Über diesen Kurs
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Stufe „Fortgeschritten“

Ca. 10 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 5 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch, Französisch, Arabischer Raum, Chinesisch (vereinfacht)
User
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Data Engineers
  • Data Analysts
  • Scientists
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
3 Stunden zum Abschließen

Week 1 - Identify DataSet and UseCase

1 Video (Gesamt 2 min), 7 Lektüren, 2 Quiz
1 Video
7 Lektüren
A warm welcome10m
Overview of Architectural Methodologies for DataScience10m
Lightweight IBM Cloud Garage Method for Data Science10m
Data Sources and Use Cases10m
Initial Data Exploration10m
Architectural Decisions Document (ADD)10m
Process Model Guidelines10m
1 praktische Übung
Milestones Checklist Week 1
Woche
2
3 Stunden zum Abschließen

Week 2 - ETL and Feature Creation

3 Lektüren, 2 Quiz
3 Lektüren
Extract Transform Load (ETL)10m
Data Cleansing10m
Feature Engineering10m
1 praktische Übung
Milestones Checklist Week 2
Woche
3
2 Stunden zum Abschließen

Week 3 - Model Definition and Training

2 Lektüren, 2 Quiz
2 Lektüren
Model Definition10m
Model Training10m
1 praktische Übung
Milestones Checklist Week 3
Woche
4
5 Stunden zum Abschließen

Model Evaluation, Tuning, Deployment and Documentation

5 Lektüren, 3 Quiz
5 Lektüren
Model Evaluation10m
Model Deployment10m
Data Product (optional)10m
Create ADD - Architectural Decisions Document10m
Create a Video of your final presentation10m
1 praktische Übung
Milestones Checklist Week 4
4.6
18 BewertungenChevron Right

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Top-Bewertungen von Advanced Data Science Capstone

von KWJul 12th 2019

Innovative teacher and course. Learned how to make a youtube video beside the data science challenge. On the whole specialization, very comprehensive and set me up to want to delve further next.

von SSJan 14th 2019

I liked the peer-graded environment.\n\nLike the final submission requirements. That's really helps in aquiring the skills like presentation skills, Documentation skills, project mangement

Dozent

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Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead
IBM Watson IoT

Über 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....

Über den Spezialisierung Advanced Data Science with IBM

As a coursera certified specialization completer you will have a proven deep understanding on massive parallel data processing, data exploration and visualization, and advanced machine learning & deep learning. You'll understand the mathematical foundations behind all machine learning & deep learning algorithms. You can apply knowledge in practical use cases, justify architectural decisions, understand the characteristics of different algorithms, frameworks & technologies & how they impact model performance & scalability. If you choose to take this specialization and earn the Coursera specialization certificate, you will also earn an IBM digital badge. To find out more about IBM digital badges follow the link ibm.biz/badging....
Advanced Data Science with IBM

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

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