이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

67%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

57%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 4번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
고급 단계
완료하는 데 약 13시간 필요
영어
자막: 영어, 프랑스어, 아랍어, 중국어 (간체자)

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제공자:

IBM 로고

IBM

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 3시간 필요

Week 1 - Identify DataSet and UseCase

완료하는 데 3시간 필요
1개 동영상 (총 2분), 7 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
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

2

완료하는 데 3시간 필요

Week 2 - ETL and Feature Creation

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

3

완료하는 데 2시간 필요

Week 3 - Model Definition and Training

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

4

완료하는 데 5시간 필요

Model Evaluation, Tuning, Deployment and Documentation

완료하는 데 5시간 필요
5 개의 읽기 자료
5개의 읽기 자료
Model Evaluation10m
Model Deployment10m
Data Product (optional)10m
Create ADD - Architectural Decisions Document10m
Create a Video of your final presentation10m
2개 연습문제
Milestones Checklist Week 4
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Advanced Data Science with IBM 특화 과정 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

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
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  • 구독하는 경우, 취소해도 요금이 청구되지 않는 7일간의 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 해당 기간이 지난 후에는 환불이 되지 않지만, 언제든 구독을 취소할 수 있습니다. 전체 환불 정책 보기.

  • 예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.

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