このコースについて

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約8時間で修了
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習得するスキル

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming
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IBM

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

2時間で修了

IBM AI Enterprise Workflow Introduction

2時間で修了
3件のビデオ (合計12分), 13 学習用教材, 3 個のテスト
3件のビデオ
IBM Watson Studio - Create a project5 分
Workflow Overview3 分
13件の学習用教材
About this Course5 分
Target Audience2 分
Required skills2 分
An introduction to IBM Watson Studio and IBM Design Thinking12 分
Overview of IBM Watson Studio2 分
Am I Ready?1 分
Am I ready to take this Specialization?3 分
Readiness Quiz Review12 分
Advantages and Disadvantages of Process Models2 分
Data Science Process Models2 分
The Design Thinking Process2 分
Data Science Workflow Combined with Design Thinking13 分
Process Models, Design Thinking, and Introduction: Summary/Review3 分
3の練習問題
Readiness Quiz1 時間
Process Models & Design Thinking: Check for Understanding2 分
Process Models, Design Thinking, and Introduction: End of Module Quiz10 分
2時間で修了

Data Collection

2時間で修了
5件のビデオ (合計17分), 5 学習用教材, 4 個のテスト
5件のビデオ
Introduction to Business Opportunities2 分
Introduction to Scientific Thinking for Business2 分
Introduction to Gathering Data2 分
AI Workflow: Gathering data6 分
5件の学習用教材
Data Collection Objectives2 分
Identifying the Business Opportunity: Through the Eyes of our Working Example5 分
Scientific Thinking for Business10 分
Gathering Data12 分
Data Collection: Summary/Review3 分
4の練習問題
Business Opportunities: Check for Understanding30 分
Scientific Thinking for Business: Check for Understanding30 分
Gathering Data: Check for Understanding30 分
Data Collection: End of Module Quiz5 分
2

2

3時間で修了

Data Ingestion

3時間で修了
5件のビデオ (合計41分), 15 学習用教材, 2 個のテスト
5件のビデオ
AI Workflow: Data ingestion6 分
AI Workflow: Sparse Matrices for Data Pipeline Development10 分
Using Watson Studio to Complete the Case Study17 分
Case Study2 分
15件の学習用教材
Data Engineering3 分
Limitations of Extract, Transform, Load (ETL)3 分
Data Ingestion in the Modern Enterprise1 分
Enterprise Data Stores for Data Ingestion3 分
Why We Need a Data Ingestion Process2 分
Data Ingestion and Automation3 分
Sparse Matrices are Used Early in Data Ingestion Development5 分
Getting started Watson Studio3 分
Case Study Introduction2 分
Getting Started3 分
Data Sources2 分
PART 1: Gathering the data10 分
PART 2: Checks for quality assurance (Includes Assessment)10 分
PART 3: Automating the process (Includes Assessment)10 分
Data Ingestion: Summary/Review3 分
2の練習問題
Ingesting Data: Check for Understanding3 分
Data Ingestion: End of Module Quiz

レビュー

AI WORKFLOW: BUSINESS PRIORITIES AND DATA INGESTION からの人気レビュー

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よくある質問

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。