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.
Curso 2 de 6 no
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 7 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

Data ScienceArtificial Intelligence (AI)Machine LearningBig DataSpark
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Instrutores

oferecido por

Placeholder

IBM

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up74%(1,137 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

2 horas para concluir

Week 1: Introduction

2 horas para concluir
6 vídeos (Total 44 mín.), 6 leituras, 2 testes
6 videos
What is Big Data?11min
Data storage solutions5min
Parallel data processing strategies of Apache Spark7min
Functional programming basics6min
Resilient Distributed Dataset and DataFrames - ApacheSparkSQL6min
6 leituras
Course Syllabus10min
Setup of the grading and exercise environment10min
Exercise 1 - working with RDD10min
Exercise 2 - functional programming basics with RDDs10min
Exercise 3 - working with DataFrames10min
Programming Lanuage Options for Apache Spark (optional)10min
2 exercícios práticos
Practice Quiz (Ungraded) - Apache Spark concepts30min
Apache Spark and parallel data processing
Semana
2

Semana 2

2 horas para concluir

Week 2: Scaling Math for Statistics on Apache Spark

2 horas para concluir
8 vídeos (Total 52 mín.), 3 leituras, 4 testes
8 videos
Standard deviation3min
Skewness3min
Kurtosis2min
Covariance, Covariance matrices, correlation13min
Plotting with ApacheSpark and python's matplotlib12min
Dimensionality reduction4min
PCA5min
3 leituras
Exercise 1 - statistics and transfomrations using DataFrames10min
Exercise on Plotting10min
Exercise on PCA10min
4 exercícios práticos
Practice Quiz (Ungraded) - Statistics and API usage on Spark30min
Parallelism in Apache Spark 
Questions on Plotting
Questions on PCA
Semana
3

Semana 3

1 hora para concluir

Week 3: Introduction to Apache SparkML

1 hora para concluir
5 vídeos (Total 34 mín.), 2 leituras, 3 testes
5 videos
Introduction to SparkML20min
Extract - Transform - Load3min
Introduction to Clustering: k-Means3min
Using K-Means in Apache SparkML2min
2 leituras
Exercise 1: Modifying a Apache SparkML Feature Engineering Pipeline10min
Exercise 2 - Working with Clustering and Apache SparkML10min
3 exercícios práticos
Practice Quiz (Ungraded) - ML Pipelines30min
SparkML concepts 
Practice Quiz (Ungraded) - SparkML Algorithms
Semana
4

Semana 4

1 hora para concluir

Week 4: Supervised and Unsupervised learning with SparkML

1 hora para concluir
4 vídeos (Total 18 mín.), 2 leituras, 2 testes
4 videos
LinearRegression with Apache SparkML6min
Logistic Regression1min
LogisticRegression with Apache SparkML4min
2 leituras
Exercise 1 - Improving Classification performance10min
Course Project10min
2 exercícios práticos
Practice Quiz (Ungraded) - SparkML Algorithms (2)30min
Course Project Quiz

Avaliações

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Sobre Certificado Profissional IBM AI Engineering

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Perguntas Frequentes – FAQ

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