Dieser Kurs richtet sich an Fachleute aus der Wirtschaft, die lernen möchten, wie sie die Ergebnisse aus den vorangegangenen Phasen des Data-Science-Projekts sammeln und den Beteiligten präsentieren können. Die Kursteilnehmer werden die Ergebnisse eines Modells an Stakeholder kommunizieren, sie werden lernen, wie man eine einfache Web-App zur Demonstration von Machine Learning-Modellen erstellt und Pipelines implementiert und testet, die das Training, die Abstimmung und den Einsatz von Modellen automatisieren.
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Dieser Kurs ist Teil von CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozenten: Sarah Haq
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 12 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Kommunizieren Sie die Ergebnisse eines Modells über Webanwendungen und implementieren Sie Testpipelines, die das Training, die Abstimmung und den Einsatz des Modells automatisieren.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenmodell
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Kommunikation
- Kategorie: produktionspipeline
- Kategorie: Datenvisualisierung
Wichtige Details
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Bewertungen
3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Datenanalyse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In den vorangegangenen Kursen dieser Spezialisierung haben Sie Ihre Daten durch den Extraktions-, Transformations- und Ladeprozess (ETL) geleitet, eine Analyse der Daten durchgeführt und aus den Daten statistische Modelle entwickelt, die die drei Hauptdisziplinen des maschinellen Lernens abdecken: Klassifizierung, Regression und Clustering. Aber Sie sind noch nicht fertig. Jetzt ist es an der Zeit, Ihre Ergebnisse zusammenzutragen und sie den Beteiligten zu präsentieren. Schließlich haben Sie das Data-Science-Projekt in Angriff genommen, um Geschäftsziele zu erreichen, also müssen Sie zeigen, dass Sie dabei tatsächlich erfolgreich waren. In diesem ersten Modul werden Sie den Stakeholdern des Projekts über Ihre Ergebnisse berichten.
Das ist alles enthalten
6 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 peer review1 Diskussionsthema
Eine Möglichkeit, eine robuste und interessante Präsentation zu erstellen, besteht darin, Ihre Ergebnisse in einer Webanwendung zu zeigen. In diesem Modul befassen Sie sich mit einigen der wichtigsten Technologien zur Erstellung einer Webanwendung, die Sie vielleicht in einer Demonstration verwenden möchten.
Das ist alles enthalten
7 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Vieles von dem, was Sie während des Data-Science-Projekts getan haben, kann auf irgendeine Weise automatisiert werden. Das Ziel ist es, weniger Zeit mit den sich wiederholenden Aufgaben zu verbringen und mehr Zeit mit Aufgaben, die Ihr eigenes Urteilsvermögen erfordern. An dieser Stelle kommt die Pipeline-Automatisierung ins Spiel.
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Sie werden an einem Projekt arbeiten, in dem Sie Ihr Wissen aus diesem Kurs auf praktische Szenarien anwenden werden.
Das ist alles enthalten
1 peer review1 Unbewertetes Labor
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