Çevrimiçi kurs – IBM makine öğreniminde sertifikalı profesyonel uzmanlık

Pratik örnekler aracılığıyla makine öğrenimi hakkında bilgi edinin. IBM profesyonellerinin pratik ve bilgili projeleri aracılığıyla, modern yapay zekanın en alakalı alanlarından birinde kariyer için gerekli becerileri kazanın.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Çevrimiçi kurs - IBM makine öğreniminde sertifikalı profesyonel uzmanlık

Professional Certificate

Orta seviye

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Farklı iş durumlarında makine öğrenimi ve yapay zekadaki algoritmaların potansiyelini belirleyin.
  • Davranışları açıklamak için makine öğreniminin ne zaman kullanılacağını ve gelecekteki sonuçların ne zaman tahmin edileceğini anlamak.
  • Makine öğrenimindeki modellerinizi değerlendirin ve en iyi uygulamalarla becerilerinizi geliştirin.
  • Makine öğrenimi alanında analitik becerileri geliştirin.
  • Veri analizi becerileri aracılığıyla içgörüleri iletin.
  • İçgörüleri meslektaşlarınıza iletmek için son bir sunum hazırlayın.

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Makine öğrenimi mühendisi
  • veri bilimcisi
  • Veri analisti
  • Algoritma geliştiricisi
  • Yapay zeka uzmanı
  • Makine öğrenmesi alanında proje yöneticisi
  • Veri alanında teknolojik danışman
  • Makine öğrenimi alanında uzmanlaşan yazılım geliştiricisi
  • Veri araştırmacısı
  • Bilgi sistemleri analisti

Staj – dört bölümlük bir kurs serisi

Makine öğrenimi becerileri modern iş piyasasında giderek daha önemli hale geliyor. Makine öğrenimi mühendisi, 2019 yılında, 2015 ile 2018 yılları arasında bu alandaki istihdam fırsatlarında %344’lük bir artış ve 146.085 $ ortalama taban maaşla Amerika Birleşik Devletleri’nde bir numara oldu.

Dört bölümlük kurs serisi, öğrenme ve veri biliminde aranan bir kariyerde başarı için temel becerileri edinmenize yardımcı olacaktır. Programı tamamladıktan sonra:

  • Farklı iş durumlarında makine öğrenimi ve yapay zekadaki algoritmaların potansiyelini belirleyin.
  • Davranışları açıklamak için makine öğreniminin ne zaman kullanılacağını ve gelecekteki sonuçların ne zaman tahmin edileceğini anlamak.
  • Makine öğrenimindeki modellerinizi değerlendirin ve en iyi uygulamalarla becerilerinizi geliştirin.

Programın sonunda, makine öğrenimi alanında işinizde veya iş arayışınızda kullanabileceğiniz gerçek becerilerin yanı sıra uzmanlığınızı gösteren bir proje portföyü geliştireceksiniz. Ayrıca başarılarınızı ağınızla ve potansiyel işverenlerinizle paylaşmak için Coursera’dan bir sertifika ve bir IBM rozeti alacaksınız.

Uygulamalı öğrenme projesi

Program sırasında analitik ve makine öğrenimi becerilerinizi geliştirmek için tasarlanmış uygulamalı projeler üstleneceksiniz. İçgörüleri makine öğrenimi alanındaki meslektaşlarınıza iletmek için son bir sunum hazırlamak da dahil olmak üzere, veri analizi becerilerini kullanarak her projeden elde ettiğiniz içgörüleri açıklayın.

Tamamladığınız projeleri, bu stajda öğrenilen becerileri gösteren aktif bir çevrimiçi portföyde toplamanız önerilir.

Details of the courses that make up the specialization

Makine öğrenimi kursları

Kurs 1: Keşif Amaçlı Veri Analizi

Süre: 14 saat
Derecelendirme: 4,6 (1.876 derecelendirme)

ne öğreneceksin

  • Çeşitli kaynaklardan veri toplama: SQL, NoSQL, API’ler, bulut
  • Özellik seçimi ve özellik mühendisliği teknikleri
  • Kategorik ve sıralı özelliklerin işlenmesi
  • Aşırı durumların tespiti ve tedavisi
  • Bir özelliği satın almanın önemini anlamak ve farklı satın alma tekniklerini uygulamak

Edineceğiniz beceriler

  • yapay zeka (AI)
  • makine öğrenimi
  • özellik mühendisliği
  • İstatistiksel hipotez testi
  • Keşif amaçlı veri analizi

Kurs 2: Denetimli makine öğrenimi: regresyon

Süre: 20 saat
Değerlendirme: 4,7 (584 değerlendirme)

ne öğreneceksin

  • Sürekli sonuçları tahmin etmek için regresyon modellerini eğitmek
  • Modelleri karşılaştırmak için hata ölçümlerini kullanma
  • En iyi uygulamalar: eğitim ve test bölümleri, düzenleme teknikleri

Edineceğiniz beceriler

  • Doğrusal regresyon
  • Makine Öğrenimi (ML) Algoritmaları
  • Regresyon düzenlemesi: Ridge, LASSO

Kurs 3: Denetimli makine öğrenimi: sınıflandırma

Süre: 24 saat
Derecelendirme: 4,8 (354 derecelendirme)

ne öğreneceksin

  • Kategorik sonuçları sınıflandırmak için tahmine dayalı modelleri eğitme
  • Sınıflandırmaya yönelik en iyi uygulamalar
  • Dengesiz sınıflara sahip veri kümelerini işleme

Edineceğiniz beceriler

  • Birleşik öğrenme
  • Sınıflandırma algoritmaları
  • karar ağacı

Kurs 4: Denetimsiz makine öğrenimi

Süre: 23 saat
Değerlendirme: 4,7 (258 değerlendirme)

ne öğreneceksin

  • Hedefi olmayan verilerden içgörü bulma
  • Gruplandırma ve boyutluluk azaltma algoritmaları
  • Denetimsiz öğrenmeye yönelik en iyi uygulamalar

Edineceğiniz beceriler

  • Kibbutzim’in analizi
  • boyut küçültme
  • Kibbutz K Anlamı

İlgili ürünler