Despite the recent increase in computing power and access to data over the last couple of decades, our ability to use the data within the decision making process is either lost or not maximized at all too often, we don't have a solid understanding of the questions being asked and how to apply the data correctly to the problem at hand.
제공자:
IBM이 강좌에 대하여
최근 조회 303,596회
학습자 경력 결과
30%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
32%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
10%
가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 10시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어, 페르시아어
학습자 경력 결과
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영어
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IBM
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 4시간 필요
From Problem to Approach and From Requirements to Collection
In this module, you will learn about why we are interested in data science, what a methodology is, and why data scientists need a methodology. You will also learn about the data science methodology and its flowchart. You will learn about the first two stages of the data science methodology, namely Business Understanding and Analytic Approach. Finally, through a lab session, you will also obtain how to complete the Business Understanding and the Analytic Approach stages and the Data Requirements and Data Collection stages pertaining to any data science problem.
완료하는 데 4시간 필요
5개 동영상 (총 19분), 3 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 4시간 필요
From Understanding to Preparation and From Modeling to Evaluation
In this module, you will learn what it means to understand data, and prepare or clean data. You will also learn about the purpose of data modeling and some characteristics of the modeling process. Finally, through a lab session, you will learn how to complete the Data Understanding and the Data Preparation stages, as well as the Modeling and the Model Evaluation stages pertaining to any data science problem.
완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 22분), 3 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 2시간 필요
From Deployment to Feedback
In this module, you will learn about what happens when a model is deployed and why model feedback is important. Also, by completing a peer-reviewed assignment, you will demonstrate your understanding of the data science methodology by applying it to a problem that you define.
완료하는 데 2시간 필요
3개 동영상 (총 10분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
검토
DATA SCIENCE METHODOLOGY의 최상위 리뷰
AG 제공2019년 5월 13일
This is a proper course which will make you to understand each and every stage of Data science methodology. Lectures are well enough to make you think as a data scientist. Thank you fr this course :)
JM 제공2020년 2월 26일
Very informative step-by-step guide of how to create a data science project. Course presents concepts in an engaging way and the quizzes and assignments helped in understanding the overall material.
SJ 제공2018년 8월 8일
This is my favourite in the series, the 10 questions to be answered were mind opening. The repetition after every video makes easier for important points to stick to the brain. Very good indeed...
TX 제공2019년 3월 31일
It just totally rebuilds my mind in thinking about how I should approach solving problems. I feel that I'm learning strong framework for an evidence-based logical approach. Just like a consultant.
자주 묻는 질문
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