À propos de ce cours
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100 % en ligne

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Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau avancé

Approx. 14 heures pour terminer

Recommandé : This course requires 7.5 to 9 hours of study....

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
4 heures pour terminer

Feedback loops and Monitoring

5 vidéos (Total 19 min), 15 lectures, 4 quiz
5 vidéos
Feedback Loops and Unit Tests7 min
Performance Monitoring and Business Metrics1 min
Performance Drift5 min
Performance Monitoring Case Study1 min
15 lectures
Feedback loops and unit tests: Through the eyes of our Working Example3 min
Feedback loops4 min
Unit tests4 min
Unit testing in Python3 min
Test-Driven Development (TDD)3 min
CI/CD3 min
Performance Monitoring: Through the eyes of our Working Example3 min
Logging3 min
Minimal requirements for log files4 min
Logging in Python (hands-on)30 min
Model performance drift4 min
Performance Drift Notebook Review25 min
Performance Monitoring Case Study: Through the eyes of our Working Example4 min
Getting started (hands-on)2 h
Summary/Review6 min
4 exercices pour s'entraîner
Check for Understanding2 min
Check for Understanding2 min
Check for Understanding2 min
End of Module Quiz5 min
Semaine
2
3 heures pour terminer

Hands on with Openscale and Kubernetes

3 vidéos (Total 22 min), 6 lectures, 3 quiz
3 vidéos
Kubernetes Explained10 min
Kubernetes vs. Docker: It's Not an Either/Or Question8 min
6 lectures
Watson OpenScale: Through the eyes of our Working Example4 min
Getting started (hands-on)1 h
Kubernetes Explained: Through the eyes of our Working Example4 min
Introduction to Kubernetes4 min
Getting started (hands-on)1h 30min
Summary/Review4 min
3 exercices pour s'entraîner
Check for Understanding2 min
Check for Understanding2 min
End of Module Quiz5 min
Semaine
3
3 heures pour terminer

Capstone: Pulling it all together (Part 1)

10 lectures, 1 quiz
10 lectures
Capstone: Through the eyes of our Working Example4 min
What is in the Capstone and associated Review?4 min
Review of Course 1: Business Priorities and Data Ingestion4 min
Review of Course 2: Data Analysis and Hypothesis Testing5 min
Review of Course 3: Feature Engineering and Bias Detection5 min
Review of Course 4: Machine Learning, Visual Recognition, and NLP12 min
Review of Course 5: Enterprise Model Deployment4 min
About the data3 min
Capstone Assignment 1: Through the eyes of our Working Example4 min
Capstone Part 1: Getting Started (hands-on)2 h
1 exercice pour s'entraîner
Capstone - Part 1 Quiz6 min
Semaine
4
5 heures pour terminer

Capstone: Pulling it all together (Part 2)

4 lectures, 3 quiz
4 lectures
Capstone Assignment 2: Through the eyes of our Working Example4 min
Capstone Part 2: Getting started (hands-on)2 h
Capstone Part 3: Getting started (hands-on)2 h
Solution Files1 min
2 exercices pour s'entraîner
Capstone - Part 2 Quiz6 min
Capstone - Part 3 Quiz6 min

Enseignants

Image de l'enseignant, Mark J Grover

Mark J Grover

Digital Content Delivery Lead
IBM Data & AI Learning
Image de l'enseignant, Ray Lopez, Ph.D.

Ray Lopez, Ph.D.

Data Science Curriculum Leader
IBM Data & Artificial Intelligence

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 IBM AI Enterprise Workflow

This six course specialization is designed to prepare you to take the certification examination for IBM AI Enterprise Workflow V1 Data Science Specialist. IBM AI Enterprise Workflow is a comprehensive, end-to-end process that enables data scientists to build AI solutions, starting with business priorities and working through to taking AI into production. The learning aims to elevate the skills of practicing data scientists by explicitly connecting business priorities to technical implementations, connecting machine learning to specialized AI use cases such as visual recognition and NLP, and connecting Python to IBM Cloud technologies. The videos, readings, and case studies in these courses are designed to guide you through your work as a data scientist at a hypothetical streaming media company. Throughout this specialization, the focus will be on the practice of data science in large, modern enterprises. You will be guided through the use of enterprise-class tools on the IBM Cloud, tools that you will use to create, deploy and test machine learning models. Your favorite open source tools, such a Jupyter notebooks and Python libraries will be used extensively for data preparation and building models. Models will be deployed on the IBM Cloud using IBM Watson tooling that works seamlessly with open source tools. After successfully completing this specialization, you will be ready to take the official IBM certification examination for the IBM AI Enterprise Workflow....
IBM AI Enterprise Workflow

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.

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