このコースについて

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中級レベル

約5時間で修了

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字幕:英語

習得するスキル

Data ScienceArtificial Intelligence (AI)Machine LearningBig DataSpark

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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

2時間で修了

Week 1: Introduction

2時間で修了
6件のビデオ (合計44分), 6 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
What is Big Data?11 分
Data storage solutions5 分
Parallel data processing strategies of Apache Spark7 分
Functional programming basics6 分
Resilient Distributed Dataset and DataFrames - ApacheSparkSQL6 分
6件の学習用教材
Course Syllabus10 分
Setup of the grading and exercise environment10 分
Exercise 1 - working with RDD10 分
Exercise 2 - functional programming basics with RDDs10 分
Exercise 3 - working with DataFrames10 分
Programming Lanuage Options for Apache Spark (optional)10 分
2の練習問題
Practice Quiz (Ungraded) - Apache Spark concepts8 分
Apache Spark and parallel data processing
2

2

1時間で修了

Week 2: Scaling Math for Statistics on Apache Spark

1時間で修了
8件のビデオ (合計52分), 3 readings, 4 quizzes
8件のビデオ
Standard deviation3 分
Skewness3 分
Kurtosis2 分
Covariance, Covariance matrices, correlation13 分
Plotting with ApacheSpark and python's matplotlib12 分
Dimensionality reduction4 分
PCA5 分
3件の学習用教材
Exercise 1 - statistics and transfomrations using DataFrames10 分
Exercise on Plotting10 分
Exercise on PCA10 分
4の練習問題
Practice Quiz (Ungraded) - Statistics and API usage on Spark4 分
Parallelism in Apache Spark 
Questions on Plotting
Questions on PCA
3

3

1時間で修了

Week 3: Introduction to Apache SparkML

1時間で修了
5件のビデオ (合計34分), 2 readings, 3 quizzes
5件のビデオ
Introduction to SparkML20 分
Extract - Transform - Load3 分
Introduction to Clustering: k-Means3 分
Using K-Means in Apache SparkML2 分
2件の学習用教材
Exercise 1: Modifying a Apache SparkML Feature Engineering Pipeline10 分
Exercise 2 - Working with Clustering and Apache SparkML10 分
3の練習問題
Practice Quiz (Ungraded) - ML Pipelines4 分
SparkML concepts 
Practice Quiz (Ungraded) - SparkML Algorithms
4

4

1時間で修了

Week 4: Supervised and Unsupervised learning with SparkML

1時間で修了
4件のビデオ (合計18分), 2 readings, 2 quizzes
4件のビデオ
LinearRegression with Apache SparkML6 分
Logistic Regression1 分
LogisticRegression with Apache SparkML4 分
2件の学習用教材
Exercise 1 - Improving Classification performance10 分
Course Project10 分
2の練習問題
Practice Quiz (Ungraded) - SparkML Algorithms (2)4 分
Course Project Quiz

IBM AI Engineering プロフェッショナル認定について

The rapid pace of innovation in Artificial Intelligence (AI) is creating enormous opportunity for transforming entire industries and our very existence. After competing this comprehensive 6 course Professional Certificate, you will get a practical understanding of Machine Learning and Deep Learning. You will master fundamental concepts of Machine Learning and Deep Learning, including supervised and unsupervised learning. You will utilize popular Machine Learning and Deep Learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow applied to industry problems involving object recognition and Computer Vision, image and video processing, text analytics, Natural Language Processing, recommender systems, and other types of classifiers. You will be able to scale Machine Learning on Big Data using Apache Spark. You will build, train, and deploy different types of Deep Architectures, including Convolutional Networks, Recurrent Networks, and Autoencoders. By the end of this Professional Certificate, you will have completed several projects showcasing your proficiency in Machine Learning and Deep Learning, and become armed with skills for a career as an AI Engineer....
IBM AI Engineering

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、修了証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

  • 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。