Über dieses Spezialisierung

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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.
Karriereergebnisse der Lernenden
67%
Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
57%
Ich erhielt eine Gehaltserhöhung oder Beförderung.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
Festlegen und Einhalten flexibler Termine.
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 4 Monate zum Abschließen
Empfohlen werden 5 Stunden/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch, Vietnamesisch, Französisch, Arabischer Raum, Chinesisch (vereinfacht)
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67%
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Stufe „Fortgeschritten“
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Englisch
Untertitel: Englisch, Vietnamesisch, Französisch, Arabischer Raum, Chinesisch (vereinfacht)

Es gibt 4 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Fundamentals of Scalable Data Science

4.3
Sterne
1,458 Bewertungen
315 Bewertungen
Kurs2

Kurs 2

Advanced Machine Learning and Signal Processing

4.5
Sterne
951 Bewertungen
164 Bewertungen
Kurs3

Kurs 3

Applied AI with DeepLearning

4.4
Sterne
866 Bewertungen
148 Bewertungen
Kurs4

Kurs 4

Advanced Data Science Capstone

4.6
Sterne
290 Bewertungen
54 Bewertungen

von

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Häufig gestellte Fragen

  • Für diese Spezialisierung gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Spezialisierungszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.

  • Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • 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 einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.

  • Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse in der Spezialisierung und Sie erwerben ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abschließen. Wenn Sie lediglich den Kursinhalt lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen. Wenn Sie die Gebühr nicht bezahlen können, haben Sie die Möglichkeit, finanzielle Hilfe zu beantragen.

  • 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.

  • Fundamentals in python programming is recommended. Basic understanding of machine learning is a plus.

  • Yes, please take the fundamentals course first

  • No. This is a professional specialization from IBM

  • You will be able to perform as a Lead Data Scientist or Architect

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..