このコースについて

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受講生の就業成果

42%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

41%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

共有できる証明書

修了時に証明書を取得

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

初級レベル

約16時間で修了

英語

字幕:アラビア語, ベトナム語, 韓国語, トルコ語, 英語

習得するスキル

Predictive ModellingPython ProgrammingData AnalysisData Visualization (DataViz)Model Selection

受講生の就業成果

42%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

41%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

共有できる証明書

修了時に証明書を取得

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

初級レベル

約16時間で修了

英語

字幕:アラビア語, ベトナム語, 韓国語, トルコ語, 英語

提供:

IBM ロゴ

IBM

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up93%(12,271 件の評価)Info
1

1

2時間で修了

Importing Datasets

2時間で修了
6件のビデオ (合計20分)
6件のビデオ
Understanding the Data2 分
Python Packages for Data Science2 分
Importing and Exporting Data in Python4 分
Getting Started Analyzing Data in Python4 分
Accessing Databases with Python4 分
5の練習問題
Understanding the Data4 分
Python Packages for Data Science4 分
Importing and Exporting Data in Python4 分
Getting Started Analyzing Data in Python4 分
Importing Datasets16 分
2

2

2時間で修了

Data Wrangling

2時間で修了
6件のビデオ (合計19分)
6件のビデオ
Dealing with Missing Values in Python6 分
Data Formatting in Python3 分
Data Normalization in Python3 分
Binning in Python1 分
Turning categorical variables into quantitative variables in Python2 分
5の練習問題
Dealing with Missing Values in Python6 分
Data Formatting in Python4 分
Data Normalization in Python4 分
Turning categorical variables into quantitative variables in Python4 分
Data Wrangling12 分
3

3

2時間で修了

Exploratory Data Analysis

2時間で修了
6件のビデオ (合計19分)
6件のビデオ
Descriptive Statistics4 分
GroupBy in Python3 分
Correlation2 分
Correlation - Statistics2 分
Analysis of Variance ANOVA4 分
5の練習問題
Descriptive Statistics4 分
GroupBy in Python4 分
Correlation4 分
Correlation - Statistics4 分
Exploratory Data Analysis14 分
4

4

2時間で修了

Model Development

2時間で修了
6件のビデオ (合計27分)
6件のビデオ
Linear Regression and Multiple Linear Regression6 分
Model Evaluation using Visualization4 分
Polynomial Regression and Pipelines4 分
Measures for In-Sample Evaluation3 分
Prediction and Decision Making5 分
5の練習問題
Linear Regression and Multiple Linear Regression4 分
Model Evaluation using Visualization4 分
Polynomial Regression and Pipelines4 分
Measures for In-Sample Evaluation4 分
Model Development15 分

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、修了証のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。