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Programa especializado: Machine Learning Rock Star – the End-to-End Practice
An End-to-End Guide to Leading and Launching ML. This expansive machine learning curriculum is accessible to business-level learners and yet vital to techies as well. It covers both the state-of-the-art techniques and the business-side best practices.
Ofrecido Por

Qué aprenderás
Lead ML: Manage or participate in the end-to-end implementation of machine learning
Apply ML: Identify the opportunities where machine learning can improve marketing, sales, financial credit scoring, insurance, fraud detection, and much more
Greenlight ML: Forecast the effectiveness of and scope the requirements for a machine learning project and then internally sell it to gain buy-in
Regulate ML: Manage ethical pitfalls, the risks to social justice that stem from machine learning – aka AI ethics
Habilidades que obtendrás
Acerca de este Programa Especializado
Proyecto de aprendizaje aplicado
Problem-solving challenges: Form an elevator pitch, build a predictive model by hand in Excel or Google Sheets to visualize how it improves, and more (no exercises involve the use of ML software).
Vendor-Neutral
This specialization includes several illuminating software demos of ML in action using SAS products. However, the curriculum is vendor-neutral and universally-applicable. The learnings apply, regardless of which ML software you end up choosing to work with.
In-Depth Yet Accessible
Brought to you by a veteran industry leader who won teaching awards when he was a professor at Columbia University, this specialization stands out as one of the most thorough, engaging, and surprisingly accessible on the subject of ML.
Like a University Course
These three courses are also a good fit for college students, or for those planning for or currently enrolled in an MBA program. The breadth and depth of this specialization is equivalent to one full-semester MBA or graduate-level course.
¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?
Prueba Coursera para negocios¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?
Prueba Coursera para negociosCómo funciona el programa especializado
Toma cursos
Un programa especializado de Coursera es un conjunto de cursos que te ayudan a dominar una aptitud. Para comenzar, inscríbete en el programa especializado directamente o échale un vistazo a sus cursos y elige uno con el que te gustaría comenzar. Al suscribirte a un curso que forme parte de un programa especializado, quedarás suscrito de manera automática al programa especializado completo. Puedes completar solo un curso: puedes pausar tu aprendizaje o cancelar tu suscripción en cualquier momento. Visita el panel principal del estudiante para realizar un seguimiento de tus inscripciones a cursos y tu progreso.
Proyecto práctico
Cada programa especializado incluye un proyecto práctico. Necesitarás completar correctamente el proyecto para completar el programa especializado y obtener tu certificado. Si el programa especializado incluye un curso separado para el proyecto práctico, necesitarás completar cada uno de los otros cursos antes de poder comenzarlo.
Obtén un certificado
Cuando completes todos los cursos y el proyecto práctico, obtendrás un Certificado que puedes compartir con posibles empleadores y tu red profesional.

Ofrecido por
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es la política de reembolsos?
¿Puedo inscribirme en un solo curso?
¿Hay ayuda económica disponible?
¿Puedo tomar este curso de manera gratuita?
¿Este curso es 100 % en línea? ¿Necesito asistir a alguna clase en persona?
¿Recibiré crédito universitario por completar el programa especializado?
Is this specialization for data scientists or is it for non-technical, business-level learners?
How technical is this specialization and how much math is involved?
Are the learnings specific to SAS software?
Is this specialization for industry professionals or for university students?
Do I need to take the courses in a specific order?
AI ethics: Is equitable machine learning possible or will predictive models always perpetuate social injustice?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.