Перейти до основного вмісту
SkillsBuild

Машинне навчання для проектів у галузі науки про дані

Введення

Стрімке зростання штучного інтелекту в бізнесі відкриває безпрецедентні можливості, з одного боку, і несе в собі ризик юридичної відповідальності, з іншого. Нова хвиля професіоналів, обізнаних з технологіями Data Science, ML та ШІ, відіграє ключову роль у допомозі підприємствам орієнтуватися в цих незвіданих водах.

IBM SkillsBuild для академічних кіл
Самостійний курс

Дізнатися більше
Наука про дані Електронне навчання Машинне навчання для проектів з науки про дані

Шукаєте роботу?

Дізнайтеся, як використовувати низькокодові технології штучного інтелекту та машинного навчання для автоматизації частини методології Data Science та приєднайтеся до хвилі нових професіоналів, які мають доступ до мільйонів вакансій, доступних на ринку.

Шукаєте кращу роботу?

Використовуйте передові методи та інструменти Data Science, використовуючи статистичні науки, технології машинного навчання та галузеві набори даних, щоб впроваджувати унікальні моделі даних, які можуть вирішувати складні проблеми в усіх галузях.

Цілей

Цей курс знайомить з поглибленими темами, що є ключовими для професії Data Science.

Масштаб

  • Моделювання даних
  • Машинне навчання
  • Глибоке навчання
  • Реальні варіанти використання.

Результати навчання:

  • Зрозумійте використання автоматизації штучного інтелекту для прискорення життєвого циклу керування моделлю даних
  • Розуміння принципів лінійної алгебри для машинного навчання
  • Розуміння різних методів моделювання
  • Розуміння методів валідації та вибору моделі
  • Повідомлення про результати, що перетворює уявлення про цінність бізнесу
  • Продемонструйте через проект можливість тестувати різні моделі на наборі даних, перевіряти та вибирати найкращу модель, а також повідомляти про результати
  • Практичний досвід роботи з IBM AutoAI та візуальним розпізнаванням IBM Watson
  • Зрозумійте внутрішню динаміку автострахової компанії та використовуйте Data Science та AI для покращення результатів бізнесу.

Досвід курсу

Про цей курс

Цей курс складається з двох практичних рівнів. Кожен рівень охоплює більш складні теми і ґрунтується на концепціях, практиці та навичках, що розглядалися на попередніх рівнях.

Рівень 1 — Моделювання даних і машинне навчання

Розширена аналітика даних завдяки впровадженню машинного навчання.

  1. 1. Моделювання даних*
  2. 2. Алгоритми машинного навчання*

Рівень 2 — Автоматизація науки про дані ШІ

Автоматизуйте процес управління моделями даних за допомогою передових інструментів ШІ.

  1. 1. Прогнозуйте шахрайство за допомогою AutoAI (інтерактивне тематичне дослідження)
  2. 2. Виявлення шахрайства за допомогою візуального розпізнавання (інтерактивне тематичне дослідження)

*Залежно від вашого поточного рівня знань, глибоке розуміння цих понять може зажадати додаткового самостійного вивчення передових статистичних методів і алгоритмів

Передумови

Навички, які ви повинні мати, перш ніж приєднатися до цієї пропозиції курсу:

Пройдіть курс Enterprise Data Science на практиці із серії Data Science Practitioner.

Крім того, вам знадобляться попередні знання та навички з наступних тем:

  • Склад та робота команди з науки про дані, включаючи різні ролі, процеси та інструменти
  • Ключові поняття та методи статистики, необхідні для пошуку структури даних та прогнозування
  • Методології науки про дані: (а) Характеристика бізнес-проблеми; (б) Сформулювати гіпотезу; (c) Продемонструвати використання методологій у циклі аналітики; (d) План виконання
  • Створювати придатні для використання набори даних шляхом ідентифікації та збору необхідних даних, а також маніпулювання, перетворення та очищення даних; демонстрація здатності боротися з аномаліями даних, такими як відсутні значення, винятки, незбалансовані дані та нормалізація даних
  • Практичний досвід роботи з IBM Watson Studio, бібліотеками Data Refinery Spark, ноутбуками Юпітера та бібліотеками Python
  • Візуалізуйте статистичний аналіз, визначте закономірності та ефективно повідомляйте результати виконавчим спонсорам для прийняття бізнес-рішень.

Цифрові облікові дані

Проміжні

Машинне навчання для проектів науки про дані

Машинне навчання для проектів з Data Science

Переглянути бейдж

Про цей значок

Цей учасник пройшов усі навчальні заходи, включені в цей досвід онлайн-навчання, пов'язані з передовими темами, що є ключовими для професії Data Science, включаючи методи моделювання даних; машинне навчання; алгоритми глибокого навчання; автоматизацію Data Science; демонстрацію застосування передових навичок у галузі Data Science шляхом рольової гри в критично важливих ролях у команді Data Science з використанням новітніх інструментів штучного інтелекту для аналітики / автоматизації для вирішення реальних проблем.

Навички

Автоматизація ШІ, ШІ на ШІ, AutoAI, Моделювання даних, Наука про дані, Інженерія функцій, Аналітика шахрайства, Оптимізація гіперпараметрів, Машинне навчання, Алгоритми ШІ, Розгортання моделей, Навчання моделей та Візуальне розпізнавання.

Критерії

  • Повинен бути присутнім на тренінгу у вищому навчальному закладі, що реалізує програму IBM Skills Academy.
  • Повинен пройти самостійну діяльність онлайн-курсу та перевірки знань, що підтверджують розуміння висвітлених тем.