이 강좌에 대하여

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귀하가 습득할 기술

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming
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제공자:

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IBM

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 4시간 필요

Feedback loops and Monitoring

완료하는 데 4시간 필요
5개 동영상 (총 19분), 16 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
5개의 동영상
Feedback Loops and Unit Tests7m
Performance Monitoring and Business Metrics1m
Performance Drift5m
Performance Monitoring Case Study1m
16개의 읽기 자료
Feedback loops and unit tests: Through the eyes of our Working Example3m
Feedback loops4m
Unit tests4m
Unit testing in Python3m
Test-Driven Development (TDD)3m
CI/CD3m
Performance Monitoring: Through the eyes of our Working Example3m
Logging3m
Minimal requirements for log files4m
Logging in Python (hands-on)30m
Model performance drift4m
Performance Drift Notebook Review25m
Security and Machine Learning Models10m
Performance Monitoring Case Study: Through the eyes of our Working Example4m
Getting started (hands-on)2시간
Summary/Review6m
4개 연습문제
Check for Understanding2m
Check for Understanding2m
Check for Understanding2m
End of Module Quiz5m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Hands on with Openscale and Kubernetes

완료하는 데 3시간 필요
3개 동영상 (총 22분), 6 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
3개의 동영상
Kubernetes Explained10m
Kubernetes vs. Docker: It's Not an Either/Or Question8m
6개의 읽기 자료
Watson OpenScale: Through the eyes of our Working Example4m
Getting started (hands-on)1시간
Kubernetes Explained: Through the eyes of our Working Example4m
Introduction to Kubernetes4m
Getting started (hands-on)1시간 30분
Summary/Review4m
3개 연습문제
Check for Understanding2m
Check for Understanding2m
End of Module Quiz5m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Capstone: Pulling it all together (Part 1)

완료하는 데 3시간 필요
10 개의 읽기 자료
10개의 읽기 자료
Capstone: Through the eyes of our Working Example4m
What is in the Capstone and associated Review?4m
Review of Course 1: Business Priorities and Data Ingestion4m
Review of Course 2: Data Analysis and Hypothesis Testing5m
Review of Course 3: Feature Engineering and Bias Detection5m
Review of Course 4: Machine Learning, Visual Recognition, and NLP12m
Review of Course 5: Enterprise Model Deployment4m
About the data3m
Capstone Assignment 1: Through the eyes of our Working Example4m
Capstone Part 1: Getting Started (hands-on)2시간
1개 연습문제
Capstone - Part 1 Quiz6m
4

4

완료하는 데 5시간 필요

Capstone: Pulling it all together (Part 2)

완료하는 데 5시간 필요
4 개의 읽기 자료
4개의 읽기 자료
Capstone Assignment 2: Through the eyes of our Working Example4m
Capstone Part 2: Getting started (hands-on)2시간
Capstone Part 3: Getting started (hands-on)2시간
Solution Files1m
2개 연습문제
Capstone - Part 2 Quiz6m
Capstone - Part 3 Quiz6m

IBM AI Enterprise Workflow 특화 과정 정보

This six course specialization is designed to prepare you to take the certification examination for IBM AI Enterprise Workflow V1 Data Science Specialist. IBM AI Enterprise Workflow is a comprehensive, end-to-end process that enables data scientists to build AI solutions, starting with business priorities and working through to taking AI into production. The learning aims to elevate the skills of practicing data scientists by explicitly connecting business priorities to technical implementations, connecting machine learning to specialized AI use cases such as visual recognition and NLP, and connecting Python to IBM Cloud technologies. The videos, readings, and case studies in these courses are designed to guide you through your work as a data scientist at a hypothetical streaming media company. Throughout this specialization, the focus will be on the practice of data science in large, modern enterprises. You will be guided through the use of enterprise-class tools on the IBM Cloud, tools that you will use to create, deploy and test machine learning models. Your favorite open source tools, such a Jupyter notebooks and Python libraries will be used extensively for data preparation and building models. Models will be deployed on the IBM Cloud using IBM Watson tooling that works seamlessly with open source tools. After successfully completing this specialization, you will be ready to take the official IBM certification examination for the IBM AI Enterprise Workflow....
IBM AI Enterprise Workflow

자주 묻는 질문

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