Çevrimiçi kurs – Google veri biliminde sertifikalı profesyonel uzmanlık, Washington Üniversitesi

Gerçek veri zorluklarının üstesinden gelmek. Üç derste bilişsel, istatistiksel ve bilgisel veri bilimlerinde uzmanlaşın.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Çevrimiçi kurs - Google veri biliminde sertifikalı profesyonel uzmanlık, Washington Üniversitesi

Professional Certificate

Orta seviye

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • SQL ve NoSQL tabanlı veri yönetimi
  • Veri aramak için algoritmalar
  • İstatistik ve makine öğreniminde pratik ilkeler
  • Verilerin sunumu ve sonuçların iletilmesi
  • Büyük verilerle çalışırken yasal ve etik sorunlar

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • veri analisti
  • veri bilimcisi
  • Veri Mühendisi
  • Büyük veri alanında proje yöneticisi
  • Veri uygulaması geliştiricisi
  • Büyük veri analisti
  • Makine öğrenimi uzmanı
  • Bilgi teknolojisi danışmanı

Staj – 4 dersten oluşan bir kurs serisi

Kapsamlı veri yönetimini öğrenin, büyük veri teknolojilerini değerlendirin ve etkili görselleştirmeler tasarlayın.

Kapsanan Konular:

  • SQL ve NoSQL tabanlı veri yönetimi
  • Veri aramak için algoritmalar
  • İstatistik ve makine öğreniminde pratik ilkeler
  • Verilerin sunumu ve sonuçların iletilmesi
  • Büyük verilerle çalışırken yasal ve etik sorunlar

Dijital staj platformu Korsolv ile işbirliği içinde geliştirilen final projesinde, yeni becerilerinizi gerçek bir veri bilimi projesinde uygulayacaksınız.

Details of the courses that make up the specialization

Kurs 1: Büyük Ölçekte Veri İşleme: Sistemler ve Algoritmalar

Süre: 20 saat

Değerlendirme: 4,3 (766 değerlendirme)

Ne öğreneceksiniz:

Kurs size ilgili sistemlerin genel görünümünü, bunların dayandığı ilkeleri ve işlemlerini öğretecektir. Ayrıca veri biliminin tarihi ve bağlamı, terimin kapsadığı beceriler, zorluklar ve yöntemler ile bir veri bilimi projesinin nasıl oluşturulacağı hakkında da bilgi edineceksiniz.

Öğrenme hedefleri:

  • Veri bilimi projelerindeki ortak kalıpları ve zorlukları tanımlayın.
  • Verileri geniş ölçekte işlemeye ilişkin programlama modellerini tanımlayın ve kullanın.
  • Büyük ölçekli analizler için uyarlanmış veritabanı teknolojilerini kullanın.
  • NoSQL sistemlerini değerlendirin ve bunların ödünlerini açıklayın.
  • Hadoop ve Spark’ta algoritmalar yazmak için MapReduce açısından düşünün.
  • Grafikler, diziler ve akışlar için uzmanlaşmış büyük veri sistemlerinin yapısını tanımlayın.

Kazanacağınız beceriler:

  • Göreli cebir
  • Python programlama
  • SQL
  • HaritaAzalt

Kurs 2: Pratik tahmine dayalı analitik: modeller ve yöntemler

Süre: 6 saat

Derecelendirme: 4,1 (317 derecelendirme)

Ne öğreneceksiniz:

Bu derste istatistiksel deneyler tasarlayacak ve sonuçları modern yöntemleri kullanarak analiz edeceksiniz. Ayrıca, özellikle büyük verilerle ilgili istatistiksel argümanları yorumlarken karşılaşılan yaygın tuzakları da öğreneceksiniz.

Öğrenme hedefleri:

  • Etkili deneyler tasarlayın ve sonuçları analiz edin.
  • Açık istatistiksel argümanlar formüle etmek için örnekleme yöntemlerini kullanın.
  • Farklı sınıflandırma yöntemlerini açıklar ve uygular.
  • Denetimsiz öğrenme kavramlarını ve yöntemlerini açıklayın ve uygulayın.
  • Büyük ölçekli grafik analitiğinin ortak deyimlerini tanımlayın.

Kazanacağınız beceriler:

  • rastgele düzenlenecek
  • Tahmine dayalı analitik
  • makine öğrenimi
  • R programlama

Kurs 3: Veri Bilimi Sonuçlarının İletilmesi

Süre: 7 saat

Değerlendirme: 3,4 (142 değerlendirme)

Ne öğreneceksiniz:

Görselleştirmeleri nasıl tasarlayacağınızı ve kontrol edeceğinizi, büyük veri gizliliğinin, etiğinin ve yönetiminin mevcut durumunu açıklamayı ve büyük verileri tekrarlanabilir bir şekilde analiz etmek için bulut bilişimi kullanmayı öğreneceksiniz.

Öğrenme hedefleri:

  • Görselleştirmeleri tasarlayın ve inceleyin.
  • Gizlilik, etik ve büyük veri yönetiminin mevcut durumunu açıklayın.
  • Büyük verileri tekrarlanabilir bir şekilde analiz etmek için bulut bilişimi kullanın.

Kurs 4: Büyük Ölçekte Veri Bilimi – Final Projesi

Süre: 6 saat

Derecelendirme: 3,8 (25 derecelendirme)

Ne öğreneceksiniz:

Final projesinde öğrenciler, veri biliminin tüm alanlarındaki becerileri uygulamalarını gerektiren gerçek bir projeyle meşgul olacaklar: verileri hazırlama, organize etme ve dönüştürme, bir model oluşturma ve sonuçları değerlendirme.

Kazanacağınız beceriler:

  • veri işleme
  • istatistikler
  • veri analizi
  • Python programlama
  • R programlama

İlgili ürünler