Онлайн-курс – сертифицированная профессиональная специализация в области машинного обучения IBM

Узнайте о машинном обучении на практических примерах. Получите навыки, необходимые для карьеры в одной из наиболее актуальных областей современного искусственного интеллекта, с помощью практических и знающих проектов от профессионалов IBM.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Онлайн-курс – сертифицированная профессиональная специализация в области машинного обучения IBM

Professional Certificate

Средний уровень

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Определить потенциал алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта в различных бизнес-ситуациях.
  • Понимание того, когда использовать машинное обучение для объяснения поведения, а когда для прогнозирования будущих результатов.
  • Оценивайте свои модели в области машинного обучения и совершенствуйте навыки, используя лучшие практики.
  • Развивать аналитические навыки в области машинного обучения.
  • Обменивайтесь идеями с помощью навыков анализа данных.
  • Подготовьте итоговую презентацию, чтобы сообщить свои идеи коллегам.

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Инженер по машинному обучению
  • специалист по данным
  • Аналитик данных
  • Разработчик алгоритмов
  • Эксперт по искусственному интеллекту
  • Менеджер проектов в области машинного обучения
  • Технологический консультант в области данных
  • Разработчик программного обеспечения со специализацией в машинном обучении
  • Исследователь данных
  • Аналитик информационных систем

Стажировка — серия курсов из четырех частей.

Навыки машинного обучения становятся все более важными на современном рынке труда. В 2019 году инженер по машинному обучению занял первое место в США с увеличением возможностей трудоустройства в этой области на 344% в период с 2015 по 2018 год, а средняя базовая зарплата составила 146 085 долларов США.

Серия курсов из четырех частей поможет вам приобрести базовые навыки для достижения успеха в востребованной карьере в области обучения и науки о данных. После прохождения программы вы:

  • Определить потенциал алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта в различных бизнес-ситуациях.
  • Понимание того, когда использовать машинное обучение для объяснения поведения, а когда для прогнозирования будущих результатов.
  • Оценивайте свои модели в области машинного обучения и совершенствуйте навыки, используя лучшие практики.

По окончании программы вы разовьете реальные навыки в области машинного обучения, которые сможете использовать в своей работе или поиске работы, а также получите портфолио проектов, демонстрирующих ваш опыт. Кроме того, вы получите сертификат Coursera и значок IBM, чтобы поделиться своими достижениями со своей сетью и потенциальными работодателями.

Прикладной учебный проект

В ходе программы вы будете выполнять практические проекты, направленные на развитие ваших аналитических навыков и навыков машинного обучения. Объясните свои идеи по каждому проекту, используя навыки анализа данных, включая подготовку итоговой презентации для передачи результатов коллегам в области машинного обучения.

Рекомендуется собрать выполненные вами проекты в активное онлайн-портфолио, в котором будут отображены навыки, полученные во время этой стажировки.

Details of the courses that make up the specialization

Курсы по машинному обучению

Курс 1: Исследовательский анализ данных

Продолжительность: 14 часов
Рейтинг: 4,6 (1876 оценок)

чему ты научишься

  • Сбор данных из различных источников: SQL, NoSQL, API, облако.
  • Выбор функций и методы проектирования функций
  • Обработка категориальных и упорядоченных признаков
  • Выявление и лечение экстремальных ситуаций
  • Понимание важности покупки недвижимости и применение различных методов покупки

Навыки, которые вы приобретете

  • искусственный интеллект (ИИ)
  • машинное обучение
  • разработка функций
  • Статистическая проверка гипотез
  • Исследовательский анализ данных

Курс 2: Машинное обучение с учителем: регрессия

Продолжительность: 20 часов
Рейтинг: 4,7 (584 оценок)

чему ты научишься

  • Модели регрессии обучения для прогнозирования непрерывных результатов
  • Использование показателей ошибок для сравнения моделей
  • Лучшие практики: подразделения по обучению и тестированию, методы регулирования

Навыки, которые вы приобретете

  • Линейная регрессия
  • Алгоритмы машинного обучения (ML)
  • Регуляризация регрессии: Ридж, ЛАССО

Курс 3: Машинное обучение с учителем: классификация

Продолжительность: 24 часа
Рейтинг: 4.8 (354 оценки)

чему ты научишься

  • Обучение прогнозирующих моделей для классификации категориальных результатов
  • Лучшие практики классификации
  • Обработка наборов данных с несбалансированными классами

Навыки, которые вы приобретете

  • Единое обучение
  • Алгоритмы классификации
  • дерево решений

Курс 4: Машинное обучение без учителя

Продолжительность: 23 часа
Рейтинг: 4,7 (258 оценок)

чему ты научишься

  • Получение информации из данных без цели
  • Алгоритмы группировки и уменьшения размерности
  • Лучшие практики обучения без учителя

Навыки, которые вы приобретете

  • Анализ кибуцев
  • Уменьшение размеров
  • Кибуц К. Минс

Похожие