このプロフェッショナル認定について
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100%オンラインコース

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

中級レベル

約2か月で修了

推奨12時間/週

英語

字幕:英語

習得するスキル

Data ScienceDeep LearningArtificial Intelligence (AI)Machine LearningApache Spark

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フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

中級レベル

約2か月で修了

推奨12時間/週

英語

字幕:英語

このProfessional Certificateを受講している学習者は

  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Data Analysts
  • Risk Managers
  • Data Engineers

プロフェッショナル認定とは何ですか?

仕事の準備ができるスキルを構築する

新しいキャリアを始めようとしている方も、現在のキャリアを変更しようとする方も、Coursera(コーセラ)のプロフェッショナル認定は、仕事の準備をするのに役立ちます。自分のペースで、いつでもどこでも、最も便利な場所で学びましょう。今すぐ登録して、7日間の無料トライアルで新しいキャリアパスを探索してください。学習を一時停止したり、サブスクリプションをいつでも終了することができます。

実践型プロジェクト

実践型プロジェクトでスキルを活用し、潜在的な雇用主に仕事の準備ができていることを示すポートフォリオを構築します。認定証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。

キャリアに役立つ資格を取得

プログラムのすべてのコースを修了すると、認定資格を取得してプロフェッショナルのネットワークと共有し、キャリアサポートリソースへのアクセスをロック解除して、新しいキャリアを開始できます。多くのプロフェッショナル認定にはプロフェッショナル認定を認める採用パートナーがいます。他の認定は、認定試験の準備に役立ちます。それぞれのプロフェッショナル認定ページで詳細を確認することができます。

how it works

このプロフェッショナル認定には6コースあります。

コース1

Python による機械学習

4.7
3,943件の評価
493件のレビュー
コース2

Scalable Machine Learning on Big Data using Apache Spark

4.1
46件の評価
6件のレビュー
コース3

Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras

4.6
36件の評価
12件のレビュー
コース4

Deep Neural Networks with PyTorch

講師

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SAEED AGHABOZORGI

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

Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead
IBM Watson IoT
Avatar

Alex Aklson

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

Joseph Santarcangelo

Ph.D., Data Scientist at IBM
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

  • はい。まず始めに興味のあるコースカードをクリックして登録します。コースに登録して修了することによって、共有できる修了証を取得するか、無料でコースを聴講してコースの教材を確認することができます。修了証の一部であるコースにサブスクライブすると、修了証全体に自動的にサブスクライブされます。進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

  • このコースは完全にオンラインで提供されているため、実際に教室に出席する必要はありません。Webまたはモバイル機器からいつでもどこからでも講義、学習用教材、課題にアクセスできます。

  • This Professional Certificate consists of 6 self-paced courses. Effort required to complete each course is 4-5 weeks if spending 2-4 hours per week. At this rate the entire specialization can be completed in 3-6 months.

  • It is highly recommended to complete the courses in the suggested order.

  • At this time there is no university credit for completing courses in this specialization.

  • Upon completing this Professional Certificate you will be able to:

    • Describe what is Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) & Neural Networks
    • Explain ML algorithms including Classification, Regression, Clustering, and Dimensional Reduction
    • Implement Supervised and Unsupervised ML models using scipy and scikitlearn
    • Express how Apache Spark works and how to perform Machine Learning on Big Data
    • Deploy ML Algorithms and Pipelines on Apache Spark
    • Demonstrate an understanding of Deep Learning models such as autoencoders, restricted Boltzmann machines,  convolutional networks, recursive neural networks, and recurrent networks
    • Build deep learning models and neural networks using the Keras library
    • Utilize the PyTorch library for Deep Learning applications and build Deep Neural Networks
    • Explain foundational TensorFlow concepts like main functions, operations & execution pipelines
    • Apply deep learning using TensorFlow and perform backpropagation to tune the weights and biases
    • Determine what kind of deep learning method to use in which situation and build a deep learning model to solve a real problem
    • Demonstrate ability to present and communicate outcomes of deep learning projects

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。