このコースについて

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約16時間で修了
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字幕:英語

習得するスキル

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

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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

4時間で修了

Feedback loops and Monitoring

4時間で修了
5件のビデオ (合計19分), 16 readings, 4 quizzes
5件のビデオ
Feedback Loops and Unit Tests7 分
Performance Monitoring and Business Metrics1 分
Performance Drift5 分
Performance Monitoring Case Study1 分
16件の学習用教材
Feedback loops and unit tests: Through the eyes of our Working Example3 分
Feedback loops4 分
Unit tests4 分
Unit testing in Python3 分
Test-Driven Development (TDD)3 分
CI/CD3 分
Performance Monitoring: Through the eyes of our Working Example3 分
Logging3 分
Minimal requirements for log files4 分
Logging in Python (hands-on)30 分
Model performance drift4 分
Performance Drift Notebook Review25 分
Security and Machine Learning Models10 分
Performance Monitoring Case Study: Through the eyes of our Working Example4 分
Getting started (hands-on)2 時間
Summary/Review6 分
4の練習問題
Check for Understanding2 分
Check for Understanding2 分
Check for Understanding2 分
End of Module Quiz5 分
2

2

3時間で修了

Hands on with Openscale and Kubernetes

3時間で修了
3件のビデオ (合計22分), 6 readings, 3 quizzes
3件のビデオ
Kubernetes Explained10 分
Kubernetes vs. Docker: It's Not an Either/Or Question8 分
6件の学習用教材
Watson OpenScale: Through the eyes of our Working Example4 分
Getting started (hands-on)1 時間
Kubernetes Explained: Through the eyes of our Working Example4 分
Introduction to Kubernetes4 分
Getting started (hands-on)1 時間 30 分
Summary/Review4 分
3の練習問題
Check for Understanding2 分
Check for Understanding2 分
End of Module Quiz5 分
3

3

3時間で修了

Capstone: Pulling it all together (Part 1)

3時間で修了
10 readings
10件の学習用教材
Capstone: Through the eyes of our Working Example4 分
What is in the Capstone and associated Review?4 分
Review of Course 1: Business Priorities and Data Ingestion4 分
Review of Course 2: Data Analysis and Hypothesis Testing5 分
Review of Course 3: Feature Engineering and Bias Detection5 分
Review of Course 4: Machine Learning, Visual Recognition, and NLP12 分
Review of Course 5: Enterprise Model Deployment4 分
About the data3 分
Capstone Assignment 1: Through the eyes of our Working Example4 分
Capstone Part 1: Getting Started (hands-on)2 時間
1の練習問題
Capstone - Part 1 Quiz6 分
4

4

5時間で修了

Capstone: Pulling it all together (Part 2)

5時間で修了
4 readings
4件の学習用教材
Capstone Assignment 2: Through the eyes of our Working Example4 分
Capstone Part 2: Getting started (hands-on)2 時間
Capstone Part 3: Getting started (hands-on)2 時間
Solution Files1 分
2の練習問題
Capstone - Part 2 Quiz6 分
Capstone - Part 3 Quiz6 分

IBM AI Enterprise Workflow専門講座について

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

よくある質問

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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。