Об этом курсе
Недавно просмотрено: 2,041

Курс 5 из 6 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Продвинутый уровень

Прибл. 9 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: This course requires 7.5 to 9 hours of study....

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming

Курс 5 из 6 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Продвинутый уровень

Прибл. 9 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: This course requires 7.5 to 9 hours of study....

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
4 ч. на завершение

Deploying Models

3 видео ((всего 11 мин.)), 17 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
3 видео
Introduction to Spark5мин
Model Management and Deployment in Watson Studio2мин
17 материала для самостоятельного изучения
Data at scale: Through the eyes of our Working Example4мин
Optimizing performance in Python5мин
High performance computing4мин
Apache Spark30мин
Spark-submit4мин
Docker containers: Through the eyes of our Working Example3мин
On containers and Docker2мин
Docker installation and setup2мин
NVIDIA Docker4мин
Getting started with Docker4мин
Getting started with Flask4мин
Putting it all together (hands-on tutorial)45мин
More on containers3мин
Watson Machine Learning: Through the eyes of our Working Example3мин
Getting Started (hands-on)20мин
Tutorial (hands-on)40мин
Summary/Review10мин
4 практического упражнения
Check for Understanding2мин
Check for Understanding2мин
Check for Understanding2мин
End of Module Quiz10мин
Неделя
2
2 ч. на завершение

Deploying Models using Spark

4 видео ((всего 12 мин.)), 11 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
4 видео
Spark Recommendations1мин
Recommenders6мин
Introduction to Model Deployment Case Study2мин
11 материала для самостоятельного изучения
Spark Machine Learning: Through the eyes of our Working Example4мин
Spark Pipelines4мин
Spark supervised learning4мин
Spark unsupervised learning2мин
Model4мин
Spark Recommenders: Through the eyes of our Working Example4мин
Recommendation systems4мин
Recommendation systems in production4мин
Model Deployment: Through the eyes of our Working Example3мин
Getting Started (hands-on)
Summary/Review
4 практического упражнения
Check for Understanding2мин
Check for Understanding2мин
Check for Understanding2мин
End of Module Quiz10мин

Преподаватели

Avatar

Mark J Grover

Digital Content Delivery Lead
IBM Data & AI Learning
Avatar

Ray Lopez, Ph.D.

Data Science Curriculum Leader
IBM Data & Artificial Intelligence

О IBM

IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame....

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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.