- Machine Learning Regression
- Machine Learning Classification
- Machine Learning
- Unsupervised Learning
- Exploratory Data Analysis
- Artificial Intelligence (AI)
- Feature Engineering
- Statistical Hypothesis Testing
- Regression Analysis
- Supervised Learning
- Linear Regression
- Ridge Regression
Spezialisierung IBM Introduction to Machine Learning
Learn machine learning through real use cases. Build the skills for a career in one of the most relevant fields of modern AI through hands-on projects and curriculum from IBM’s experts.
von


Was Sie lernen werden
Understand the potential applications of machine learning
Gain technical skills like SQL, machine learning modelling, supervised and unsupervised learning, regression, and classification.
Identify opportunities to leverage machine learning in your organization or career
Communicate findings from your machine learning projects to experts and non-experts
Kompetenzen, die Sie erwerben
Über dieses Spezialisierung
Praktisches Lernprojekt
In this program, you’ll complete hands-on projects designed to develop your analytical and machine learning skills. You’ll also produce a summary of your insights from each project using data analysis skills, in a similar way as you would in a professional setting, including producing a final presentation to communicate insights to fellow machine learning practitioners, stakeholders, C-suite executives, and chief data officers.
You are highly encouraged to compile your completed projects into an online portfolio that showcases the skills learned in this Specialization.
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich.
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich.
So funktioniert die Spezialisierung
Kurse absolvieren
Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.
Praxisprojekt
Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.
Zertifikat erwerben
Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

Es gibt 4 Kurse in dieser Spezialisierung
Exploratory Data Analysis for Machine Learning
This first course in the IBM Machine Learning Professional Certificate introduces you to Machine Learning and the content of the professional certificate. In this course you will realize the importance of good, quality data. You will learn common techniques to retrieve your data, clean it, apply feature engineering, and have it ready for preliminary analysis and hypothesis testing.
Supervised Machine Learning: Regression
This course introduces you to one of the main types of modelling families of supervised Machine Learning: Regression. You will learn how to train regression models to predict continuous outcomes and how to use error metrics to compare across different models. This course also walks you through best practices, including train and test splits, and regularization techniques.
Supervised Machine Learning: Classification
This course introduces you to one of the main types of modeling families of supervised Machine Learning: Classification. You will learn how to train predictive models to classify categorical outcomes and how to use error metrics to compare across different models. The hands-on section of this course focuses on using best practices for classification, including train and test splits, and handling data sets with unbalanced classes.
Unsupervised Machine Learning
This course introduces you to one of the main types of Machine Learning: Unsupervised Learning. You will learn how to find insights from data sets that do not have a target or labeled variable. You will learn several clustering and dimension reduction algorithms for unsupervised learning as well as how to select the algorithm that best suits your data. The hands-on section of this course focuses on using best practices for unsupervised learning.
von

IBM Skills Network
IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.
Häufig gestellte Fragen
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
How can I earn my IBM Badge?
What is machine learning?
What careers can I pursue in the field of machine learning?
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
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