Créer un plan du personnel et exécuter un projet en respectant un calendrier.
Créer et calibrer des systèmes de capteurs. Décrire le fonctionnement des disques durs et des disques durs à état solide. Décrire le fonctionnement des systèmes de fichiers pour le Big data.
Décrire le fonctionnement de base des algorithmes d'apprentissage automatique actuels.
Décrire les bases de l'analytique des données (Big data).
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Il y a 4 modules dans ce cours
Les produits ne se conçoivent pas et ne se fabriquent pas tout seuls. Dans ce cours, les étudiants apprennent à recruter du personnel, à planifier et à exécuter un projet de construction d'un produit. Nous explorons les capteurs, qui produisent d'énormes volumes de données, puis les dispositifs de stockage et les systèmes de fichiers pour stocker les big data. Enfin, nous étudions l'apprentissage automatique et l'Analytique des données.
Ce cours peut être suivi pour un crédit académique dans le cadre du diplôme de Master of Science in Electrical Engineering (MS-EE) de CU Boulder proposé sur la plateforme Coursera. Le diplôme offre des cours ciblés, des sessions courtes de 8 semaines et des frais de scolarité payants. L'admission est basée sur les résultats obtenus dans trois cours préliminaires, et non sur les antécédents académiques. Les diplômes CU sur Coursera sont idéaux pour les jeunes diplômés ou les professionnels en activité. En savoir plus :
MS en génie électrique : https://www.coursera.org/degrees/msee-boulder
Dans ce module, je partage avec vous mon expérience de la planification, de la dotation et de l'exécution de produits. Vous apprendrez l'importance de définir d'abord les besoins, puis d'effectuer d'abord le travail de conception, et enfin d'écrire le code.
Inclus
8 vidéos4 lectures1 devoir1 sujet de discussion
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8 vidéos•Total 128 minutes
1 - Présentation du cours•3 minutes
1 - Introduction au Plan du projet•16 minutes
2 - Exigences et champ d'application•18 minutes
3 - Rôles et responsabilités, processus de conception Partie 1•19 minutes
4 - Processus de conception Partie 2 et Partie 3•20 minutes
5 - La validation et le processus agile•24 minutes
6 - Documentation•18 minutes
7 - Démontage du produit et nomenclature•10 minutes
4 lectures•Total 18 minutes
Mises à jour des cours et soutien à l'accessibilité•1 minute
Étudiants sans crédit : Bienvenue et où trouver de l'aide•10 minutes
Note de l'instructeur•5 minutes
Ressources complémentaires pour les cours•2 minutes
1 devoir•Total 10 minutes
Quiz sur la planification du projet et la dotation en personnel•10 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Forum de discussion sur l'introduction•10 minutes
Capteurs et systèmes de fichiers
Module 2•3 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous découvrirez les capteurs, et plus particulièrement un capteur de température. Vous apprendrez à calibrer un système de capteurs de température, ce qui vous permettra de mesurer et d'améliorer la précision de ce système. Vous apprendrez comment les données sont stockées sur les disques durs et les disques SSD. Vous découvrirez 3 systèmes de fichiers qui sont utilisés pour stocker de grands ensembles de données, qui sont souvent appelés "Big data".
Inclus
7 vidéos1 devoir
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7 vidéos•Total 146 minutes
1 - Capteurs, partie 1•13 minutes
2 - Capteurs, partie 2•22 minutes
3 - Capteurs, partie 3•22 minutes
1 - Périphériques de stockage Partie 1•18 minutes
2 - Périphériques de stockage - Partie 2•28 minutes
1 - Systèmes de fichiers Partie 1•25 minutes
2 - Systèmes de fichiers Partie 2•18 minutes
1 devoir•Total 18 minutes
Quiz sur les capteurs et les systèmes de fichiers•18 minutes
Apprentissage automatique
Module 3•4 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous nous penchons sur l'apprentissage automatique (ML), ce qu'il est et comment il fonctionne. Vous découvrirez plusieurs algorithmes d'apprentissage supervisé et un algorithme d'apprentissage non supervisé. Aucun codage n'est requis de votre part. Au lieu de cela, je vous fournis un code source fonctionnel pour que vous puissiez jouer avec ces algorithmes. Je termine en donnant quelques exemples de la façon dont la ML peut être utilisée dans l'espace IoT industriel.
Inclus
10 vidéos10 lectures1 devoir
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10 vidéos•Total 128 minutes
1 - Apprentissage automatique Partie 1•14 minutes
2 - Apprentissage automatique Partie 2•13 minutes
3 - Apprentissage automatique Partie 3•26 minutes
4 - Apprentissage automatique Partie 4•10 minutes
5 - Apprentissage automatique Partie 5•9 minutes
6 - Apprentissage automatique Partie 6•8 minutes
7 - Apprentissage automatique Partie 7•9 minutes
8 - Apprentissage automatique Partie 8•14 minutes
9 - Apprentissage automatique Partie 9•10 minutes
10 - Apprentissage automatique Partie 10•15 minutes
10 lectures•Total 83 minutes
LISEZ-MOI•1 minute
Exemples de code d'Apprentissage automatique fichier .zip•2 minutes
Lecture obligatoire : MLM - Jeux de données de test et de validation•10 minutes
Lecture facultative : La promesse humaine de la révolution de l'IA•10 minutes
Lecture facultative : Lenovo - Démystifier les idées fausses sur l'IA•10 minutes
Lecture facultative : Wired - Les neurosciences au service de l'IA•10 minutes
Dans ce module, vous apprendrez ce qu'est le Big data et pourquoi nous voulons l'étudier. Vous découvrirez les problèmes qui peuvent survenir avec un ensemble de données et l'importance de préparer correctement les données avant un exercice d'Apprentissage automatique.
Inclus
9 vidéos4 lectures1 devoir
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9 vidéos•Total 104 minutes
1 - Introduction Partie 1•12 minutes
2 - Introduction Partie 2•17 minutes
1 - Démarrage•5 minutes
1 - Questions relatives aux données Partie 1•13 minutes
2 - Questions relatives aux données - Partie 2•8 minutes
1 - Apprendre du Big data - Partie 1•13 minutes
2 - Apprendre à partir des Big data - Partie 2•16 minutes
1 - Exemple personnel de l'instructeur•14 minutes
1 - Résumé•5 minutes
4 lectures•Total 134 minutes
Code pour l'exemple de prédiction de la NFL•2 minutes
À regarder : Les 7 principes de l'IdO (et deux autres 7)•16 minutes
Lecture facultative : Matillion - Lacs de données•74 minutes
Lecture facultative : Matillion - Plateforme d'Analytique des données•42 minutes
1 devoir•Total 24 minutes
Quiz sur l'Analytique des données•24 minutes
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Préparer un diplôme
Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
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¹La réussite de la candidature et de l'inscription est requise. Les conditions d'admissibilité s'appliquent. Chaque établissement détermine le nombre de crédits reconnus en complétant ce contenu qui peut compter pour les exigences du diplôme, en tenant compte de tout crédit existant que vous pourriez avoir. Cliquez sur un cours spécifique pour plus d'informations.
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
Évaluations de l’enseignant
Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
CU Boulder est une communauté dynamique de chercheurs et d'apprenants sur l'un des campus universitaires les plus spectaculaires du pays. En tant que l'un des 34 établissements publics américains membres de la prestigieuse Association des universités américaines (AAU), nous sommes fiers de notre tradition d'excellence universitaire, avec cinq lauréats du prix Nobel et plus de 50 membres d'académies académiques prestigieuses.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.6
132 avis
5 stars
78,78 %
4 stars
13,63 %
3 stars
3,03 %
2 stars
2,27 %
1 star
2,27 %
Affichage de 3 sur 132
A
AB
4·
Révisé le 1 avr. 2019
quizzes can be tougher.great course!100% history oriented.
D
DB
5·
Révisé le 6 juil. 2020
Very well designed and delivered Course. Thank you for the opportunity. Special Thanks to Prof Dave Sluiter
B
BS
5·
Révisé le 7 mai 2023
Excellent course, great introduction to this topic with some nice examples.
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Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
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Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.