دورة عبر الإنترنت – تخصص احترافي معتمد في التعلم الآلي من Google Cloud

ابدأ حياتك المهنية في هندسة البيانات في Google Cloud Platform. تعرف على كيفية تحليل البيانات الضخمة واستخلاص القيمة منها باستخدام البيانات الضخمة والتعلم الآلي.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

المستوى المتوسط

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • تصميم وإنشاء أنظمة معالجة البيانات على منصة Google Cloud
  • استخدم البيانات غير المنظمة مع Spark APIs والتعلم الآلي في Cloud Dataproc
  • قم بمعالجة البيانات المجمعة وتدفقها باستخدام تنفيذ قنوات بيانات Autoscaler في Cloud Dataflow
  • استخرج رؤى الأعمال من مجموعات بيانات كبيرة جدًا باستخدام Google BigQuery
  • التدريب والتقييم والتنبؤ باستخدام نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow وCloud ML
  • تنشيط الرؤى الفورية من تدفق البيانات

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • مطورو أنظمة معالجة البيانات
  • محللي البيانات
  • مهندسي البيانات
  • خبراء التعلم الآلي
  • مطورو الحلول على Google Cloud
  • مدراء تحويل البيانات الضخمة
  • مطورو التطبيقات الذين لديهم بيانات غير منظمة
  • خبراء جوجل BigQuery
  • مطورو نماذج التعلم الآلي

التدريب – سلسلة من 5 دورات

في هذا التدريب المكثف عبر الإنترنت لمدة خمسة أسابيع، سيحصل المشاركون على مقدمة عملية حول كيفية تصميم وبناء أنظمة معالجة البيانات على منصة Google Cloud. من خلال مجموعة من العروض التقديمية والعروض التوضيحية والعروض العملية، سيتعلم المشاركون تصميم أنظمة معالجة البيانات، وإنشاء قنوات كاملة وتحليلات البيانات، وتطوير حلول التعلم الآلي. سنركز في هذه الدورة على البيانات المنظمة وغير المنظمة والمتدفقة.

المهارات التي سيكتسبها المشاركون:

  • تصميم وإنشاء أنظمة معالجة البيانات على منصة Google Cloud
  • استخدم البيانات غير المنظمة مع Spark APIs والتعلم الآلي في Cloud Dataproc
  • قم بمعالجة البيانات المجمعة وتدفقها باستخدام تنفيذ قنوات بيانات Autoscaler في Cloud Dataflow
  • يمكنك استخلاص رؤى الأعمال من مجموعات بيانات كبيرة جدًا باستخدام Google BigQuery
  • التدريب والتقييم والتنبؤ باستخدام نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow وCloud ML
  • تنشيط الرؤى الفورية من تدفق البيانات

هذه الفئة مخصصة للمطورين ذوي الخبرة والمسؤولين عن إدارة تحويلات البيانات الضخمة.

ملاحظة: إذا قمت بالتسجيل في هذا التدريب، فإنك توافق على شروط خدمة Qwiklabs كما هو مفصل في الأسئلة الشائعة. راجع شروط الخدمة هنا: شروط الخدمة

مشروع التعلم العملي

يشمل هذا التخصص مختبرات عملية. ستحتاج إلى حساب Google (يمكنك أيضًا استخدام حساب Gmail)، بالإضافة إلى الاشتراك للحصول على حساب تجريبي مجاني لـ Google Cloud Platform. تقتصر النسخة التجريبية المجانية على 12 شهرًا أو 300 دولار، أيهما يأتي أولاً. ولذلك، تم تصميم التدريب ليتم الانتهاء منه في غضون أربعة أسابيع.

من خلال التدريب العملي، يمكنك تطبيق كل ما تعلمته في محاضرات الفيديو. ستتضمن المشاريع موضوعات مثل Google BigQuery، والتي يتم استخدامها وتحديدها في Codelabs. سوف تكتسب خبرة عملية مع المفاهيم التي تعلمتها في الوحدات.

Details of the courses that make up the specialization

دورات جوجل السحابية

الدورة التدريبية الأولى: أساسيات البيانات السحابية الكبيرة والتعلم الآلي في Google Cloud

المدة: 10 ساعات
التقييم: 4.7 (99 تقييمًا)

  • حدد دورة حياة البيانات لـ Google Cloud AI والمنتجات الرئيسية للبيانات السحابية الكبيرة والتعلم الآلي.
  • تحليل البيانات الضخمة على نطاق واسع باستخدام BigQuery.
  • التعرف على طرق إنشاء حلول التعلم الآلي في Google Cloud.
  • قم بوصف سير عمل التعلم الآلي والخطوات الرئيسية باستخدام Vertex AI.

الدورة التدريبية 2: تحديث مجموعات البيانات ومستودعات البيانات باستخدام GCP

المدة: 8 ساعات
التقييم: 4.8 (22 تقييمًا)

  • التمييز بين تجمعات البيانات ومستودعات البيانات.
  • تعرف على حالات الاستخدام لكل نوع من أنواع التخزين والحلول الخاصة بمجموعات البيانات ومستودعات البيانات المتوفرة في Google Cloud.
  • فهم دور مهندس البيانات وفوائد مسار البيانات الوظيفية للعمليات التجارية.
  • تحليل سبب ضرورة إجراء هندسة البيانات في بيئة سحابية.

الدورة التدريبية 3: إنشاء خطوط أنابيب بيانات مجمعة على Google Cloud Platform

المدة: 17 ساعة
التقييم: 4.7 (15 تقييمًا)

  • تحليل طرق تحميل البيانات المختلفة: EL وELT وETL ومتى يتم استخدام كل منها.
  • قم بتشغيل Hadoop على Dataproc، واستخدم التخزين السحابي وقم بتحسين وظائف Dataproc.
  • استخدم Dataflow لإنشاء خطوط أنابيب لمعالجة البيانات.
  • إدارة مسارات البيانات باستخدام Data Fusion وCloud Composer.

الدورة التدريبية 4: إنشاء أنظمة تحليلات متدفقة متينة على Google Cloud Platform

المدة: 10 ساعات

  • تفسير حالات استخدام تحليل التدفق في الوقت الحقيقي.
  • إدارة أحداث البيانات باستخدام خدمة الرسائل غير المتزامنة Pub/Sub.
  • إنشاء أنابيب التدفق وإجراء التحويلات حسب الحاجة.
  • تمكين التفاعل بين Dataflow وBigQuery وPub/Sub لإجراء البث والتحليلات في الوقت الفعلي.

الدورة 5: التحليلات الذكية والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في Google Cloud Platform

المدة: 7 ساعات
التقييم: 4.7 (11 تقييمًا)

  • تعرف على الفرق بين تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.
  • اشرح استخدام واجهات برمجة تطبيقات ML على البيانات غير المنظمة.
  • قم بتشغيل أوامر BigQuery في أجهزة الكمبيوتر المحمولة.
  • إنشاء نماذج ML باستخدام بناء جملة SQL في BigQuery.