دورة عبر الإنترنت – تدريب احترافي معتمد في مجال البيانات مع Google وIBM التابع لمعهد التدريب الاحترافي، IBM

طور مسيرتك المهنية في مجال علوم البيانات. اكتساب المهارات الأساسية في علم البيانات للتحضير للعمل أو مواصلة الدراسات المتقدمة في هذا المجال.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
دورة عبر الإنترنت - تدريب احترافي معتمد في مجال البيانات مع Google وIBM التابع لمعهد التدريب الاحترافي، IBM

Professional Certificate

البدء

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • علم البيانات
  • برمجة بايثون
  • قواعد البيانات السحابية
  • SQL
  • نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS)

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • عالم البيانات
  • محلل بيانات
  • مفتاح البيانات
  • محلل نظم المعلومات
  • خبير الذكاء الاصطناعي
  • محلل إحصائي
  • مطور برمجيات متخصص في البيانات
  • خبير البيانات الضخمة
  • محلل بيانات الأعمال
  • مدير مشروع في مجال علم البيانات

التدريب – سلسلة من الدورات المكونة من 4 أجزاء

هل أنت مهتم بمعرفة المزيد عن علم البيانات، ولكن لا تعرف من أين تبدأ؟ ستزودك سلسلة الدورات التدريبية المكونة من 4 أجزاء من IBM بالمهارات الأساسية المطلوبة من أي عالم بيانات لإعدادك للعمل في مجال علوم البيانات أو للدراسات المتقدمة في هذا المجال.

ماذا ستدرس في فترة التدريب؟

  • ما هو علم البيانات وما هي أدوار علم البيانات.
  • تأثير علم البيانات في مختلف المجالات.
  • كيف يمكن أن يساعدك تحليل البيانات في اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
  • البدء في المجال دون معرفة مسبقة بعلوم الكمبيوتر أو لغات البرمجة.
  • فهم مفاهيم مثل البيانات الضخمة والتحليل الإحصائي وقواعد البيانات العلائقية.
  • الإلمام بالأدوات والبرامج مفتوحة المصدر مثل Jupyter Notebooks وRStudio وGitHub وSQL.

المختبرات والمشاريع العملية

ستكمل المعامل والمشاريع العملية لتعلم المنهجية المستخدمة في حل مشكلات علوم البيانات وتطبيق مهاراتك ومعرفتك الجديدة على مجموعات البيانات الواقعية.

الشهادات والاعتراف

بالإضافة إلى ترخيص إكمال التدريب الداخلي من Coursera، ستتلقى أيضًا شارة رقمية من IBM تعترف بك كخبير في أساسيات علم البيانات. يمكن أيضًا استخدام هذا التدريب للحصول على شهادة IBM Data Science Professional.

مشروع التعلم العملي

تشتمل جميع الدورات التدريبية في التخصص على العديد من المعامل والتمارين العملية لمساعدتك في اكتساب الخبرة والمهارات العملية باستخدام مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات والأدوات مثل Jupyter وGitHub وR Studio. قم ببناء محفظة علوم البيانات الخاصة بك من المواد التي ستنتجها خلال البرنامج. المشاريع التي تلخص الدورة تشمل:

  • قم بإنشاء ومشاركة Jupyter Notebook الذي يحتوي على كتل التعليمات البرمجية وMarkdown.
  • تطوير مشكلة يمكن حلها من خلال تطبيق منهجية علم البيانات وشرح كيفية تطبيق كل خطوة من خطوات المنهجية لحلها.
  • استخدام SQL للاستعلام عن البيانات السكانية والجريمة والديموغرافية لتحديد العوامل التي تؤثر على الحضور المدرسي والسلامة والصحة والتقييمات البيئية.

Details of the courses that make up the specialization

ما هو علم البيانات؟

الدورة 1 • 11 ساعة • 4.7 (72,446 تقييمًا)

تفاصيل الدورة
  • تعريف علم البيانات وأهميته في عالم اليوم القائم على البيانات.
  • وصف المسارات المختلفة التي يمكن أن تؤدي إلى مهنة في علم البيانات.
  • مجموعة من النصائح من متخصصين متمرسين في علوم البيانات إلى علماء البيانات الناشئين.
  • اشرح لماذا يعتبر علم البيانات الوظيفة الأكثر طلبًا في القرن الحادي والعشرين.
المهارات التي سوف تكتسبها:
  • التصنيف: علم البيانات
  • التصنيف: بيانات ضخمة
  • التصنيف: التعلم الآلي
  • التصنيف: التعلم العميق
  • الفئة: استخراج البيانات

الدورة 2 • 18 ساعة • 4.5 (29,076 تقييمًا)

تفاصيل الدورة
  • وصف مجموعة أدوات عالم البيانات بما في ذلك: المكتبات والعناصر، ومجموعات البيانات، ونماذج التعلم الآلي، وأدوات البيانات الضخمة.
  • استخدام اللغات الشائعة بين علماء البيانات مثل Python وR وSQL.
  • إظهار المعرفة العملية بأدوات مثل دفاتر Jupyter وRStudio والاستمتاع بميزاتها المتنوعة.
  • قم بإنشاء كود مصدر علوم البيانات وإدارته باستخدام مستودعات Git وGitHub.
المهارات التي سوف تكتسبها:
  • التصنيف: علم البيانات
  • التصنيف: برمجة بايثون
  • الفئة: جيثب
  • الفئة: آر إس ستوديو
  • الفئة: دفاتر Jupyter

الدورة 3 • 6 ساعات • 4.6 (20,348 تقييمًا)

تفاصيل الدورة
  • وصف لمنهجية علم البيانات ولماذا يحتاجها علماء البيانات.
  • تطبيق الخطوات الست ضمن منهجية CRISP-DM لتحليل دراسة الحالة.
  • تقييم النموذج التحليلي المناسب بين النماذج التنبؤية والوصفية والتصنيفية لتحليل دراسة الحالة.
  • تحديد مصادر البيانات المناسبة لمنهجية تحليل البيانات الخاصة بك.
المهارات التي سوف تكتسبها:
  • التصنيف: علم البيانات
  • التصنيف: تحليل البيانات
  • الفئة: كريسب-DM
  • الفئة: المنهجية
  • الفئة: استخراج البيانات

الدورة 4 • 20 ساعة • 4.7 (20,459 تقييمًا)

تفاصيل الدورة
  • تحليل البيانات داخل قاعدة البيانات باستخدام SQL وPython.
  • إنشاء قاعدة بيانات علائقية والعمل مع جداول متعددة باستخدام أوامر DDL.
  • بناء استعلامات SQL من القاعدة إلى المستوى المتوسط ​​باستخدام أوامر DML.
  • قم بصياغة استعلامات أكثر قوة باستخدام تقنيات SQL المتقدمة مثل طرق العرض والمعاملات والإجراءات المخزنة والانضمامات.
المهارات التي سوف تكتسبها:
  • التصنيف: برمجة بايثون
  • التصنيف: قواعد البيانات السحابية
  • الفئة: نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS)
  • الفئة: SQL
  • الفئة: دفاتر Jupyter

منتجات ذات صلة