دورة عبر الإنترنت – شهادة احترافية معتمدة في بيانات CertNexus

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

  • تحليل وفهم البيانات
  • استخراج البيانات ومعالجتها وتحميلها
  • تحليل البيانات
  • نماذج التعلم الآلي للتدريب
  • عرض المشاريع في مجال علم البيانات
  • إعداد رؤى الأعمال من البيانات
  • تطبيق أفكار علم البيانات في الأعمال التجارية
  • حل مشاكل الأعمال باستخدام علم البيانات

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • عالم البيانات
  • محلل بيانات
  • خبير التعلم الآلي
  • مدير مشروع في مجال البيانات
  • مستشار أعمال متخصص في البيانات
  • مطور برمجيات متخصص في البيانات
  • محلل نظم المعلومات
  • مدير البيانات
  • خبير ذكاء الأعمال (BI).
## الشهادة المهنية – سلسلة دورات مكونة من 5 دورات كان مجال علم البيانات على رأس قائمة LinkedIn للوظائف الناشئة على مدار السنوات الثلاث الماضية، مع نمو متوقع بنسبة 28% سنويًا، ويصنف المنتدى الاقتصادي العالمي تحليلات البيانات وعلماء البيانات على أنهم أهم وظيفة ناشئة لعام 2022. يمكن أن تكشف البيانات عن الرؤى وتؤثر على الأعمال التجارية – من خلال توجيه القرارات والتأثير على العمليات اليومية. سيقوم هذا التخصص بتعليم المتعلمين كيفية تحليل البيانات وفهمها والاستفادة منها وتقديمها ضمن عملية فعالة وقابلة للتكرار، مما يتيح لك تحقيق قيمة للأعمال من خلال تطبيق أفكار علم البيانات. تم تصميم هذه الدورة لمحترفي الأعمال الذين يرغبون في تعلم كيفية استخلاص الرؤى من عملهم بشكل أكثر فعالية واستخدام تلك الرؤى لمعالجة مشاكل العمل، مما يضيف قيمة أكبر إلى الأعمال. سيكون لدى الطالب النموذجي في هذه الدورة عدة سنوات من الخبرة في مجال تكنولوجيا الكمبيوتر، بما في ذلك بعض القدرة في برمجة الكمبيوتر. سيقوم برنامج شهادة علوم البيانات (CDSP) بإعداد المتعلمين لامتحان شهادة CertNexus CDSP. أكمل رحلة شهادة CDSP الخاصة بك: 1. أكمل شهادة أخصائي علوم البيانات الاحترافية من Coursera. 2. قم بمراجعة الإصدار الحالي من برنامج اختبار CDSP، المتوفر على[CertNexus] (https://certnexus.com/certified-data-science-practitioner-cdsp/). 3. قم بشراء قسيمة لاختبار CDSP من المتجر[CertNexus] (https://store.certnexus.com/). 4. [سجل](https://home.pearsonvue.com/certnexus) لاختبار CDSP الخاص بك. ### مشروع تعليمي عملي في نهاية كل دورة، ستتاح للمتعلمين الفرصة لإكمال مشروع يمكن إضافته إلى محفظتهم. وتشمل المشاريع: – التعامل مع مشكلة العمل باستخدام علم البيانات – استخراج ومعالجة وتحميل البيانات – تحليل البيانات – التدريب على نموذج التعلم الآلي – عرض مشروع علم البيانات

Details of the courses that make up the specialization

## الشهادة المهنية – سلسلة دورات مكونة من 5 دورات كان مجال علم البيانات على رأس قائمة LinkedIn للوظائف الناشئة على مدار السنوات الثلاث الماضية، مع نمو متوقع بنسبة 28% سنويًا، ويصنف المنتدى الاقتصادي العالمي تحليلات البيانات وعلماء البيانات على أنهم أهم وظيفة ناشئة لعام 2022. يمكن أن تكشف البيانات عن الرؤى وتؤثر على الأعمال التجارية – من خلال توجيه القرارات والتأثير على العمليات اليومية. سيقوم هذا التخصص بتعليم المتعلمين كيفية تحليل البيانات وفهمها والاستفادة منها وتقديمها ضمن عملية فعالة وقابلة للتكرار، مما يتيح لك تحقيق قيمة للأعمال من خلال تطبيق أفكار علم البيانات. تم تصميم هذه الدورة لمحترفي الأعمال الذين يرغبون في تعلم كيفية استخلاص الرؤى من عملهم بشكل أكثر فعالية واستخدام تلك الرؤى لمعالجة مشاكل العمل، مما يضيف قيمة أكبر إلى الأعمال. سيكون لدى الطالب النموذجي في هذه الدورة عدة سنوات من الخبرة في مجال تكنولوجيا الكمبيوتر، بما في ذلك بعض القدرة في برمجة الكمبيوتر. سيقوم برنامج شهادة علوم البيانات (CDSP) بإعداد المتعلمين لامتحان شهادة CertNexus CDSP. ### إنهاء رحلة شهادة CDSP الخاصة بك 1. إنهاء شهادة أخصائي علوم البيانات الاحترافية من Coursera. 2. قم بمراجعة الإصدار الحالي من برنامج اختبار CDSP، المتوفر على[CertNexus] (https://certnexus.com/certified-data-science-practitioner-cdsp/). 3. قم بشراء قسيمة لاختبار CDSP من المتجر[CertNexus] (https://store.certnexus.com/). 4. [سجل](https://home.pearsonvue.com/certnexus) لاختبار CDSP الخاص بك. ### مشروع تعليمي عملي في نهاية كل دورة، ستتاح للمتعلمين الفرصة لإكمال مشروع يمكن إضافته إلى محفظتهم. وتشمل المشاريع: – التعامل مع مشكلة العمل باستخدام علم البيانات – استخراج ومعالجة وتحميل البيانات – تحليل البيانات – التدريب على نموذج التعلم الآلي – عرض مشروع علم البيانات