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IBM 机器学习入门 专项课程

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IBM 机器学习入门 专项课程

通过实际案例学习机器学习. 通过 IBM 专家提供的实践项目和课程,掌握现代人工智能最相关领域之一的职业技能。

Xintong Li
Joseph Santarcangelo
Mark J Grover

位教师:Xintong Li

访问权限由 New York State Department of Labor 提供

23,897 人已注册

深入学习学科知识

来自此计划中课程的 3,325 条评论

中级 等级
需要一些相关经验
2 月 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
深入学习学科知识

来自此计划中课程的 3,325 条评论

中级 等级
需要一些相关经验
2 月 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度

您将学到什么

  • 了解机器学习的潜在应用

  • 掌握 SQL、机器学习建模、监督和非监督学习、回归和分类等技术技能。

  • 确定在您的组织或职业生涯中利用机器学习的机会

  • 向专家和非专家传达机器学习项目的研究成果

要了解的详细信息

可分享的证书

添加到您的领英档案

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 IBM 获得职业证书

专业化 - 4门课程系列

机器学习的探索性数据分析

机器学习的探索性数据分析

第 1 门课程 14小时

您将学到什么

您将获得的技能

类别:功能工程
类别:探索性数据分析
类别:数据清理
类别:数据转换
类别:机器学习
类别:数据质量
类别:统计假设检验
类别:数据导入/导出
类别:Pandas(Python 软件包)
类别:Jupyter
类别:统计推理
类别:异常检测
类别:概率与统计
类别:统计分析
类别:数据访问
类别:数据预处理
类别:数据操作
类别:数据分析
类别:统计方法
有监督的机器学习:回归

有监督的机器学习:回归

第 2 门课程 20小时

您将学到什么

您将获得的技能

类别:回归分析
类别:监督学习
类别:Scikit-learn (机器学习库)
类别:预测建模
类别:机器学习算法
类别:分类算法
类别:逻辑回归
类别:统计建模
类别:统计分析
类别:功能工程
类别:模型评估
类别:应用机器学习
类别:数据预处理
类别:机器学习
有监督的机器学习:分类

有监督的机器学习:分类

第 3 门课程 24小时

您将学到什么

您将获得的技能

类别:分类算法
类别:机器学习
类别:监督学习
类别:抽样(统计)
类别:性能指标
类别:随机森林算法
类别:决策树学习
类别:逻辑回归
类别:模型评估
类别:预测建模
类别:Scikit-learn (机器学习库)
类别:数据清理
类别:数据预处理
类别:功能工程
无监督机器学习

无监督机器学习

第 4 门课程 23小时

您将学到什么

您将获得的技能

类别:无监督学习
类别:降维
类别:机器学习算法
类别:数据分析
类别:Scikit-learn (机器学习库)
类别:机器学习
类别:算法
类别:数据预处理
类别:文本挖掘
类别:功能工程
类别:大数据
类别:数据科学

获得职业证书

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位教师

Xintong Li
IBM
2 门课程 65,571 名学生

提供方

IBM

人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'

Jennifer J.

自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'

Larry W.

自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'

Chaitanya A.

''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'