डेटा विज्ञान परियोजनाओं के लिए मशीन लर्निंग
परिचय
व्यवसाय में एआई का तेजी से विकास एक तरफ अभूतपूर्व अवसर और दूसरी तरफ कानूनी जोखिम का जोखिम प्रस्तुत करता है। डेटा विज्ञान, एमएल और एआई तकनीकों में बातचीत करने वाले पेशेवरों की नई लहर, उद्यमों को इन अज्ञात जल को नेविगेट करने में मदद करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।
शिक्षाविदों के लिए आईबीएम कौशल निर्माण
स्व-विकसित पाठ्यक्रम
नौकरी की तलाश में हैं?
डेटा विज्ञान पद्धति के हिस्से को स्वचालित करने के लिए एआई और मशीन लर्निंग लो-कोड प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने के तरीके के बारे में अंतर्दृष्टि प्राप्त करें और बाजार में उपलब्ध लाखों नौकरियों तक पहुंच के साथ नए पेशेवरों की एक लहर में शामिल हों।
एक बेहतर नौकरी की तलाश में?
उन्नत डेटा विज्ञान विधियों और उपकरणों का उपयोग करें, सांख्यिकीय विज्ञान, मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों और उद्योग-विशिष्ट डेटासेट का लाभ उठाते हुए, अद्वितीय डेटा मॉडल को लागू करने के लिए जो सभी उद्योगों में चुनौतीपूर्ण समस्याओं को हल कर सकते हैं।
उद्देश्यों
यह कोर्स डेटा विज्ञान पेशे के लिए उन्नत विषयों का परिचय देता है।
गुंजाइश
- डेटा मॉडलिंग
- मशीन लर्निंग
- गहरी शिक्षा
- वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामले।
सीखने के परिणाम:
- डेटा मॉडल प्रबंधन जीवनचक्र में तेजी लाने के लिए एआई स्वचालन के उपयोग को समझें
- मशीन सीखने के लिए रैखिक बीजगणित सिद्धांतों की समझ
- विभिन्न मॉडलिंग तकनीकों की समझ
- मॉडल सत्यापन और चयन तकनीकों की समझ
- व्यावसायिक मूल्य में अंतर्दृष्टि का अनुवाद करने वाले परिणामों को संप्रेषित करें
- एक परियोजना के माध्यम से डेटासेट पर विभिन्न मॉडलों का परीक्षण करने, सर्वोत्तम मॉडल को मान्य करने और चुनने और परिणामों को संप्रेषित करने की क्षमता प्रदर्शित करें
- IBM AutoAI, और IBM Watson Visual Recognition पर हैंड्स-ऑन अनुभव
- एक ऑटो बीमा कंपनी की आंतरिक गतिशीलता को समझें और व्यावसायिक परिणामों को बेहतर बनाने के लिए डेटा विज्ञान और एआई का उपयोग करें।
पाठ्यक्रम का अनुभव
इस कोर्स के बारे में
इस कोर्स को दो अभ्यास स्तरों में विभाजित किया गया है। प्रत्येक स्तर अधिक उन्नत विषयों को कवर करता है और पिछले अभ्यास स्तरों में संबोधित अवधारणाओं, अभ्यास और कौशल के शीर्ष पर बनता है।
स्तर 1 - डेटा मॉडलिंग और मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग को अपनाने के माध्यम से उन्नत डेटा एनालिटिक्स।
- 1. डेटा मॉडलिंग *
- 2. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम *
स्तर 2 - एआई डेटा विज्ञान स्वचालन
उन्नत एआई उपकरणों का उपयोग करडेटा मॉडल प्रबंधन प्रक्रिया को स्वचालित करें।
- 1. ऑटोएआई (इंटरैक्टिव केस स्टडी) का उपयोग करके धोखाधड़ी की भविष्यवाणी करें
- 2. विजुअल रिकग्निशन (इंटरैक्टिव केस स्टडी) का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाना
*आपकी विशेषज्ञता के वर्तमान स्तर के आधार पर, इन अवधारणाओं की पूरी तरह से समझ के लिए उन्नत सांख्यिकीय तरीकों और एल्गोरिदम पर अतिरिक्त आत्म-अध्ययन की आवश्यकता हो सकती है
आवश्यकताएँ
इस कोर्स में शामिल होने से पहले आपके पास कौशल होना चाहिए:
डेटा साइंस प्रैक्टिशनर श्रृंखला से अभ्यास पाठ्यक्रम में एंटरप्राइज़ डेटा साइंस को पूरा करें।
वैकल्पिक रूप से, आपको निम्नलिखित विषयों पर पूर्व ज्ञान और कौशल की आवश्यकता होगी:
- विभिन्न भूमिकाओं, प्रक्रियाओं और उपकरणों सहित डेटा विज्ञान टीम की संरचना और कार्य
- डेटा में संरचना खोजने और भविष्यवाणियां करने के लिए आवश्यक प्रमुख सांख्यिकी अवधारणाएं और विधियां
- डेटा विज्ञान पद्धतियाँ: (ए) एक व्यावसायिक समस्या को चिह्नित करें; (बी) एक परिकल्पना तैयार करना; (ग) विश्लेषिकी चक्र में पद्धतियों के उपयोग को प्रदर्शित करना; (घ) निष्पादन के लिए योजना
- आवश्यक डेटा की पहचान और संग्रह करके और डेटा में हेरफेर, परिवर्तन और सफाई करके उपयोग करने योग्य डेटा सेट का निर्माण करें; डेटा विसंगतियों जैसे कि लापता मान, आउटलायर्स, असंतुलित डेटा और डेटा सामान्यीकरण से निपटने की क्षमता का प्रदर्शन करना
- IBM Watson Studio, डेटा रिफाइनरी स्पार्क, Jupyter नोटबुक्स और Python पुस्तकालयों के साथ हैंड्स-ऑन अनुभव
- सांख्यिकीय विश्लेषण की कल्पना करें, पैटर्न की पहचान करें, और व्यवसाय-संचालित निर्णय लेने के लिए कार्यकारी प्रायोजकों को निष्कर्षों को प्रभावी ढंग से संवाद करें।
डिजिटल क्रेडेंशियल
मध्यवर्ती
डेटा विज्ञान परियोजनाओं के लिए मशीन लर्निंग
बैज देखेंइस बैज के बारे में
इस अर्जक ने डेटा मॉडलिंग तकनीकों सहित डेटा विज्ञान पेशे के लिए उन्नत विषयों से संबंधित इस ऑनलाइन सीखने के अनुभव में शामिल सभी सीखने की गतिविधियों को पूरा किया; मशीन लर्निंग; गहन शिक्षण एल्गोरिदम; डेटा विज्ञान स्वचालन; वास्तविक समस्याओं को हल करने के लिए एनालिटिक्स/ऑटोमेशन के लिए नवीनतम एआई उपकरणों का उपयोग करके डेटा साइंस टीम में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हुए डेटा साइंस के क्षेत्र में उन्नत कौशल अनुप्रयोग का प्रदर्शन।
कौशल
एआई स्वचालन, एआई-ऑन-एआई, ऑटोएआई, डेटा मॉडलिंग, डेटा साइंस, फीचर इंजीनियरिंग, धोखाधड़ी विश्लेषिकी, हाइपरपैरामीटर अनुकूलन, मशीन लर्निंग, एमएल एल्गोरिदम, मॉडल परिनियोजन, मॉडल प्रशिक्षण और दृश्य मान्यता।
कसौटी
- आईबीएम कौशल अकादमी कार्यक्रम को लागू करने वाले उच्च शिक्षा संस्थान में एक प्रशिक्षण सत्र में भाग लेना चाहिए।
- स्व-विकसित ऑनलाइन पाठ्यक्रम गतिविधियों को पूरा करना होगा, और कवर किए गए विषयों की समझ को मान्य करने के लिए ज्ञान की जांच की जानी चाहिए।