このコースについて

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受講生の就業成果

65%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

50%

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18時間で修了
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

受講生の就業成果

65%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

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共有できる証明書
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100%オンライン
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初級レベル
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字幕:英語, ベトナム語

提供:

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IBM

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up87%(2,750 件の評価)Info
1

1

5時間で修了

Introduction the course and grading environment

5時間で修了
2件のビデオ (合計3分), 3 readings, 3 quizzes
2件のビデオ
Overview of technology used within the course1 分
3件の学習用教材
Intro to Apache Spark10 分
Assignment and Exercise Environment Setup10 分
IMPORTANT: How to submit your programming assignments10 分
1の練習問題
Challenges, terminology, methods and technology2 分
2

2

5時間で修了

Tools that support BigData solutions

5時間で修了
7件のビデオ (合計48分), 2 readings, 4 quizzes
7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
OPTIONAL: Test Data Generator (data is provided for you already)8 分
2件の学習用教材
Apache Parquet (optional)42 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

3

4時間で修了

Scaling Math for Statistics on Apache Spark

4時間で修了
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

4時間で修了

Data Visualization of Big Data

4時間で修了
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 on Plotting10 分
Exercise on PCA10 分
1の練習問題
Visualization and dimension reduction10 分

レビュー

FUNDAMENTALS OF SCALABLE DATA SCIENCE からの人気レビュー

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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

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • 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。

  • 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

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • 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。