À propos de ce cours
4.6
208 notes
34 avis

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Niveau avancé

Approx. 16 heures pour terminer

Recommandé : 15 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
4 heures pour terminer

Setting the stage

...
10 vidéos (Total 59 min), 1 lecture, 3 quiz
10 vidéos
Linear algebra5 min
High Dimensional Vector Spaces2 min
Supervised vs. Unsupervised Machine Learning4 min
How ML Pipelines work3 min
Introduction to SparkML20 min
What is SystemML (1/2) ?3 min
What is SystemML (2/2) ?6 min
How to use Apache SystemML in IBM Watson Studio4 min
Extract - Transform - Load3 min
1 lecture
Object Store10 min
2 exercices pour s'entraîner
Machine Learning12 min
ML Pipelines6 min
Semaine
2
6 heures pour terminer

Supervised Machine Learning

...
26 vidéos (Total 131 min), 1 lecture, 10 quiz
26 vidéos
LinearRegression with Apache SparkML6 min
Linear Regression using Apache SystemML3 min
Batch Gradient Descent using Apache SystemML8 min
The importance of validation data to prevent overfitting3 min
Important evaluation measures2 min
Logistic Regression1 min
LogisticRegression with Apache SparkML4 min
Probabilities refresher6 min
Rules of probability and Bayes' theorem10 min
The Gaussian distribution4 min
Bayesian inference4 min
Bayesian inference - example9 min
Maximum a posteriori estimation5 min
Bayesian inference in Python8 min
Why is Naive Bayes "naive"7 min
Support Vector Machines3 min
Support Vector Machines using Apache SparkML8 min
Crossvalidation1 min
Hyper-parameter tuning using GridSearch3 min
Decision Trees2 min
Bootstrap Aggregation (Bagging) and RandomForest1 min
Boosting and Gradient Boosted Trees6 min
Gradient Boosted Trees with Apache SparkML2 min
Hyperparameter-Tuning using GridSeach and CrossValidation in Apache SparkML on Gradient Boosted Trees3 min
Regularization3 min
1 lecture
Classification evaluation measures10 min
9 exercices pour s'entraîner
Linear Regression6 min
Splitting and Overfitting2 min
Evaluation Measures2 min
Logistic Regression2 min
Naive Bayes16 min
Support Vector Machines2 min
Testing, X-Validation, GridSearch4 min
Enselble Learning4 min
Regularization4 min
Semaine
3
5 heures pour terminer

Unsupervised Machine Learning

...
13 vidéos (Total 67 min), 1 lecture, 3 quiz
13 vidéos
Introduction to Clustering: k-Means3 min
Hierarchical Clustering3 min
Density-based clustering (Guest Lecture Saeed Aghabozorgi)4 min
Using K-Means in Apache SparkML2 min
Curse of Dimensionality9 min
Dimensionality Reduction4 min
Principal Component Analysis6 min
Principal Component Analysis (demo)6 min
Covariance matrix and direction of greatest variance8 min
Eigenvectors and eigenvalues8 min
Projecting the data4 min
PCA in SystemML2 min
1 lecture
Reading on Clustering Evaluation and Assessment10 min
2 exercices pour s'entraîner
Clustering4 min
PCA16 min
Semaine
4
5 heures pour terminer

Digital Signal Processing in Machine Learning

...
13 vidéos (Total 108 min), 3 quiz
13 vidéos
Fourier Transform in action6 min
Signal generation and phase shift11 min
The maths behind Fourier Transform11 min
Discrete Fourier Transform16 min
Fourier Transform in SystemML15 min
Fast Fourier Transform7 min
Nonstationary signals5 min
Scaleograms7 min
Continous Wavelet Transform3 min
Scaling and translation3 min
Wavelets and Machine Learning3 min
Wavelets transform and SVM demo6 min
2 exercices pour s'entraîner
Fourier Transform16 min
Wavelet Transform16 min
4.6
34 avisChevron Right

40%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours

50%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

33%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Meilleurs avis

par ASep 8th 2018

A career changer course, thanks the hand-ons which is second to none, i have gained experience which on other online course can produce, thanks to IBM for this course which timely and excellent.

par JJJan 1st 2019

Such great material. I really loved working out the notebooks. I have to go back and redo the IoT starter exercise to get better accuracy, but this was awesome!

Enseignants

Avatar

Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead
IBM Watson IoT
Avatar

Nikolay Manchev

Data Scientist
IBM EMEA Data Science

À propos de 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....

À propos de la 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. If you choose to take this specialization and earn the Coursera specialization certificate, you will also earn an IBM digital badge. To find out more about IBM digital badges follow the link ibm.biz/badging....
Advanced Data Science with IBM

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

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