دورة عبر الإنترنت – تدريب احترافي معتمد في علوم البيانات المصممة باستخدام Python من Google، جامعة ميشيغان

اكتشف رؤى جديدة حول بياناتك. تعلم كيفية تطبيق أساليب وتقنيات علم البيانات واكتساب المهارات التحليلية.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
دورة عبر الإنترنت - تدريب احترافي معتمد في علوم البيانات المصممة باستخدام Python من Google، جامعة ميشيغان

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

  • تطبيق التقنيات الإحصائية
  • التعلم الآلي
  • تصور المعلومات
  • تحليل النص
  • تحليل الشبكات الاجتماعية
  • استخدام أدوات Python الشائعة مثل pandas وmatplotlib وscikit-learn وnltk وnetworkx
  • فهم عميق لعلم البيانات في بايثون
  • القدرة على إنشاء الرسوم البيانية والمخططات لتمثيل البيانات
  • تطوير مهارات البرمجة في بايثون

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • محلل البيانات
  • عالم البيانات
  • مطور بايثون
  • خبير التعلم الآلي
  • محلل أعمال
  • تطوير التطبيقات بالبيانات
  • مطور تصور البيانات
  • محلل النص
  • محلل الشبكات الاجتماعية
  • مدرس علوم البيانات

التدريب – سلسلة دورات من 5 أجزاء

تعمل الدورات الخمس في سلسلة تخصصات جامعة ميشيغان على تعريف المعلمين بعلم البيانات من خلال لغة برمجة بايثون. التدريب مخصص للمعلمين ذوي الخلفية الأساسية في لغة بايثون أو البرمجة، والذين يرغبون في تطبيق التقنيات الإحصائية، والتعلم الآلي، وتصور المعلومات، وتحليل النص، وتحليل الشبكات الاجتماعية.

تتضمن الدورات استخدام أدوات Python الشائعة مثل:

  • الباندا
  • matplotlib
  • scikit-تعلم
  • nltk
  • net.networkx

يجب أن تؤخذ الدورات بالترتيب التالي:

  1. مقدمة لعلوم البيانات في بايثون (الدورة 1)
  2. الرسوم البيانية والمخططات وتمثيل البيانات في بايثون (الدورة 2)
  3. التعلم الآلي العملي في لغة بايثون (الدورة 3)

بعد الانتهاء من هذه الدورات، يمكنك حضور الدورات 4 و 5 بأي ترتيب. جميع الدورات الخمس مطلوبة للحصول على شهادة.

Details of the courses that make up the specialization

مقدمة في علم البيانات في بايثون

الدورة 1

34 ساعة
4.5 (27,048 تقييمًا)

ماذا ستتعلم

  • فهم تقنيات مثل وظائف لامدا والعمل مع ملفات CSV
  • وصف وظائف Python الشائعة والمحتوى المستخدم في علم البيانات
  • استعارة هياكل DataFrame لتنظيف البيانات ومعالجتها
  • شرح التوزيعات وأخذ العينات واختبارات T

المهارات التي سوف تكتسبها

  • مجموعة أدوات معالجة اللغات الطبيعية (NLTK)
  • البحث عن النص
  • البرمجة في بايثون
  • معالجة اللغة الطبيعية

الافتراضات التطبيقية والرسوم البيانية وتمثيل البيانات في بايثون

الدورة 2

24 ساعة
4.5 (6,246 تقييمًا)

ماذا ستتعلم

  • صف ما الذي يجعل التصور جيدًا أو سيئًا
  • فهم أفضل المبادئ لإنشاء الرسوم البيانية الأساسية
  • تحديد الوظائف المناسبة لبعض المشاكل
  • إنشاء تصور باستخدام Matplotlib

المهارات التي سوف تكتسبها

  • نظرية الرسم البياني
  • تحليل الشبكة
  • البرمجة في بايثون
  • تحليل الشبكات الاجتماعية

التعلم الآلي التطبيقي في بايثون

الدورة 3

31 ساعة
4.6 (8,507 تقييمات)

ماذا ستتعلم

  • وصف كيف يختلف التعلم الآلي عن الإحصائيات الوصفية
  • إنشاء وتقييم مجموعات البيانات
  • اشرح الطرق المختلفة لإنشاء النماذج التنبؤية
  • بناء المحتوى الذي يلبي احتياجات التحليل

المهارات التي سوف تكتسبها

  • البرمجة في بايثون
  • خوارزميات التعلم الآلي
  • التعلم الآلي
  • Scikit-تعلم

استخراج البيانات النصية المطبقة في بايثون

الدورة 4

25 ساعة
4.2 (3,807 تقييمًا)

ماذا ستتعلم

  • فهم كيفية التعامل مع النص في بايثون
  • استخدام أساليب معالجة اللغة الطبيعية الأساسية
  • اكتب التعليمات البرمجية التي تجمع المستندات حسب الموضوع
  • وصف إطار عمل nltk لمعالجة النصوص

المهارات التي سوف تكتسبها

  • البرمجة في بايثون
  • نومبي
  • الباندا
  • تنظيف البيانات

تحليل الشبكات الاجتماعية المطبقة في بايثون

الدورة 5

26 ساعة
4.6 (2,699 تقييمًا)

ماذا ستتعلم

  • تمثيل البيانات ومعالجتها في بنية الشبكة باستخدام مكتبة NetworkX
  • تحليل اتصال الشبكة
  • قياس أهمية أو مركزية العقدة في الشبكة

منتجات ذات صلة