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AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion

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AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion

Mark J Grover
Ray Lopez, Ph.D.

Dozenten: Mark J Grover

8.851 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.3

(160 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 7 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Artificial Intelligence (AI)
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Information Engineering
  • Kategorie: Machine Learning

Wichtige Details

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9 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung IBM AI Enterprise Workflow
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 3 Module

The goal of this first module is to introduce you to the overall specialization requirements, evaluate your understanding of some key prerequisite knowledge, and familiarize you with several process models commonly used today. In this course we will use the process of design thinking, but it is the consistent application of a process in practice that is important, not the exact process itself. There are a number of reasons for choosing the design thinking process, but the most important is that it is being applied in a cross-disciplinary way—that is outside of data science.

Das ist alles enthalten

3 Videos13 Lektüren3 Aufgaben

Throughout this module you will learn or reinforce what you already know about identifying and articulating business opportunities. In this module you will learn the importance of applying a scientific thought process to the task of understanding the business use case. This process has many similarities to that of being an investigator. You will also generate a healthy respect for the need to pause, step back and think scientifically about the main processes in this stage.

Das ist alles enthalten

5 Videos5 Lektüren4 Aufgaben

Cleaning, parsing, assembling and gut-checking data is among the most time-consuming tasks that a data scientist has to perform. The time spent on data cleaning can start at 60% and increase depending on data quality and the project requirements. This module looks at the process of ingesting data and presents a case study working a real world scenario.

Das ist alles enthalten

5 Videos15 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.7 (46 Bewertungen)
Mark J Grover
13 Kurse110.851 Lernende

von

IBM

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Bewertungen von Lernenden

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160 Bewertungen

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  • 1 star

    4,34 %

YS
5

Geprüft am 30. Okt. 2024

KE
4

Geprüft am 7. Juli 2020

PP
4

Geprüft am 8. Feb. 2021

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