À propos de ce cours
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Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau débutant

Approx. 12 heures pour terminer

Recommandé : 14 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais, Vietnamien

Compétences que vous acquerrez

StatisticsData ScienceInternet Of Things (IOT)Apache Spark

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
4 heures pour terminer

Introduction the course and grading environment

2 vidéos (Total 3 min), 2 lectures, 3 quiz
2 vidéos
Overview of technology used within the course1 min
2 lectures
Assignment and Exercise Environment Setup10 min
IMPORTANT: How to submit your programming assignments10 min
1 exercices pour s'entraîner
Challenges, terminology, methods and technology2 min
Semaine
2
5 heures pour terminer

Tools that support BigData solutions

8 vidéos (Total 51 min), 2 lectures, 4 quiz
8 vidéos
Parallel data processing strategies of Apache Spark7 min
Programming language options on ApacheSpark10 min
Functional programming basics6 min
Introduction of Cloudant2 min
Resilient Distributed Dataset and DataFrames - ApacheSparkSQL6 min
Overview of how the test data has been generated (optional)8 min
IBM Watson Studio (formerly Data Science Experience)3 min
2 lectures
Apache Parquet (optional)10 min
Create the data on your own (optional)10 min
3 exercices pour s'entraîner
Data storage solutions, and ApacheSpark12 min
Programming language options and functional programming12 min
ApacheSparkSQL and Cloudant12 min
Semaine
3
4 heures pour terminer

Scaling Math for Statistics on Apache Spark

7 vidéos (Total 35 min), 1 lecture, 4 quiz
7 vidéos
Averages5 min
Standard deviation3 min
Skewness3 min
Kurtosis2 min
Covariance, Covariance matrices, correlation13 min
Multidimensional vector spaces5 min
1 lectures
Exercise 210 min
3 exercices pour s'entraîner
Averages and standard deviation10 min
Skewness and kurtosis10 min
Covariance, correlation and multidimensional Vector Spaces16 min
Semaine
4
4 heures pour terminer

Data Visualization of Big Data

4 vidéos (Total 24 min), 2 lectures, 2 quiz
4 vidéos
Plotting with ApacheSpark and python's matplotlib12 min
Dimensionality reduction4 min
PCA5 min
2 lectures
Exercise 3.110 min
Exercise 3.210 min
1 exercices pour s'entraîner
Visualization and dimension reduction10 min
4.3
164 avisChevron Right

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ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

52%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

Meilleurs avis pour Fundamentals of Scalable Data Science

par XWApr 11th 2017

Very useful courses to take if you are beginner of data science. The course was not detailed enough sometime. But you will surely get a global view of IOT data analysis after this courses.

par HSSep 10th 2017

A perfect course to pace off with exploration towards sensor-data analytics using Apache Spark and python libraries.\n\nKudos man.

Enseignants

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Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead
IBM Watson IoT

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 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. 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.

  • If you have started a course that depends on the IBM Bluemix, and your trial has expired, you can continue taking the course on the same environment by providing your credit card information. To avoid being charged, close any application instances you are not using and pay attention to the usage of your environment details.

    Alternative, you can export any projects you are working on. Then, you can register for a new trial using a different email account, not used on IBM Bluemix before. Finally, import the projects to the new account.

    When exporting your projects, for Node-RED use the process used when submitting assignments (export flow form the old project, then import to the new project via clipboard). For Node.js you can redeploy the code to Bluemix using your new account credentials.

    If you have customized your GIT repository, or registered devices, migrating to a new environment will require you to redo those steps to reflect in the new environment.

  • If you already have an IBM Bluemix account, but your trial period has expired, you can always create a new account with a different email address.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.