- Data Science
- Deep Learning
- Artificial Intelligence (AI)
- Machine Learning
- Python Programming
- Feature Engineering
- Statistical Hypothesis Testing
- Exploratory Data Analysis
- Regression Analysis
- Supervised Learning
- Linear Regression
- Ridge Regression
Nombre de Apprentissage automatique IBM Certificat Professionnel
Machine Learning, Time Series & Survival Analysis. Develop working skills in the main areas of Machine Learning: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep Learning, and Reinforcement Learning. Also gain practice in specialized topics such as Time Series Analysis and Survival Analysis.
Offert par

Compétences que vous acquerrez
À propos de ce Certificat Professionnel
Projet d'apprentissage appliqué
This Professional Certificate has a strong emphasis on developing the skills that help you advance a career in Machine Learning. All the courses include a series of hands-on labs and final projects that help you focus on a specific project that interests you. Throughout this Professional Certificate, you will gain exposure to a series of tools, libraries, cloud services, datasets, algorithms, assignments and projects that will provide you with practical skills with applicability to Machine Learning jobs. These skills include:
Tools: Jupyter Notebooks and Watson Studio
Libraries: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy, Keras, and TensorFlow.
Certaines connaissances prérequises.
Certaines connaissances prérequises.
Qu'est-ce qu'un Certificat Professionnel ?
Développez vos compétences pour être prêt(e) à travailler dans ce domaine
Que vous souhaitiez commencer une nouvelle carrière ou en changer, les Certificats Professionnels de Coursera vous aident à vous préparer pour un emploi. Apprenez à votre propre rythme, quand et où cela vous convient le mieux. Inscrivez-vous aujourd'hui et explorez un nouveau parcours professionnel avec un essai gratuit de 7 jours. Vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment.
Projets pratiques
Exercez vos compétences avec des projets pratiques et renforcez les compétences qui montrent votre aptitude au travail à de potentiels employeurs. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour obtenir votre Certificat.
Obtenez une qualification professionnelle
Lorsque vous aurez terminé tous les cours du programme, vous obtiendrez un Certificat à partager avec votre réseau professionnel et vous débloquerez l'accès à des ressources d'accompagnement professionnel pour vous aider à démarrer votre nouvelle carrière. De nombreux Certificats Professionnels ont des partenaires d'embauche qui reconnaissent les qualifications du Certificat Professionnel, et d'autres peuvent vous aider à vous préparer à un examen de certification. Le cas échéant, vous trouverez plus d'informations sur les pages des Certificats Professionnels.

Cette Certificat Professionnel compte 6 cours
Exploratory Data Analysis for Machine Learning
This first course in the IBM Machine Learning Professional Certificate introduces you to Machine Learning and the content of the professional certificate. In this course you will realize the importance of good, quality data. You will learn common techniques to retrieve your data, clean it, apply feature engineering, and have it ready for preliminary analysis and hypothesis testing.
Supervised Machine Learning: Regression
This course introduces you to one of the main types of modelling families of supervised Machine Learning: Regression. You will learn how to train regression models to predict continuous outcomes and how to use error metrics to compare across different models. This course also walks you through best practices, including train and test splits, and regularization techniques.
Supervised Machine Learning: Classification
This course introduces you to one of the main types of modeling families of supervised Machine Learning: Classification. You will learn how to train predictive models to classify categorical outcomes and how to use error metrics to compare across different models. The hands-on section of this course focuses on using best practices for classification, including train and test splits, and handling data sets with unbalanced classes.
Unsupervised Machine Learning
This course introduces you to one of the main types of Machine Learning: Unsupervised Learning. You will learn how to find insights from data sets that do not have a target or labeled variable. You will learn several clustering and dimension reduction algorithms for unsupervised learning as well as how to select the algorithm that best suits your data. The hands-on section of this course focuses on using best practices for unsupervised learning.
Offert par

IBM
IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.
Foire Aux Questions
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