

Неделя 2

6 ч. на завершение

Pattern recognition and data mining best practices

6 ч. на завершение
5 видео ((всего 16 мин.)), 11 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
5 видео
Introduction to Outliers2мин
Outlier Detection3мин
Introduction to Unsupervised learning2мин
Unsupervised Learning5мин
11 материалов 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 практических упражнений
ai360 Tutorial: Check for Understanding30мин
Outlier Detection: Check for Understanding30мин
Unsupervised Learning: Check for Understanding30мин
CASE STUDY - Clustering: Check for Understanding30мин
Pattern Recognition and Data Mining Best Practices: End of Module Quiz12мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе AI WORKFLOW: FEATURE ENGINEERING AND BIAS DETECTION

Посмотреть все отзывы

Специализация IBM AI Enterprise Workflow: общие сведения

IBM AI Enterprise Workflow

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.