このコースについて
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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。

中級レベル

Data Analysis with Python

約14時間で修了

推奨:5-6 weeks of study, 3-6 hours per week...

英語

字幕:英語

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Data Analysis with Python

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シラバス - 本コースの学習内容

1
1時間で修了

Introduction to Machine Learning

In this week, you will learn about applications of Machine Learning in different fields such as health care, banking, telecommunication, and so on. You’ll get a general overview of Machine Learning topics such as supervised vs unsupervised learning, and the usage of each algorithm. Also, you understand the advantage of using Python libraries for implementing Machine Learning models.

...
4件のビデオ (合計24分), 1 quiz
4件のビデオ
Welcome3 分
Introduction to Machine Learning8 分
Python for Machine Learning6 分
Supervised vs Unsupervised5 分
1の練習問題
Intro to Machine Learning10 分
2
5時間で修了

Regression

In this week, you will get a brief intro to regression. You learn about Linear, Non-linear, Simple and Multiple regression, and their applications. You apply all these methods on two different datasets, in the lab part. Also, you learn how to evaluate your regression model, and calculate its accuracy.

...
6件のビデオ (合計50分), 5 quizzes
6件のビデオ
Simple Linear Regression12 分
Model Evaluation in Regression Models8 分
Evaluation Metrics in Regression Models3 分
Multiple Linear Regression13 分
Non-Linear Regression7 分
1の練習問題
Regression10 分
3
5時間で修了

Classification

In this week, you will learn about classification technique. You practice with different classification algorithms, such as KNN, Decision Trees, Logistic Regression and SVM. Also, you learn about pros and cons of each method, and different classification accuracy metrics.

...
9件のビデオ (合計81分), 5 quizzes
9件のビデオ
K-Nearest Neighbours9 分
Evaluation Metrics in Classification7 分
Introduction to Decision Trees4 分
Building Decision Trees10 分
Intro to Logistic Regression7 分
Logistic regression vs Linear regression15 分
Logistic Regression Training13 分
Support Vector Machine8 分
1の練習問題
Classification10 分
4
4時間で修了

Clustering

In this section, you will learn about different clustering approaches. You learn how to use clustering for customer segmentation, grouping same vehicles, and also clustering of weather stations. You understand 3 main types of clustering, including Partitioned-based Clustering, Hierarchical Clustering, and Density-based Clustering.

...
6件のビデオ (合計41分), 1 reading, 4 quizzes
6件のビデオ
Intro to k-Means9 分
More on k-Means3 分
Intro to Hierarchical Clustering6 分
More on Hierarchical Clustering5 分
DBSCAN6 分
1件の学習用教材
IBM Digital Badge2 分
1の練習問題
Clustering10 分
4.7
290件のレビューChevron Right

41%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

46%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

22%

昇給や昇進につながった

Machine Learning with Python からの人気レビュー

by RCFeb 7th 2019

The course was highly informative and very well presented. It was very easier to follow. Many complicated concepts were clearly explained. It improved my confidence with respect to programming skills.

by AJJul 9th 2019

This was a very informative course. The videos provided a good background on the concepts and I found the labs especially helpful for learning to implement Python code for each technique covered.

講師

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SAEED AGHABOZORGI

Ph.D., Sr. Data Scientist
IBM Developer Skills Network

IBMについて

IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame....

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。

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。