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AI Workflow: Feature Engineering and Bias Detection

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AI Workflow: Feature Engineering and Bias Detection

Mark J Grover
Ray Lopez, Ph.D.

Dozenten: Mark J Grover

4.794 bereits angemeldet

Enthalten inCoursera Plus

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4

(69 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Es dauert 12 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Es dauert 12 Stunden
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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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Bewertungen

10 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 2 Module

This module will introduce you to skills required for effective feature engineering in today's business enterprises. The skills are presented as a series of best practices representing years of practical experience.

Das ist alles enthalten

6 Videos14 Lektüren5 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

This module will continue the discussion of skill related to feature engineering for practicing data scientists, with a focus on outliers and the use of unsupervised learning techniques for finding patterns.

Das ist alles enthalten

5 Videos11 Lektüren5 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
3.9 (12 Bewertungen)
Mark J Grover
13 Kurse110.851 Lernende

von

IBM

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Bewertungen von Lernenden

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69 Bewertungen

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NM
5

Geprüft am 5. Juli 2020

PL
4

Geprüft am 3. Mai 2020

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