Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível avançado
Aprox. 9 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
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Nível avançado
Aprox. 9 horas para completar
Inglês
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oferecido por

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IBM

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

4 horas para concluir

Data Analysis

4 horas para concluir
6 vídeos (Total 26 mín.), 11 leituras, 6 testes
6 videos
Introduction to Data Visualizations3min
Data Visualizations7min
Introduction to Missing Values4min
Missing Values4min
Case Study Introduction2min
11 leituras
Why is Exploratory Data Analysis Necessary?3min
Data Visualization: Through the Eyes of Our Working Example3min
Getting Started / Unit Materials2min
Data Visualization in Python3min
Missing Data: Introduction2min
Strategies for Missing Data3min
Categories of Missing Data2min
Simple Imputation2min
Bayesian Imputation10min
Case Study: Getting started2min
Summary/Review5min
4 exercícios práticos
Check for Understanding: EDA2min
Check for Understanding: Data Visualization4min
Check for Understanding: Missing Data4min
Data Analysis Module Quiz5min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Data Investigation

4 horas para concluir
3 vídeos (Total 16 mín.), 14 leituras, 3 testes
3 videos
Hypothesis Testing10min
Case Study Introduction2min
14 leituras
TUTORIAL: IBM Watson Studio dashboard10min
Hypothesis Testing: Through the eyes of our Working Example10min
Overview2min
Statistical Inference2min
Business Scenarios and Probability3min
Variants on t-tests2min
One-way Analysis of Variance (ANOVA)4min
p-value Limitations10min
Multiple Testing4min
Explain Methods for Dealing with Multiple Testing3min
Getting Started3min
Import the Data4min
Data Processing (Includes Assessment)2h
Summary/Review4min
3 exercícios práticos
Check for Understanding: Hypothesis Testing4min
Check for Understanding: Hypothesis Testing Limitations2min
Data Investigation Module Quiz5min

Avaliações

Principais avaliações do AI WORKFLOW: DATA ANALYSIS AND HYPOTHESIS TESTING

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Sobre Programa de cursos integrados IBM AI Enterprise Workflow

This six course specialization is designed to prepare you to take the certification examination for IBM AI Enterprise Workflow V1 Data Science Specialist. IBM AI Enterprise Workflow is a comprehensive, end-to-end process that enables data scientists to build AI solutions, starting with business priorities and working through to taking AI into production. The learning aims to elevate the skills of practicing data scientists by explicitly connecting business priorities to technical implementations, connecting machine learning to specialized AI use cases such as visual recognition and NLP, and connecting Python to IBM Cloud technologies. The videos, readings, and case studies in these courses are designed to guide you through your work as a data scientist at a hypothetical streaming media company. Throughout this specialization, the focus will be on the practice of data science in large, modern enterprises. You will be guided through the use of enterprise-class tools on the IBM Cloud, tools that you will use to create, deploy and test machine learning models. Your favorite open source tools, such a Jupyter notebooks and Python libraries will be used extensively for data preparation and building models. Models will be deployed on the IBM Cloud using IBM Watson tooling that works seamlessly with open source tools. After successfully completing this specialization, you will be ready to take the official IBM certification examination for the IBM AI Enterprise Workflow....
IBM AI Enterprise Workflow

Perguntas Frequentes – FAQ

  • O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:

    • o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
    • Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • This course assumes that you are already familiar with basic data science concepts including probability and statistics, linear algebra, machine learning, and the use of Python and Jupyter. Additionally, you should have already completed the first course in this specialization: AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion.

  • No. The certification exam is administered by Pearson VUE and must be taken at one of their testing facilities. You may visit their site at https://home.pearsonvue.com/ for more information.

  • Please visit the Pearson VUE web site at https://home.pearsonvue.com/ for the latest information on taking the AI Enterprise Workflow certification test.

  • It is highly recommended that you have at least a basic working knowledge of design thinking and Watson Studio prior to taking this course. Please visit the IBM Skills Gateway at http://ibm.com/training/badges and "Find a Badge" related to "design thinking" or "Watson Studio". From there you will be directed to courses covering these topics.

  • No. Most of the exercises may be completed with open source tools running on your personal computer. However, the exercises are designed with an enterprise focus and are intended to be run in an enterprise environment that allows for easier sharing and collaboration. The exercises in the last two modules of the course are heavily focused on deployment and testing of machine learning models and use the IBM Watson tooling found on the IBM Cloud.

  • Yes. All IBM Cloud Data and AI services are based upon open source technologies.

  • The exercises in the course may be completed by anyone using the IBM Cloud "Lite" plan, which is free for use.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.