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. 6 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
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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

Deploying Models

4 horas para concluir
3 vídeos (Total 11 mín.), 17 leituras, 4 testes
3 videos
Introduction to Spark5min
Model Management and Deployment in Watson Studio2min
17 leituras
Data at scale: Through the eyes of our Working Example4min
Optimizing performance in Python5min
High performance computing4min
Apache Spark (hands-on)30min
Spark-submit4min
Docker containers: Through the eyes of our Working Example3min
On containers and Docker2min
Docker installation and setup2min
NVIDIA Docker4min
Getting started with Docker4min
Getting started with Flask4min
Putting it all together (hands-on tutorial)45min
More on containers3min
Watson Machine Learning: Through the eyes of our Working Example3min
Getting Started (hands-on)20min
Tutorial (hands-on)40min
Summary/Review10min
4 exercícios práticos
Check for Understanding2min
Check for Understanding2min
Check for Understanding2min
End of Module Quiz10min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Deploying Models using Spark

3 horas para concluir
4 vídeos (Total 12 mín.), 11 leituras, 4 testes
4 videos
Spark Recommendations1min
Recommenders6min
Introduction to Model Deployment Case Study2min
11 leituras
Spark Machine Learning: Through the eyes of our Working Example4min
Spark Pipelines4min
Spark supervised learning4min
Spark unsupervised learning (hands-on)45min
Model4min
Spark Recommenders: Through the eyes of our Working Example4min
Recommendation systems4min
Recommendation systems in production4min
Model Deployment: Through the eyes of our Working Example3min
Getting Started (hands-on)1h
Summary/Review
4 exercícios práticos
Check for Understanding2min
Check for Understanding2min
Check for Understanding2min
End of Module Quiz10min

Avaliações

Principais avaliações do AI WORKFLOW: ENTERPRISE MODEL DEPLOYMENT

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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

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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 .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.