このコースについて
55,598 最近の表示

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12時間で修了

推奨:14 hours/week...

英語

字幕:英語, ベトナム語

習得するスキル

StatisticsData ScienceInternet Of Things (IOT)Apache Spark
このCourseを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Scientists
  • Data Engineers
  • Data Analysts

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12時間で修了

推奨:14 hours/week...

英語

字幕:英語, ベトナム語

シラバス - 本コースの学習内容

1
4時間で修了

Introduction to exploratory analysis

2件のビデオ (合計3分), 1 reading, 3 quizzes
2件のビデオ
Overview of technology used within the course1 分
1件の学習用教材
Latest Video summary on environment setup10 分
1の練習問題
Challenges, terminology, methods and technology2 分
2
5時間で修了

Tools that support BigData solutions

8件のビデオ (合計51分), 2 readings, 4 quizzes
8件のビデオ
Parallel data processing strategies of Apache Spark7 分
Programming language options on ApacheSpark10 分
Functional programming basics6 分
Introduction of Cloudant2 分
Resilient Distributed Dataset and DataFrames - ApacheSparkSQL6 分
Overview of how the test data has been generated (optional)8 分
IBM Watson Studio (formerly Data Science Experience)3 分
2件の学習用教材
Apache Parquet (optional)10 分
Create the data on your own (optional)10 分
3の練習問題
Data storage solutions, and ApacheSpark12 分
Programming language options and functional programming12 分
ApacheSparkSQL and Cloudant12 分
3
4時間で修了

Scaling Math for Statistics on Apache Spark

7件のビデオ (合計35分), 1 reading, 4 quizzes
7件のビデオ
Averages5 分
Standard deviation3 分
Skewness3 分
Kurtosis2 分
Covariance, Covariance matrices, correlation13 分
Multidimensional vector spaces5 分
1件の学習用教材
Exercise 210 分
3の練習問題
Averages and standard deviation10 分
Skewness and kurtosis10 分
Covariance, correlation and multidimensional Vector Spaces16 分
4
4時間で修了

Data Visualization of Big Data

4件のビデオ (合計24分), 2 readings, 2 quizzes
4件のビデオ
Plotting with ApacheSpark and python's matplotlib12 分
Dimensionality reduction4 分
PCA5 分
2件の学習用教材
Exercise 3.110 分
Exercise 3.210 分
1の練習問題
Visualization and dimension reduction10 分
4.3
141件のレビューChevron Right

65%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

52%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

Fundamentals of Scalable Data Science からの人気レビュー

by HSSep 10th 2017

A perfect course to pace off with exploration towards sensor-data analytics using Apache Spark and python libraries.\n\nKudos man.

by MTFeb 8th 2019

Good course content, however, some of the material especially the IBM cloud environment setup sometimes confusing

講師

Avatar

Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead
IBM Watson IoT

IBMについて

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専門講座について

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

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、専門講座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。

  • If you have started a course that depends on the IBM Bluemix, and your trial has expired, you can continue taking the course on the same environment by providing your credit card information. To avoid being charged, close any application instances you are not using and pay attention to the usage of your environment details.

    Alternative, you can export any projects you are working on. Then, you can register for a new trial using a different email account, not used on IBM Bluemix before. Finally, import the projects to the new account.

    When exporting your projects, for Node-RED use the process used when submitting assignments (export flow form the old project, then import to the new project via clipboard). For Node.js you can redeploy the code to Bluemix using your new account credentials.

    If you have customized your GIT repository, or registered devices, migrating to a new environment will require you to redo those steps to reflect in the new environment.

  • If you already have an IBM Bluemix account, but your trial period has expired, you can always create a new account with a different email address.

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。