Über dieses Zertifikat über berufliche Qualifikation

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Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Mittel“

Ca. 3 Monate zum Abschließen

Empfohlen werden 13 Stunden/Woche

Englisch

Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data ScienceDeep LearningArtificial Intelligence (AI)Machine LearningApache Spark

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Stufe „Mittel“

Ca. 3 Monate zum Abschließen

Empfohlen werden 13 Stunden/Woche

Englisch

Untertitel: Englisch

Was ist ein Zertifikat über eine berufliche Qualifikation

Erwerben Sie die Fähigkeiten, um für den Job bereit zu sein

Ob Sie eine neue Karriere einschlagen oder den Verlauf Ihrer aktuellen Karriere ändern möchten, Zertifikate über berufliche Qualifikationen von Coursera bereiten Sie auf Ihre jeweiligen Aufgaben vor. Lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo, wann und wo immer es für Sie am bequemsten ist. Melden Sie sich noch heute an und entdecken Sie im Rahmen einer 7-tägigen kostenlosen Testversion einen neuen Karriereweg. Sie können Ihr Lernen jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement beenden.

Praxisprojekte

Bringen Sie Ihre Fähigkeiten in praktischen Projekten zum Einsatz und erstellen Sie ein Portfolio, das potenziellen Arbeitgebern zeigt, dass Sie für den Job bereit sind. Sie müssen die Projekte bzw. das Projekt erfolgreich abschließen, um Ihr Zertifikat zu erhalten.

Erwerben Sie berufliche Qualifikationen

Wenn Sie alle Kurse des Programms abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, das Sie mit Ihrem beruflichen Netzwerk teilen können. Außerdem erhalten Sie Zugriff auf Ressourcen die Ihre Karriere unterstützen und Ihnen den Start in Ihre neue Karriere erleichtern. Für viele Zertifikate über eine berufliche Qualifikation gibt es Partner, die den Berechtigungsnachweis der Zertifikate über eine berufliche Qualifikation anerkennen, und andere können wiederum dabei helfen, Sie auf eine Zertifizierungsprüfung vorzubereiten. Weitere Informationen finden Sie auf der jeweiligen Seite zu dem entsprechenden Zertifikat über eine berufliche Qualifikation.

how it works

Es gibt 6 Kurse in dieser Zertifikat über berufliche Qualifikation

Kurs1

Kurs 1

Maschinelles Lernen mit Python

4.7
Sterne
5,449 Bewertungen
711 Bewertungen
Kurs2

Kurs 2

Scalable Machine Learning on Big Data using Apache Spark

4.1
Sterne
254 Bewertungen
44 Bewertungen
Kurs3

Kurs 3

Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras

4.6
Sterne
194 Bewertungen
29 Bewertungen
Kurs4

Kurs 4

Deep Neural Networks with PyTorch

4.4
Sterne
132 Bewertungen
16 Bewertungen

Dozenten

Image of instructor, SAEED AGHABOZORGI

SAEED AGHABOZORGI

Ph.D., Sr. Data Scientist
IBM Developer Skills Network
Image of instructor, Romeo Kienzler

Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead
IBM Watson IoT
Image of instructor, Alex Aklson

Alex Aklson

Ph.D., Data Scientist
IBM Developer Skills Network
Image of instructor, Joseph Santarcangelo

Joseph Santarcangelo

Ph.D., Data Scientist at IBM
IBM Developer Skills Network

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....

Häufig gestellte Fragen

  • Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil eines Zertifikats ist, abonnieren Sie automatisch das gesamte Zertifikat. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.

  • Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.

  • This Professional Certificate consists of 6 self-paced courses. Effort required to complete each course is 4-5 weeks if spending 2-4 hours per week. At this rate the entire specialization can be completed in 3-6 months.

  • It is highly recommended to complete the courses in the suggested order.

  • At this time there is no university credit for completing courses in this specialization.

  • Upon completing this Professional Certificate you will be able to:

    • Describe what is Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) & Neural Networks
    • Explain ML algorithms including Classification, Regression, Clustering, and Dimensional Reduction
    • Implement Supervised and Unsupervised ML models using scipy and scikitlearn
    • Express how Apache Spark works and how to perform Machine Learning on Big Data
    • Deploy ML Algorithms and Pipelines on Apache Spark
    • Demonstrate an understanding of Deep Learning models such as autoencoders, restricted Boltzmann machines,  convolutional networks, recursive neural networks, and recurrent networks
    • Build deep learning models and neural networks using the Keras library
    • Utilize the PyTorch library for Deep Learning applications and build Deep Neural Networks
    • Explain foundational TensorFlow concepts like main functions, operations & execution pipelines
    • Apply deep learning using TensorFlow and perform backpropagation to tune the weights and biases
    • Determine what kind of deep learning method to use in which situation and build a deep learning model to solve a real problem
    • Demonstrate ability to present and communicate outcomes of deep learning projects

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