Este curso forma parte de Programa especializado: AI Product Management

4.7
estrellas
50 calificaciones

Jon Reifschneider

4352 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: AI Product ManagementUniversidad Duke

Acerca de este Curso

21.225 vistas recientes

This second course of the AI Product Management Specialization by Duke University's Pratt School of Engineering focuses on the practical aspects of managing machine learning projects.  The course walks through the keys steps of a ML project from how to identify good opportunities for ML through data collection, model building, deployment, and monitoring and maintenance of production systems.  Participants will learn about the data science process and how to apply the process to organize ML efforts, as well as the key considerations and decisions in designing ML systems.
At the conclusion of this course, you should be able to:
1) Identify opportunities to apply ML to solve problems for users
2) Apply the data science process to organize ML projects
3) Evaluate the key technology decisions to make in ML system design
4) Lead ML projects from ideation through production using best practices

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Curso 2 de 3 en

Programa especializado: AI Product Management

Nivel principiante

No prior experience in machine learning or programming required.

Aprox. 18 horas para completar

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

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Habilidades que obtendrás

Modeling
Project Management
Machine Learning

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Instructor

Calificación del instructor

4,9/5 (12 calificaciones)

Jon Reifschneider

Director, Master of Engineering in AI for Product Innovation, Duke University

Engineering

14.963 alumnos

3 cursos

Ofrecido por

Universidad Duke

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

3 horas para completar

Identifying Opportunities for Machine Learning

3 horas para completar

9 videos (Total 42 minutos), 3 lecturas, 1 cuestionario

Semana2

Semana 2

3 horas para completar

Organizing ML Projects

3 horas para completar

8 videos (Total 65 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Semana3

Semana 3

3 horas para completar

Data Considerations

In this module we will explore the key data-related issues that arise in ML projects. Data is the foundation of successful machine learning, and gathering data of sufficient quantity and quality with the right set of attributes is the key to a successful project. We will discuss the key considerations in sourcing data, cleaning data, and developing and selecting a feature set to use in modeling. The module will conclude with a discussion on best practices to ensure reproducibility of your data pipeline.

3 horas para completar

8 videos (Total 58 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Semana4

Semana 4

3 horas para completar

ML System Design & Technology Selection

3 horas para completar

8 videos (Total 51 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Reseñas

4.7

10 reseña

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86 %
4 stars
6 %
3 stars
4 %
2 stars
2 %
1 star
2 %

Principales reseñas sobre MANAGING MACHINE LEARNING PROJECTS

por MR29 de dic. de 2022

Very important course for anyone interested in understanding the process involved in managing AI projects. Strongly recommended.

por SS30 de mar. de 2022

worth your time if you are a product manager, product owner or project manager that is interested in implementing ML

por LD12 de may. de 2022

Excellent course! And the professor is a SME in the ML field. Looking forward to the next course.

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Acerca de Programa especializado: AI Product Management

Organizations in every industry are accelerating their use of artificial intelligence and machine learning to create innovative new products and systems. This requires professionals across a range of functions, not just strictly within the data science and data engineering teams, to understand when and how AI can be applied, to speak the language of data and analytics, and to be capable of working in cross-functional teams on machine learning projects.

This Specialization provides a foundational understanding of how machine learning works and when and how it can be applied to solve problems. Learners will build skills in applying the data science process and industry best practices to lead machine learning projects, and develop competency in designing human-centered AI products which ensure privacy and ethical standards. The courses in this Specialization focus on the intuition behind these technologies, with no programming required, and merge theory with practical information including best practices from industry. Professionals and aspiring professionals from a diverse range of industries and functions, including product managers and product owners, engineering team leaders, executives, analysts and others will find this program valuable.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Cuál es la política de reembolsos?
Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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