在线课程 – SAS Institute 端到端实践专业认证

领导和启动学习机器的综合指南。该计划涉及最先进的技术和基本的商业实践,专为商业水平的学习者和技术专家而设计。

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

开始

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • 预测分析
  • 人工智能的伦理
  • 人工智能 (AI)
  • 数据科学
  • 机器学习
  • 机器学习的战略和领导力
  • 机器学习 (ML) 算法

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 机器学习项目负责人
  • 机器学习领域的产品经理
  • 技术项目经理
  • 初级数据科学家
  • 机器学习顾问
  • 技术战略总监
  • 先进技术领域的业务开发经理
  • 技术营销经理
  • 数据分析师
  • 领导机器学习领域的开发团队

专业化 – 由 3 部分组成的课程系列

机器学习正在改变行业并推动世界发展。哈佛商业评论将其描述为“我们这个时代最重要的技术”。

尽管有很多面向技术人员的实践课程,但几乎没有专为机器学习领域的商业领袖设计的课程——这种缺陷很明显,因为机器学习的成功不仅取决于技术理解,还取决于独特的项目管理实践。

通过填补这一空白,本课程使您能够从机器学习中获得价值。它提供您所需的整体专业知识,包括核心技术和业务方面。

为什么要与双方打交道?

  • 因为双方都需要明白这一点!
  • 这包括领导或参与机器学习项目的任何人。

无需动手操作

此专业化专为刚迈出第一步的业务领导者和数据科学家而设计,并提供全面的覆盖范围。

但技术学习者需要重新考虑这一点。像大多数“垂涎者”一样,在直接开始动手工作之前,值得考虑一件事:课程提供了每个了不起的技术人员都应该获得的补充知识。

学习内容

  • 机器学习的工作原理
  • 如何报告其预期投资回报率和绩效
  • 管理机器学习项目的最佳实践
  • 技术提示和工具
  • 如何避免重大陷阱
  • 人工智能真的会到来还是一个神话?
  • 催生机器学习的社会正义风险

实践学习项目

解决问题的挑战:准备唯一性提案,在 Excel 或 Google 表格中手动构建预测模型以说明它是如何改进的,等等(不会有涉及使用机器学习软件的练习)。

供应商中立性

该专业包括几个软件演示,这些演示使用 SAS 产品进行机器学习。然而,课程是中立和普遍的。无论您选择使用哪种机器学习软件,所获得的知识都适用。

深邃但触手可及

该课程由一位经验丰富的行业领导者授课,他在哥伦比亚大学担任教授时获得了教学奖项,该专业被认为是机器学习背景下最深入、最引人入胜和最容易获得的专业之一。

就像大学课程一样

这三门课程也适合大学生,或者已经计划或学习 MBA 课程的人。该专业的广度和深度可与全学期 MBA 课程或高级学位课程相媲美。

Details of the courses that make up the specialization

机器学习的力量:业务改进、点击积累、打击欺诈和拒绝离婚客户

课程 1 • 14 小时 • 4.8 (146 个等级)

课程详情
学习内容
  • 参与机器学习部署
  • 确定可为您的组织创造价值的潜在机器学习部署
  • 报告机器学习的预测性能及其产生的利润
  • 了解机器学习的潜力并避免“人工智能”的虚假承诺
您将获得的技能
  • 类别: 预测分析
  • 类别: 人工智能伦理
  • 类别: 人工智能 (AI)
  • 类别: 数据科学
  • 类别: 机器学习

启动 Machine Learning:顶级 ML 领导力的运营成功

课程 2 • 13 小时 • 4.8 (76 个评分)
课程详情
学习内容
  • ML 应用程序:确定机器学习可以改进营销、销售、金融信用评级、保险、欺诈检测等的机会
  • ML 设计:确定机器学习的集成和部署方式,包括团队要求和数据
  • ML 认证:预测机器学习项目的效率并在内部销售,同时获得同事的支持
  • ML 管理:机器学习项目管理,从预测模型的生成到其发布
您将获得的技能
  • 类别: 预测分析
  • 类别: 人工智能 (AI)
  • 类别: 数据科学
  • 类别: 机器学习
  • 类别: 机器学习策略与管理

机器学习揭秘:提示、技巧和技巧

课程 3 • 17 小时 • 4.9 (64 个等级)
课程详情
学习内容
  • 参与机器学习的应用,协助技术方法的选择和评估
  • 为经理解释预测模型,解释其工作原理和预测位置
  • 避免常见的机器学习技术陷阱
  • 过滤预测模型,防止对受保护群体的偏见,即 AI 伦理
您将获得的技能
  • 类别: 预测分析
  • 类别: 人工智能 (AI)
  • 类别: 数据科学
  • 类别: 机器学习
  • 类别: 机器学习 (ML) 算法