Об этом курсе

Недавно просмотрено: 1,189,413

Карьерные результаты учащихся

38%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

43%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

18%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Data Analysis with Python

Прибл. 18 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5-6 weeks of study, 3-6 hours per week...

Английский

Субтитры: Английский

Карьерные результаты учащихся

38%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

43%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

18%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Data Analysis with Python

Прибл. 18 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5-6 weeks of study, 3-6 hours per week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

1 ч. на завершение

Introduction to Machine Learning

1 ч. на завершение
4 видео ((всего 24 мин.))
4 видео
Welcome3мин
Introduction to Machine Learning8мин
Python for Machine Learning6мин
Supervised vs Unsupervised5мин
1 практическое упражнение
Intro to Machine Learning10мин
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

Regression

5 ч. на завершение
6 видео ((всего 50 мин.))
6 видео
Simple Linear Regression12мин
Model Evaluation in Regression Models8мин
Evaluation Metrics in Regression Models3мин
Multiple Linear Regression13мин
Non-Linear Regression7мин
1 практическое упражнение
Regression10мин
Неделя
3

Неделя 3

5 ч. на завершение

Classification

5 ч. на завершение
9 видео ((всего 81 мин.))
9 видео
K-Nearest Neighbours9мин
Evaluation Metrics in Classification7мин
Introduction to Decision Trees4мин
Building Decision Trees10мин
Intro to Logistic Regression7мин
Logistic regression vs Linear regression15мин
Logistic Regression Training13мин
Support Vector Machine8мин
1 практическое упражнение
Classification10мин
Неделя
4

Неделя 4

4 ч. на завершение

Clustering

4 ч. на завершение
6 видео ((всего 41 мин.))
6 видео
Intro to k-Means9мин
More on k-Means3мин
Intro to Hierarchical Clustering6мин
More on Hierarchical Clustering5мин
DBSCAN6мин
1 практическое упражнение
Clustering10мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ PYTHON
Посмотреть все отзывы

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....

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 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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.