К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Finalize a Data Science Project · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Finalize a Data Science Project

Курс от CertNexus
Средний≈ 12.4 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

This course is designed for business professionals that want to learn how to gather results from previous stages of the data science project and present them to stakeholders. Learners will communicate the results of a model to stakeholders, be shown how to build a basic web app to demonstrate machine learning models and implement and test pipelines that automate the model training, tuning and deployment processes. The typical student in this course will have completed previous courses in the CDSP professional certificate program, and have several years of experience with computing technology, including some aptitude in computer programming.

Навыки, которые вы освоите

Data VisualizationStakeholder CommunicationsWeb ApplicationsPresentationsData ScienceProject ClosureMLOps (Machine Learning Operations)Continuous DeploymentModel TrainingSolution DeliveryStakeholder EngagementData-Driven Decision-MakingMachine Learning MethodsModel OptimizationData StorytellingApplied Machine LearningData PresentationCommunicationMachine Learning AlgorithmsMachine Learning

Программа курса

4 модулей · 36 учебных материалов

01Communicate Results to Stakeholders12 материалов

Overview

Course Intro: Finalize a Data Science ProjectВидеоOverviewЧтениеGet help and meet other learners. Join your Community!Чтение

Present Model Results

Audience and InsightsВидео

Учитесь у экспертов

Sarah Haq

Data Engineer at Artsy

Stacey McBrine

CDSP, CAIP, CIoTP, CIoTSP, CFR, CISSP, SSCP, CASP, CFR, CEI, CEH, ECSA, CHFI, CCNA, CCSI, CTT+, LINUX+, PENTEST+, SECURITY+, A+, SCNP, ITIL Foundations, ITIL SO, ITIL OSA, MCSA, MCITP

Finalize a Data Science Project
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 12.4 ч

4 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Узбекский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Польский

Часть программы вашего университета
Factors That Drive OutcomesВидео
Present Model ResultsВидео

Enhance Presentations with Visuals

Visuals and DashboardsВидеоCumulative Gains Charts and Lift ChartsВидео Guidelines for Communicating Results to StakeholdersЧтениеCommunicating Results to StakeholdersВзаимная проверка

Evaluate What You've Learned

Communicating Results to StakeholdersЗаданиеReflect on What You've LearnedОбсуждение
02Demonstrate Models in a Web App11 материалов

Overview

OverviewЧтение

Web App Technologies

Web AppВидеоHTML, CSS, and JavaScriptВидеоWeb FrameworksВидеоFlask and DjangoВидео Guidelines for Demonstrating Models in a Web AppЧтениеDemonstrating Models in a Web App (Part 1 of 3)ВидеоDemonstrating Models in a Web App (Part 2 of 3)ВидеоDemonstrating Models in a Web App (Part 3 of 3)Видео

Evaluate What You've Learned

Demonstrating Models in a Web AppЗаданиеReflect on What You've LearnedОбсуждение
03Implement and Test Production Pipelines11 материалов

Overview

OverviewЧтение

Production Pipelines

Put a Model into ProductionВидеоData PipelinesВидеоModel DriftВидеоDocker and KubernetesВидеоAmazon SageMaker and Azure Machine LearningВидеоMonitor Models in ProductionВидео Guidelines for Implementing and Testing Production PipelinesЧтениеBuilding an ML PipelineЛабораторная

Evaluate What You've Learned

Implementing and Testing Production PipelinesЗаданиеReflect on What You've LearnedОбсуждение
04Apply What You've Learned2 материалов

Project

Data Science Project PresentationВзаимная проверкаFiles and Code to Get You Started on Your PresentationЛабораторная