This project completer has proven a deep understanding on massive parallel data processing, data exploration and visualization, advanced machine learning and deep learning and how to apply his knowledge in a real-world practical use case where he justifies architectural decisions, proves understanding the characteristics of different algorithms, frameworks and technologies and how they impact model performance and scalability.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Advanced Data Science with IBM
Offert par
À propos de ce cours
21,268 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
67%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
57%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 4 sur 4 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau avancé
Approx. 8 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (brésilien), Chinois (simplifié), Russe, Anglais, Espagnol
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IBM
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.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
2 heures pour terminer
Week 1 - Identify DataSet and UseCase
In this module, the basic process model used for this capstone project is introduced. Furthermore, the learner is required to identify a practical use case and data set
2 heures pour terminer
1 vidéo (Total 2 min), 7 lectures, 2 quiz
1 vidéo
7 lectures
A warm welcome10 min
Overview of Architectural Methodologies for DataScience10 min
Lightweight IBM Cloud Garage Method for Data Science10 min
Data Sources and Use Cases10 min
Initial Data Exploration10 min
Architectural Decisions Document (ADD)10 min
Process Model Guidelines10 min
1 exercice pour s'entraîner
Milestones Checklist Week 1
2 heures pour terminer
Week 2 - ETL and Feature Creation
This module emphasizes on the importance of ETL, data cleansing and feature creation as a preliminary step in ever data science project
2 heures pour terminer
3 lectures
3 lectures
Extract Transform Load (ETL)10 min
Data Cleansing10 min
Feature Engineering10 min
1 exercice pour s'entraîner
Milestones Checklist Week 2
1 heure pour terminer
Week 3 - Model Definition and Training
This module emphasizes on model selection based on use case and data set. It is important to understand how those two factors impact choice of a useful model algorithm.
1 heure pour terminer
2 lectures
2 lectures
Model Definition10 min
Model Training10 min
1 exercice pour s'entraîner
Milestones Checklist Week 3
3 heures pour terminer
Model Evaluation, Tuning, Deployment and Documentation
One a model is trained it is important to assess its performance using an appropriate metric. In addition, once the model is finished, it has to be made consumable by business stakeholders in an appropriate way
3 heures pour terminer
5 lectures
5 lectures
Model Evaluation10 min
Model Deployment10 min
Data Product (optional)10 min
Create ADD - Architectural Decisions Document10 min
Create a Video of your final presentation10 min
2 exercices pour s'entraîner
Milestones Checklist Week 4
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Avis
Meilleurs avis pour ADVANCED DATA SCIENCE CAPSTONE
par KW11 juil. 2019
Innovative teacher and course. Learned how to make a youtube video beside the data science challenge. On the whole specialization, very comprehensive and set me up to want to delve further next.
par SS13 janv. 2019
I liked the peer-graded environment. Like the final submission requirements. That's really helps in aquiring the skills like presentation skills, Documentation skills, project mangement
par VT17 mars 2019
Like that course. It combine all you skills in a one project. It is very helpful for the understanding why and how ML can help for the business. Personal thanks for Romeo Kienzler!
par MZ20 janv. 2020
This is data crunching, varied machine learning model exploring, training, testing, validating and deployment course. What a goldmine for both novices and seasoned and initiated!
À propos du Spécialisation Advanced Data Science with IBM
As a coursera certified specialization completer you will have a proven deep understanding on massive parallel data processing, data exploration and visualization, and advanced machine learning & deep learning. You'll understand the mathematical foundations behind all machine learning & deep learning algorithms. You can apply knowledge in practical use cases, justify architectural decisions, understand the characteristics of different algorithms, frameworks & technologies & how they impact model performance & scalability.
Foire Aux Questions
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L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
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À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
