Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
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Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 16 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming
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IBM

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Feedback loops and Monitoring

4 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 19 min), 16 Lektüren, 4 Quiz
5 Videos
Feedback Loops and Unit Tests7m
Performance Monitoring and Business Metrics1m
Performance Drift5m
Performance Monitoring Case Study1m
16 Lektüren
Feedback loops and unit tests: Through the eyes of our Working Example3m
Feedback loops4m
Unit tests4m
Unit testing in Python3m
Test-Driven Development (TDD)3m
CI/CD3m
Performance Monitoring: Through the eyes of our Working Example3m
Logging3m
Minimal requirements for log files4m
Logging in Python (hands-on)30m
Model performance drift4m
Performance Drift Notebook Review25m
Security and Machine Learning Models10m
Performance Monitoring Case Study: Through the eyes of our Working Example4m
Getting started (hands-on)2h
Summary/Review6m
4 praktische Übungen
Check for Understanding2m
Check for Understanding2m
Check for Understanding2m
End of Module Quiz5m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Hands on with Openscale and Kubernetes

3 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 22 min), 6 Lektüren, 3 Quiz
3 Videos
Kubernetes Explained10m
Kubernetes vs. Docker: It's Not an Either/Or Question8m
6 Lektüren
Watson OpenScale: Through the eyes of our Working Example4m
Getting started (hands-on)1h
Kubernetes Explained: Through the eyes of our Working Example4m
Introduction to Kubernetes4m
Getting started (hands-on)1h 30m
Summary/Review4m
3 praktische Übungen
Check for Understanding2m
Check for Understanding2m
End of Module Quiz5m
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Capstone: Pulling it all together (Part 1)

3 Stunden zum Abschließen
10 Lektüren
10 Lektüren
Capstone: Through the eyes of our Working Example4m
What is in the Capstone and associated Review?4m
Review of Course 1: Business Priorities and Data Ingestion4m
Review of Course 2: Data Analysis and Hypothesis Testing5m
Review of Course 3: Feature Engineering and Bias Detection5m
Review of Course 4: Machine Learning, Visual Recognition, and NLP12m
Review of Course 5: Enterprise Model Deployment4m
About the data3m
Capstone Assignment 1: Through the eyes of our Working Example4m
Capstone Part 1: Getting Started (hands-on)2h
1 praktische Übung
Capstone - Part 1 Quiz6m
Woche
4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Capstone: Pulling it all together (Part 2)

5 Stunden zum Abschließen
4 Lektüren
4 Lektüren
Capstone Assignment 2: Through the eyes of our Working Example4m
Capstone Part 2: Getting started (hands-on)2h
Capstone Part 3: Getting started (hands-on)2h
Solution Files1m
2 praktische Übungen
Capstone - Part 2 Quiz6m
Capstone - Part 3 Quiz6m

Über den Spezialisierung IBM AI Enterprise Workflow

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

Häufig gestellte Fragen

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