このコースについて

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上級レベル
約9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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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

4時間で修了

Data Analysis

4時間で修了
6件のビデオ (合計26分), 11 readings, 6 quizzes
6件のビデオ
Introduction to Data Visualizations3 分
Data Visualizations7 分
Introduction to Missing Values4 分
Missing Values4 分
Case Study Introduction2 分
11件の学習用教材
Why is Exploratory Data Analysis Necessary?3 分
Data Visualization: Through the Eyes of Our Working Example3 分
Getting Started / Unit Materials2 分
Data Visualization in Python3 分
Missing Data: Introduction2 分
Strategies for Missing Data3 分
Categories of Missing Data2 分
Simple Imputation2 分
Bayesian Imputation10 分
Case Study: Getting started2 分
Summary/Review5 分
4の練習問題
Check for Understanding: EDA2 分
Check for Understanding: Data Visualization4 分
Check for Understanding: Missing Data4 分
Data Analysis Module Quiz5 分
2

2

4時間で修了

Data Investigation

4時間で修了
3件のビデオ (合計16分), 14 readings, 3 quizzes
3件のビデオ
Hypothesis Testing10 分
Case Study Introduction2 分
14件の学習用教材
TUTORIAL: IBM Watson Studio dashboard10 分
Hypothesis Testing: Through the eyes of our Working Example10 分
Overview2 分
Statistical Inference2 分
Business Scenarios and Probability3 分
Variants on t-tests2 分
One-way Analysis of Variance (ANOVA)4 分
p-value Limitations10 分
Multiple Testing4 分
Explain Methods for Dealing with Multiple Testing3 分
Getting Started3 分
Import the Data4 分
Data Processing (Includes Assessment)2 時間
Summary/Review4 分
3の練習問題
Check for Understanding: Hypothesis Testing4 分
Check for Understanding: Hypothesis Testing Limitations2 分
Data Investigation Module Quiz5 分

レビュー

AI WORKFLOW: DATA ANALYSIS AND HYPOTHESIS TESTING からの人気レビュー

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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

  • 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

  • This course assumes that you are already familiar with basic data science concepts including probability and statistics, linear algebra, machine learning, and the use of Python and Jupyter. Additionally, you should have already completed the first course in this specialization: AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion.

  • No. The certification exam is administered by Pearson VUE and must be taken at one of their testing facilities. You may visit their site at https://home.pearsonvue.com/ for more information.

  • Please visit the Pearson VUE web site at https://home.pearsonvue.com/ for the latest information on taking the AI Enterprise Workflow certification test.

  • It is highly recommended that you have at least a basic working knowledge of design thinking and Watson Studio prior to taking this course. Please visit the IBM Skills Gateway at http://ibm.com/training/badges and "Find a Badge" related to "design thinking" or "Watson Studio". From there you will be directed to courses covering these topics.

  • No. Most of the exercises may be completed with open source tools running on your personal computer. However, the exercises are designed with an enterprise focus and are intended to be run in an enterprise environment that allows for easier sharing and collaboration. The exercises in the last two modules of the course are heavily focused on deployment and testing of machine learning models and use the IBM Watson tooling found on the IBM Cloud.

  • Yes. All IBM Cloud Data and AI services are based upon open source technologies.

  • The exercises in the course may be completed by anyone using the IBM Cloud "Lite" plan, which is free for use.

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。