Об этом курсе

Недавно просмотрено: 75,307
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.
Промежуточный уровень
Прибл. 5 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Data ScienceArtificial Intelligence (AI)Machine LearningBig DataSpark
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.
Промежуточный уровень
Прибл. 5 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Преподаватели

от партнера

Логотип IBM

IBM

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

Week 1: Introduction

2 ч. на завершение
6 видео ((всего 44 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
What is Big Data?11мин
Data storage solutions5мин
Parallel data processing strategies of Apache Spark7мин
Functional programming basics6мин
Resilient Distributed Dataset and DataFrames - ApacheSparkSQL6мин
6 материалов для самостоятельного изучения
Course Syllabus10мин
Setup of the grading and exercise environment10мин
Exercise 1 - working with RDD10мин
Exercise 2 - functional programming basics with RDDs10мин
Exercise 3 - working with DataFrames10мин
Programming Lanuage Options for Apache Spark (optional)10мин
2 практических упражнения
Practice Quiz (Ungraded) - Apache Spark concepts8мин
Apache Spark and parallel data processing
Неделя
2

Неделя 2

1 ч. на завершение

Week 2: Scaling Math for Statistics on Apache Spark

1 ч. на завершение
8 видео ((всего 52 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
8 видео
Averages5мин
Standard deviation3мин
Skewness3мин
Kurtosis2мин
Covariance, Covariance matrices, correlation13мин
Plotting with ApacheSpark and python's matplotlib12мин
Dimensionality reduction4мин
PCA5мин
3 материала для самостоятельного изучения
Exercise 1 - statistics and transfomrations using DataFrames10мин
Exercise on Plotting10мин
Exercise on PCA10мин
4 практических упражнения
Practice Quiz (Ungraded) - Statistics and API usage on Spark4мин
Parallelism in Apache Spark 
Questions on Plotting
Questions on PCA
Неделя
3

Неделя 3

1 ч. на завершение

Week 3: Introduction to Apache SparkML

1 ч. на завершение
5 видео ((всего 34 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
5 видео
Introduction to SparkML20мин
Extract - Transform - Load3мин
Introduction to Clustering: k-Means3мин
Using K-Means in Apache SparkML2мин
2 материала для самостоятельного изучения
Exercise 1: Modifying a Apache SparkML Feature Engineering Pipeline10мин
Exercise 2 - Working with Clustering and Apache SparkML10мин
3 практических упражнения
Practice Quiz (Ungraded) - ML Pipelines4мин
SparkML concepts 
Practice Quiz (Ungraded) - SparkML Algorithms
Неделя
4

Неделя 4

1 ч. на завершение

Week 4: Supervised and Unsupervised learning with SparkML

1 ч. на завершение
4 видео ((всего 18 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 видео
LinearRegression with Apache SparkML6мин
Logistic Regression1мин
LogisticRegression with Apache SparkML4мин
2 материала для самостоятельного изучения
Exercise 1 - Improving Classification performance10мин
Course Project10мин
2 практических упражнения
Practice Quiz (Ungraded) - SparkML Algorithms (2)4мин
Course Project Quiz

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе SCALABLE MACHINE LEARNING ON BIG DATA USING APACHE SPARK

Посмотреть все отзывы

Профессиональная сертификация 'IBM AI Engineering': общие сведения

Artificial intelligence (AI) is revolutionizing entire industries, changing the way companies across sectors leverage data to make decisions. To stay competitive, organizations need qualified AI engineers who use cutting-edge methods like machine learning algorithms and deep learning neural networks to provide data driven actionable intelligence for their businesses. This 6-course Professional Certificate is designed to equip you with the tools you need to succeed in your career as an AI or ML engineer. You’ll master fundamental concepts of machine learning and deep learning, including supervised and unsupervised learning, using programming languages like Python. You’ll apply popular machine learning and deep learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow to industry problems involving object recognition, computer vision, image and video processing, text analytics, natural language processing (NLP), recommender systems, and other types of classifiers. Through hands-on projects, you’ll gain essential data science skills scaling machine learning algorithms on big data using Apache Spark. You’ll build, train, and deploy different types of deep architectures, including convolutional neural networks, recurrent networks, and autoencoders. In addition to earning a Professional Certificate from Coursera, you will also receive a digital badge from IBM recognizing your proficiency in AI engineering....
IBM AI Engineering

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 сертификации, 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.

  • 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.