جهز نفسك للعمل كعالم بيانات. تطوير المهارات ذات الصلة بشكل عام وفي مجال الذكاء الاصطناعي بشكل خاص من أجل الحصول على وظيفة مطلوبة. الحصول على شهادة من IBM. لا توجد خبرة سابقة ضرورية.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
قم بإعداد نفسك للعمل في مجال علم البيانات سريع النمو . في هذا البرنامج، ستقوم بتطوير المهارات والأدوات والمحفظة التي ستمنحك ميزة تنافسية في سوق العمل كعالم بيانات مبتدئ في 5 أشهر فقط. لا يشترط معرفة مسبقة بعلوم الكمبيوتر أو لغات البرمجة.
يتضمن علم البيانات جمع البيانات وتنظيفها وتنظيمها وتحليلها بهدف استخلاص رؤى مفيدة والتنبؤ بالنتائج التي يمكن التنبؤ بها. إن الطلب على علماء البيانات المهرة الذين يمكنهم استخدام البيانات لسرد قصص مقنعة والمساعدة في اتخاذ القرار لم يكن أعلى من أي وقت مضى.
سوف تتعلم المهارات المطلوبة التي يستخدمها علماء البيانات المحترفون بما في ذلك قواعد البيانات، وتصورات البيانات، والتحليل الإحصائي، والنمذجة التنبؤية، وخوارزميات التعلم الآلي، ونمذجة البيانات. ستعمل أيضًا مع أحدث اللغات والأدوات والمكتبات بما في ذلك Python وSQL وJupyter Notebooks وGithub وRstudio وPandas وNumpy وScikitLearn وMatplotlib والمزيد.
عند الانتهاء من البرنامج الكامل، ستقوم ببناء مجموعة من مشاريع علوم البيانات التي ستمنحك الثقة للتميز في مقابلات العمل. بالإضافة إلى ذلك، ستتمكن من الوصول إلى شبكة مواهب IBM حيث يمكنك رؤية إعلان الوظيفة مباشرة بعد نشره، والتوصيات المصممة خصيصًا لمهاراتك واهتماماتك، والنصائح التي ستميزك عن المتنافسين الآخرين.
هذا البرنامج موصى به من قبل ACE® وFIBAA – بمجرد إكماله، يمكنك الحصول على ما يصل إلى 12 ساعة معتمدة و6 نقاط دراسية حسب نظام ECTS.
مشروع التعلم العملي
تؤكد هذه الشهادة المهنية على التعلم العملي وتتضمن سلسلة من المعامل السحابية الخاصة بشركة IBM والتي تمنحك مهارات عملية يمكن تطبيقها على وظائف حقيقية. ستتاح لك أيضًا الفرصة للتعرف على كيفية استخدام أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي في علم البيانات.
الأدوات التي ستستخدمها: Jupyter / JupyterLab وGitHub وR Studio وWatson Studio
المكتبات التي ستستخدمها: Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Folium، ipython-sql، Scikit-learn، ScipPy، إلخ.
المشاريع التي ستكملها:
اجتياز وسحب البيانات المالية باستخدام مكتبة Pandas في بايثون
استخدام SQL للاستعلام عن مجموعات البيانات السكانية والجريمة والمدرسة
تصميم البيانات والرسوم البيانية ونمذجة الانحدار للتنبؤ بأسعار المساكن باستخدام مكتبات علوم البيانات في بايثون
إنشاء لوحة تحكم ديناميكية في لغة بايثون لتحسين موثوقية الرحلات الجوية الداخلية في الولايات المتحدة
تطبيق خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بما إذا كانت حالة القرض ستتحقق
التدريب ومقارنة نماذج التعلم الآلي
الدورة 1 • 11 ساعة • 4.7
الدورة 2 • 18 ساعة • 4.5
الدورة 3 • 6 ساعات • 4.6
الدورة 4 • 25 ساعة • 4.6
الدورة 5 • 8 ساعات • 4.5
الدورة 6 • 20 ساعة • 4.7
الدورة 7 • 15 ساعة • 4.7
الدورة 8 • 20 ساعة • 4.5
الدورة 9 • 13 ساعة • 4.7
الدورة 10 • 13 ساعة • 4.7
الدورة 11 • 12 ساعة • 4.7
الدورة 12 • 9 ساعات • 4.7
