Über diesen Kurs
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Kurs 2 von 6 in

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 10 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 23 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data ScienceArtificial Intelligence (AI)Machine LearningBig DataSpark

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Kursteilnehmer, die sich für Professional Certificate entscheiden, sind

  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists
  • Chief Technology Officers (CTOs)
  • Founders
  • Data Analysts

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Week 1: Introduction

6 Videos (Gesamt 44 min), 5 Lektüren, 2 Quiz
6 Videos
What is Big Data?11m
Data storage solutions5m
Parallel data processing strategies of Apache Spark7m
Functional programming basics6m
Resilient Distributed Dataset and DataFrames - ApacheSparkSQL6m
5 Lektüren
Course Syllabus10m
Setup of the grading and exercise environment10m
Exercise 1 - working with RDD10m
Exercise 2 - functional programming basics with RDDs10m
Exercise 3 - working with DataFrames10m
2 praktische Übungen
Practice Quiz (Ungraded) - Apache Spark concepts8m
Apache Spark and parallel data processing
Woche
2
1 Stunde zum Abschließen

Week 2: Scaling Math for Statistics on Apache Spark

5 Videos (Gesamt 29 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
5 Videos
Standard deviation3m
Skewness3m
Kurtosis2m
Covariance, Covariance matrices, correlation13m
1 Lektüre
Exercise 1 - statistics and transfomrations using DataFrames10m
2 praktische Übungen
Practice Quiz (Ungraded) - Statistics and API usage on Spark4m
Parallelism in Apache Spark 
Woche
3
1 Stunde zum Abschließen

Week 3: Introduction to Apache SparkML

5 Videos (Gesamt 34 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
5 Videos
Introduction to SparkML20m
Extract - Transform - Load3m
Introduction to Clustering: k-Means3m
Using K-Means in Apache SparkML2m
2 Lektüren
Exercise 1: Modifying a Apache SparkML Feature Engineering Pipeline10m
Exercise 2 - Working with Clustering and Apache SparkML10m
3 praktische Übungen
Practice Quiz (Ungraded) - ML Pipelines4m
SparkML concepts 
Practice Quiz (Ungraded) - SparkML Algorithms
Woche
4
1 Stunde zum Abschließen

Week 4: Supervised and Unsupervised learning with SparkML

4 Videos (Gesamt 18 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
4 Videos
LinearRegression with Apache SparkML6m
Logistic Regression1m
LogisticRegression with Apache SparkML4m
2 Lektüren
Exercise 1 - Improving Classification performance10m
Course Project10m
2 praktische Übungen
Practice Quiz (Ungraded) - SparkML Algorithms (2)4m
Course Project Quiz

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 IBM AI Engineering Zertifikat über berufliche Qualifikation

The rapid pace of innovation in Artificial Intelligence (AI) is creating enormous opportunity for transforming entire industries and our very existence. After competing this comprehensive 6 course Professional Certificate, you will get a practical understanding of Machine Learning and Deep Learning. You will master fundamental concepts of Machine Learning and Deep Learning, including supervised and unsupervised learning. You will utilize popular Machine Learning and Deep Learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow applied to industry problems involving object recognition and Computer Vision, image and video processing, text analytics, Natural Language Processing, recommender systems, and other types of classifiers. You will be able to scale Machine Learning on Big Data using Apache Spark. You will build, train, and deploy different types of Deep Architectures, including Convolutional Networks, Recurrent Networks, and Autoencoders. By the end of this Professional Certificate, you will have completed several projects showcasing your proficiency in Machine Learning and Deep Learning, and become armed with skills for a career as an AI Engineer....
IBM AI Engineering

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.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse des Zertifikats und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie lediglich den Inhalt des Kurses lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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