Descrizione

Questo completatore del progetto ha dimostrato una profonda conoscenza dell'elaborazione parallela di dati, esplorazione e visualizzazione dei dati, apprendimento automatico avanzato e apprendimento profondo e come applicare le sue conoscenze in un caso di utilizzo pratico del mondo reale in cui giustifica le decisioni sull'architettura, dimostra di comprendere le caratteristiche di diversi algoritmi, framework e tecnologie e il modo in cui incidono sulle prestazioni e sulla scalabilità del modello. 

Nota: viene richiesto di creare una breve presentazione video alla fine del corso. Questo è obbligatorio per passare. Non è necessario condividere il video in pubblico.

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Capstone avanzato di Data Science - IBM