About this Course
최근 조회 27,409

다음 전문 분야의 4개 강좌 중 4번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

고급 단계

완료하는 데 약 10시간 필요

권장: 5 hours/week...

영어

자막: 영어, 프랑스어, 아랍어, 중국어 (간체자)

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Course을(를) 수강하는 학습자

  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Data Engineers
  • Data Analysts
  • Scientists

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 3시간 필요

Week 1 - Identify DataSet and UseCase

1개 동영상 (총 2분), 7 readings, 2 quizzes
1개의 동영상
7개의 읽기 자료
A warm welcome10m
Overview of Architectural Methodologies for DataScience10m
Lightweight IBM Cloud Garage Method for Data Science10m
Data Sources and Use Cases10m
Initial Data Exploration10m
Architectural Decisions Document (ADD)10m
Process Model Guidelines10m
1개 연습문제
Milestones Checklist Week 1
2
완료하는 데 3시간 필요

Week 2 - ETL and Feature Creation

3 readings, 2 quizzes
3개의 읽기 자료
Extract Transform Load (ETL)10m
Data Cleansing10m
Feature Engineering10m
1개 연습문제
Milestones Checklist Week 2
3
완료하는 데 2시간 필요

Week 3 - Model Definition and Training

2 readings, 2 quizzes
2개의 읽기 자료
Model Definition10m
Model Training10m
1개 연습문제
Milestones Checklist Week 3
4
완료하는 데 5시간 필요

Model Evaluation, Tuning, Deployment and Documentation

5 readings, 3 quizzes
5개의 읽기 자료
Model Evaluation10m
Model Deployment10m
Data Product (optional)10m
Create ADD - Architectural Decisions Document10m
Create a Video of your final presentation10m
1개 연습문제
Milestones Checklist Week 4
4.7
18개의 리뷰Chevron Right

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Advanced Data Science Capstone의 최상위 리뷰

대학: KWJul 12th 2019

Innovative teacher and course. Learned how to make a youtube video beside the data science challenge. On the whole specialization, very comprehensive and set me up to want to delve further next.

대학: SSJan 14th 2019

I liked the peer-graded environment.\n\nLike the final submission requirements. That's really helps in aquiring the skills like presentation skills, Documentation skills, project mangement

강사

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Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead
IBM Watson IoT

IBM 정보

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....

Advanced Data Science with IBM 전문 분야 정보

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....
Advanced Data Science with IBM

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

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