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學生職業成果

56%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

60%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

17%

加薪或升職
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 2 門課程(共 4 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
高級
完成時間大約為21 小時
英語(English)
字幕:英語(English)

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立即開始,按照自己的計劃學習。
第 2 門課程(共 4 門)
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高級
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提供方

IBM 徽標

IBM

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up82%(2,374 個評分)Info
1

1

完成時間為 5 小時

Setting the stage

完成時間為 5 小時
10 個視頻 (總計 59 分鐘), 2 個閱讀材料, 3 個測驗
10 個視頻
Linear algebra5分鐘
High Dimensional Vector Spaces2分鐘
Supervised vs. Unsupervised Machine Learning4分鐘
How ML Pipelines work3分鐘
Introduction to SparkML20分鐘
What is SystemML (1/2) ?3分鐘
What is SystemML (2/2) ?6分鐘
How to use Apache SystemML in IBM Watson Studio4分鐘
Extract - Transform - Load3分鐘
2 個閱讀材料
Object Store10分鐘
IMPORTANT: How to submit your programming assignments10分鐘
2 個練習
Machine Learning12分鐘
ML Pipelines6分鐘
2

2

完成時間為 6 小時

Supervised Machine Learning

完成時間為 6 小時
26 個視頻 (總計 131 分鐘), 1 個閱讀材料, 10 個測驗
26 個視頻
LinearRegression with Apache SparkML6分鐘
Linear Regression using Apache SystemML3分鐘
Batch Gradient Descent using Apache SystemML8分鐘
The importance of validation data to prevent overfitting3分鐘
Important evaluation measures2分鐘
Logistic Regression1分鐘
LogisticRegression with Apache SparkML4分鐘
Probabilities refresher6分鐘
Rules of probability and Bayes' theorem10分鐘
The Gaussian distribution4分鐘
Bayesian inference4分鐘
Bayesian inference - example9分鐘
Maximum a posteriori estimation5分鐘
Bayesian inference in Python8分鐘
Why is Naive Bayes "naive"7分鐘
Support Vector Machines3分鐘
Support Vector Machines using Apache SparkML8分鐘
Crossvalidation1分鐘
Hyper-parameter tuning using GridSearch3分鐘
Decision Trees2分鐘
Bootstrap Aggregation (Bagging) and RandomForest1分鐘
Boosting and Gradient Boosted Trees6分鐘
Gradient Boosted Trees with Apache SparkML2分鐘
Hyperparameter-Tuning using GridSeach and CrossValidation in Apache SparkML on Gradient Boosted Trees3分鐘
Regularization3分鐘
1 個閱讀材料
Classification evaluation measures10分鐘
9 個練習
Linear Regression6分鐘
Splitting and Overfitting2分鐘
Evaluation Measures2分鐘
Logistic Regression2分鐘
Naive Bayes16分鐘
Support Vector Machines2分鐘
Testing, X-Validation, GridSearch4分鐘
Enselble Learning4分鐘
Regularization4分鐘
3

3

完成時間為 5 小時

Unsupervised Machine Learning

完成時間為 5 小時
13 個視頻 (總計 67 分鐘), 1 個閱讀材料, 3 個測驗
13 個視頻
Introduction to Clustering: k-Means3分鐘
Hierarchical Clustering3分鐘
Density-based clustering (Guest Lecture Saeed Aghabozorgi)4分鐘
Using K-Means in Apache SparkML2分鐘
Curse of Dimensionality9分鐘
Dimensionality Reduction4分鐘
Principal Component Analysis6分鐘
Principal Component Analysis (demo)6分鐘
Covariance matrix and direction of greatest variance8分鐘
Eigenvectors and eigenvalues8分鐘
Projecting the data4分鐘
PCA in SystemML2分鐘
1 個閱讀材料
Reading on Clustering Evaluation and Assessment10分鐘
2 個練習
Clustering4分鐘
PCA16分鐘
4

4

完成時間為 5 小時

Digital Signal Processing in Machine Learning

完成時間為 5 小時
13 個視頻 (總計 108 分鐘)
13 個視頻
Fourier Transform in action6分鐘
Signal generation and phase shift11分鐘
The maths behind Fourier Transform11分鐘
Discrete Fourier Transform16分鐘
Fourier Transform in SystemML15分鐘
Fast Fourier Transform7分鐘
Nonstationary signals5分鐘
Scaleograms7分鐘
Continous Wavelet Transform3分鐘
Scaling and translation3分鐘
Wavelets and Machine Learning3分鐘
Wavelets transform and SVM demo6分鐘
2 個練習
Fourier Transform16分鐘
Wavelet Transform16分鐘

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關於 Advanced Data Science with IBM 專項課程

As a coursera certified specialization completer you will have a proven deep understanding on massive parallel data processing, data exploration and visualization, and advanced machine learning & deep learning. You'll understand the mathematical foundations behind all machine learning & deep learning algorithms. You can apply knowledge in practical use cases, justify architectural decisions, understand the characteristics of different algorithms, frameworks & technologies & how they impact model performance & scalability. If you choose to take this specialization and earn the Coursera specialization certificate, you will also earn an IBM digital badge. To find out more about IBM digital badges follow the link ibm.biz/badging....
Advanced Data Science with IBM

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