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ML Data Pipelines and Communicating AI Insights

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ML Data Pipelines and Communicating AI Insights

Bei Coursera Plus enthalten

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Stufe Mittel

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1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Build scalable ML data pipelines to ingest, clean, andvalidatedatasets for machine learning workflows

  • Apply data transformation and feature engineering techniques to improve model performance

  • Analyze datasets and communicate insights using visualizations and analytical reporting

  • Break down complex ML problems into modular components for scalable AI solutions

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Data Quality
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Extract, Transform, Load
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: A/B Testing
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Data-Driven Decision-Making
  • Kategorie: Data Visualization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: PySpark

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Bewertungen

15 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

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 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Machine Learning

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Transformers Unleashed: Master the Architecture of Modern AI (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat 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 von Coursera zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 9 Module

You will apply ETL pipelines to ingest, clean, and partition large datasets for model training. You will structure workflows that prepare scalable, ML-ready data using production-grade tooling.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

You will evaluate data quality, lineage, and governance practices to ensure reproducible machine learning workflows. You will implement validation checks and documentation standards that support auditability and trust.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

You will apply data joining, aggregation, and transformation techniques using SQL and Pandas. You will prepare structured datasets that support accurate analysis and visualization.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

You will evaluate analytical findings against hypotheses and translate results into clear visual and written insights. You will communicate patterns and implications in a way that supports stakeholder decision-making.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

You will analyze exploratory data analysis results to guide feature engineering decisions. You will identify patterns, segment differences, and statistical signals that improve model inputs.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

You will evaluate model performance and business impact using A/B testing. You will interpret experiment results and connect performance shifts to measurable ROI outcomes.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

You will analyze complex machine learning problems by decomposing them into modular and reusable subtasks. You will identify core system components and define clear boundaries between them.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

You will create abstract representations such as flowcharts and pseudocode to guide the implementation of machine learning solutions. You will design artifacts that support clarity, scalability, and engineering alignment.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

In this project, you will design and implement a production-style machine learning data pipeline that transforms raw structured data into a model-ready dataset and generates interpretable insights. You will simulate the work of an AI engineering team responsible for preparing data for predictive modeling and communicating results to stakeholders. Your pipeline will ingest raw data, perform preprocessing and feature engineering, train a simple machine learning model, and evaluate its performance using appropriate metrics. Beyond implementing the pipeline, you will analyze model outputs and produce a short insight report that explains key findings, model performance implications, and potential improvements to the pipeline. The final deliverable is a portfolio-ready Python script or notebook together with a structured analysis demonstrating your ability to build reliable data pipelines and communicate AI insights in a professional context.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren1 Aufgabe

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Dozent

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Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.