أنت لست الوحيد الذي يفكر في أخذ دورة في علم البيانات. علم البيانات ، الذي ينمو بسرعة ، هو مزيج من الإحصاء والتعلم الآلي. هذا المجال المتنامي معقد وهناك العديد من الدورات التدريبية التي يمكن أن تعلمك كل ما تحتاجه. هذه هي الدورات الثلاث التي يجب أن تأخذها لتبدأ حياتك المهنية. تركز الدورة الأولى على تحليلات البيانات الاستكشافية ، بينما تركز الدورة الثانية بشكل أكبر على التعلم الآلي.
علم البيانات هو مجال فرعي لعلوم الكمبيوتر.
ظهر علم البيانات من علوم الكمبيوتر. وصف بيتر نور ، أحد الرواد الأوائل في علم البيانات ، الجوانب الأساسية لعلوم البيانات في عام 1974 في كتاب. في مؤتمر عام 1996 ، استخدم الاتحاد الدولي لجمعيات التصنيف (IFCS) مصطلح “علم البيانات” لأول مرة. قدم ويليام س. كليفلاند ، مؤلف عام 2001 في International Statistical Review ، علم البيانات كنظام متميز. واقترح أن الإحصاءات يمكن أن تمتد إلى ما وراء المجالات التقليدية للتحليل الفني والتطبيق. تطور علم البيانات بسرعة من هذه البدايات المتواضعة إلى أداة بحث سريعة النمو.
علماء البيانات مسؤولون عن تحليل كميات كبيرة من البيانات وإنشاء نماذج تنبؤية. يستخدم علم البيانات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والأساليب الإحصائية الأخرى لتحليل البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة. علماء البيانات مسؤولون عن تطوير وتطبيق النماذج الرياضية والإحصائية التي تحل مشاكل العالم الحقيقي. علماء البيانات مسؤولون أيضًا عن إنشاء الأساس لصنع القرار المستند إلى البيانات. علم البيانات مجال مجزي وسريع النمو.
هناك بعض أوجه التشابه بين علوم الكمبيوتر وعلوم البيانات. كلاهما ضروري للحوسبة الحديثة. الأول يتعامل مع نظرية وممارسة الحوسبة الحديثة ويتضمن الترميز والأجهزة الأساسية. ومع ذلك ، فإن علم البيانات يهتم بالبيانات التي تم إنشاؤها بواسطة قطاعات مختلفة حول العالم. علماء الحاسوب خبراء في الحوسبة. يركز علماء البيانات على علم البيانات وكيف يمكن هيكلته وتحليله. هذا المجال مهم في عالم التكنولوجيا اليوم. يمكن أن يساعد هذا المجال في الحفاظ على البيئة ويؤدي إلى اختراعات مذهلة.
علم البيانات هو علم متعدد التخصصات يعتمد على كل من الأساليب الرياضية والإحصائية. من الضروري دمج كميات كبيرة من البيانات وإنتاج نماذج قابلة للتنفيذ أو تنبؤية أو وصفية. البيانات الضخمة هي منطقة معقدة تتطلب رؤى إبداعية من كميات كبيرة من المعلومات. غالبًا ما تكون البيانات الضخمة كبيرة جدًا بحيث لا يمكن تخزينها في جهاز كمبيوتر واحد. تجعل هذه المهارات علم البيانات خيارًا رائعًا.
يعد علم الكمبيوتر مجالًا واسعًا يغطي البحث النظري في وظائف أجهزة الكمبيوتر وبروتوكولات الشبكات والبيانات والموضوعات الأخرى ذات الصلة. ومع ذلك ، فإن علم البيانات هو تطبيق المهارات الرياضية والإحصائية وغيرها على أنواع مختلفة من البيانات. نظرًا لأن الشركات والأفراد يستخدمون البيانات لاتخاذ قرارات تجارية أفضل ، فإن هذا المجال ينمو بسرعة. علم الحاسوب هو مجال موسع له جوانب عديدة. ما الذي يجعل علم البيانات فريدًا؟
أصبح علم البيانات وعلوم الكمبيوتر متشابكين بشكل متزايد. يطور علماء البيانات تطبيقات تسمح بتحليل البيانات. يستخدم علماء البيانات الخوارزميات القائمة على علوم الكمبيوتر والتي تتنبأ بنتائج جمع البيانات ، ثم تحلل الاتجاهات والأنماط. يعد الترميز جزءًا لا يتجزأ من برنامج علوم البيانات عالي الجودة. للحصول على مهنة ناجحة ، يجب أن تكون عالِم بيانات ومهندس كمبيوتر مؤهلاً تأهيلاً عالياً. تقدم بعض أفضل كليات الهندسة برامج شهادات دولية وفرصًا للتعلم ذي القيمة المضافة.
إنه جزء من الإحصاء
الإحصاء هو فرع في الرياضيات يقدم أدوات وأساليب برمجية لتحليل البيانات وتفسيرها. تشمل هذه التطبيقات جمع البيانات وتحليلها وتصميم التجارب وتحديد القيم لأسئلة معينة. يتم استخدام هذه الأساليب من قبل الإحصائيين في كل صناعة تقريبًا: التمويل والطب والحكومة. على الرغم من أن البعض قد يجادل بأن علم البيانات والإحصاء مختلفان ، إلا أنهما لديهما العديد من أوجه التشابه التي يمكن دمجها لاتخاذ قرارات أفضل.
الإحصاءات مزدهرة. وفقًا لمكتب إحصاءات العمل ، سيكون هناك 15000 وظيفة جديدة في هذا المجال بين الآن 2029. تتوقع BLS أن الحقل سوف يتوسع بنسبة 35 بالمائة خلال العقد المقبل. هذا أسرع بكثير من المتوسط. هناك العديد من الطرق للمشاركة في هذا المجال ، مع العديد من التطبيقات.
يعد قسم الإحصاء وعلوم البيانات بجامعة كورنيل مركزًا بحثيًا يجري أبحاثًا في مجموعة واسعة من المجالات. يجري هذا القسم أبحاثًا في مجموعة متنوعة من المجالات بما في ذلك الرياضيات البحتة وأحدث المجالات مثل علم الجينوم والتمويل والسياسة العامة وغيرها. يقوم هذا القسم بتدريب الطلاب على التعلم الآلي والإحصاء. غالبًا ما تقدم مشاريعهم البحثية تقدمًا أساسيًا في مجالات مثل علم الوراثة وعلم الأعصاب. كل يوم ، يتوسع مجال الإحصاء وعلوم البيانات في كل من النطاق والتطبيقات.
يسمح لنا علم البيانات ، عند دمجه مع البرمجة ، بتحليل كميات كبيرة من البيانات واستخدام النتائج لحل مشاكل العالم الحقيقي. ثم يتم تغذية هذه النتائج مرة أخرى في أنظمة التشغيل. باستخدام بيانات من مستكشف مسح الأشعة تحت الحمراء واسع المجال ، تم العثور على المذنب NEOWISE. التنقيب عن البيانات هو مصطلح يستخدم في مجال تكنولوجيا المعلومات. يحتوي كلا الحقلين على العديد من الأدوات والتقنيات التي يمكن استخدامها لتحليل كميات كبيرة من البيانات.
مطلوب مهارات رياضية قوية في مجال الإحصاء. الإحصائيون قادرون على تحليل كميات كبيرة من البيانات وتقديمها في شكل مفهوم للآخرين. يتطلب علم البيانات فطنة تجارية وتفكيرًا نقديًا ومهارات تواصل شخصية ممتازة. يجب أن يكون لدى الطلاب في هذا المجال معرفة بالرياضيات والإحصاء. لغات البرمجة مثل برمجة الكمبيوتر مفيدة أيضًا. يتطلب علم البيانات مجموعة واسعة من المهارات.
علم البيانات هو تخصص منهجي يركز على تطوير الأدوات والأساليب لإجراء التحقيقات التجريبية. الهدف الأساسي لعلم البيانات هو تحديد نقاط القوة والضعف في الأساليب المختلفة للتعلم عن الواقع. يستخدم علماء البيانات البيانات لاتخاذ قرار أفضل. للإحصاء تطبيقات عديدة. مع تزايد شعبية علم البيانات ، يزداد نطاق تطبيقاته أيضًا. تطبيقاته عمليا لا حدود لها.
إنه جزء من التعلم الآلي
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يستخدم مجموعة متنوعة من الأساليب والخوارزميات والأنظمة والتقنيات العلمية لفهم كميات كبيرة من البيانات. يهدف هذا المجال إلى استخراج المعلومات المناسبة من كميات كبيرة من البيانات ، وتوجيه التكنولوجيا واتخاذ القرارات العلمية. يمكن استخدام التعلم الآلي لاكتشاف الاتجاهات والأنماط في البيانات. يجب أن يكون علماء البيانات بارعين في الإحصاء ولغات البرمجة وأدوات البيانات الضخمة وغيرها من الموضوعات ذات الصلة.
يعتمد الذكاء الاصطناعي على التعلم الآلي. يمكن استخدام هذا الفرع من علوم الكمبيوتر لأتمتة المهام التي تتطلب لولا ذلك الكثير من الجهد البشري واتخاذ القرارات دون أي تدخل بشري. جعلت خوارزميات التعلم الآلي من الممكن اكتشاف الاحتيال ، ومنع الخسائر المالية الكبيرة ، وإجراء تحليلات المشاعر ، والعديد من الأشياء الأخرى. يمكن لعلم البيانات تحسين حياة الأفراد والشركات والحكومات والدول في جميع أنحاء العالم. يسمح علم البيانات للشركات بتحليل الاتجاهات المستقبلية والتنبؤ بها باستخدام بيانات الأعمال الخاصة بهم.
يمكن للشركات استخدام علم البيانات لتحليل البيانات وتحسين منتجاتها وخدماتها. يمكن استخدام التعلم الآلي لإنشاء أنظمة توصية تتعرف على الأصدقاء وتحدد موقع الصور. تُستخدم علوم البيانات لتقديم توصيات في العديد من الألعاب اليوم. يمكن تحديث ألعاب علوم البيانات مع تقدم اللاعبين عبر المستويات. تشمل تطبيقات علوم البيانات PriceRunner و Junglee و Shopzilla. إنهم يسحبون البيانات من مواقع الويب ذات الصلة من أجل اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن عملية الشراء التالية.
تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتعليم الروبوتات وأجهزة الكمبيوتر كيفية استكشاف العالم. خوارزمية التعلم الآلي هي الشبكات العصبية ، على سبيل المثال. تستخدم هذه الخوارزميات كميات هائلة من البيانات لتحديد الأنماط والقواعد. هناك أنواع عديدة من الشبكات العصبية. كل واحد هو أفضل لمهمة معينة. علم البيانات هو دراسة كيفية تدريب هذه الخوارزميات من أجل إنتاج نماذج دقيقة لمجموعات بيانات محددة. هذا مجال متعدد التخصصات له العديد من التطبيقات.
يتم استخدام علم البيانات بالفعل في العديد من الصناعات. لقد ثبت أن القدرات التنبؤية لعلوم البيانات تعمل على تحسين التخطيط الاستراتيجي وتحسين عمليات الإنتاج. تقوم الشركات الكبيرة والشركات الناشئة اليوم بجمع البيانات لزيادة إيراداتها. كلما زاد عدد البيانات التي يجمعونها ، زادت قدرتهم على الرؤية. يمكن لعلماء البيانات استخدام التحليلات التنبؤية ، مثل تسجيل النقاط الرئيسية لإبلاغ قرارات العمل. ما هو علم البيانات؟
حسنت خوارزميات التعلم الآلي من قدرتها على تحقيق نتائج مفيدة. ما زالوا يطلبون من البشر صقلهم وتقييدهم. لا تستطيع خوارزميات التعلم الآلي القيام بكل الأعمال في الصناعة المصرفية. قد لا يزال البرنامج يتطلب مبرمجًا أو مهندسًا للتنقيح. على الرغم من أن خوارزميات التعلم الآلي تكون أحيانًا أكثر تعقيدًا من الحلول التقليدية ، إلا أنها غالبًا ما تستخدم في العديد من الصناعات.
لا يمكن المبالغة في التأكيد على أهمية علم البيانات في عالم اليوم المدفوع بالتكنولوجيا لأن العالم يعتمد على المعلومات ويخزن البيانات لمعظم أنشطته اليومية. لا تحتاج إلى أن يتم إخبارك بأن المعلومات هي العملة الجديدة للعالم.
علوم البيانات التطبيقية (آي بي إم)
تقدم هذه الدورة نظرة ثاقبة على ماهية علم البيانات وتجربة نماذج المحاكاة ودراسات الحالة التي من شأنها أن تساعد الطلاب بشكل كبير على تعلم استدعاءات RESTful API إلى واجهة برمجة تطبيقات Foursquare واستعادة معلومات البيانات حول أماكن في أحياء مختلفة في جميع أنحاء العالم. تعتبر أبلايد داتا ساينس كابستون دورة فريدة تقدمها شركة آي بي إم ضمن كتالوج كورسيرا.
سوف تتعلم كيفية استخدام مكتبة Folium لتعيين البيانات الجغرافية المكانية وإيصال نتائجك بسهولة.
ستحصل على شهادة بعد الانتهاء من الدورة ، والتي تأتي مع شارة رقمية من شركة IBM.
تتمثل إحدى الميزات الجيدة للدورة في أنها مترجمة إلى العديد من لغات العالم الرئيسية مثل الفرنسية والبرتغالية والصينية والإيطالية والإسبانية والروسية وحتى العربية. يمكنك أيضًا التعلم بسرعتك ، مما يعني فهمًا أفضل.
تأتي الدورة في أربعة أجزاء (4)
- مقدمة
- واجهة برمجة تطبيقات Foursquare
- تجزئة الأحياء والتكتل
- معركة الأحياء
- معركة الأحياء (الجزء الختامي)
علم البيانات الجينومية (جامعة جونز هوبكنز)
علم البيانات الجينومية هو جزء من تخصص علوم البيانات الجينومية الذي تقدمه جامعة جونز هوبكنز. كشرط أساسي لعلم البيانات ، ستحصل على معرفة ومهارات متعمقة في برمجة Python والمعلوماتية الحيوية و Biopyton و Genomics. مع أكثر من 100000 طالب مسجلين في هذه الدورة المقدمة على كورسيرا ، تقدم الدورة حزمة كاملة
ستتعلم موارد أحدث ستساعدك على تحليل وفهم تجارب تسلسل الجيل التالي مثل Python و Galaxy و Bioconductor بشكل أفضل. هذه الدورة مناسبة بشكل مثالي لعلماء الأحياء الجزيئية أو العلماء الذين يحتاجون إلى خبرة في الأساليب الحسابية لعلوم البيانات.
خلال جلسة الدورة التدريبية ، ستتمكن من تجربة يديك في بعض المشاريع من أجل التأهل والحصول على شهادة قابلة للمشاركة
يتضمن مخطط الدورة التدريبية الوارد في هذا القسم ؛
- مقدمة في تقنيات الجينوم
- علم البيانات الجينومية مع المجرة
- بايثون لعلوم البيانات الجينومية
- خوارزميات لتسلسل الحمض النووي
- أدوات سطر الأوامر لعلوم البيانات الجينومية
- موصل حيوي لعلوم البيانات الجينومية
- إحصائيات علوم البيانات الجينومية
علوم البيانات لابتكار الأعمال (EIT Digital)
إذا كنت جزءًا من إدارة الشركات والمتوسطة ، فستكون هذه الدورة التدريبية مثالية لك لأنها ستسمح لك بالترويج للإبداع المستند إلى البيانات. تتناول الموضوعات الموضوعات الهامة ووجهات النظر في استخدامات البيانات. ويشمل أيضًا التنقيب عن البيانات ، وأساليب التعلم الآلي ، والإيجابيات والسلبيات ، ومشكلات قابلية التطبيق الوظيفي.
تقدم لك الدورة علم البيانات ، ولماذا هو ضروري في مختلف القطاعات ، وعلم بيانات القيمة الذي يمكن أن يولده ، وما يمكن أن تحله البيانات الضخمة ، والتمييز بين تحليل بيانات النمذجة الوصفية والتنبؤية ، ووظائف الحوسبة المعرفية. يغطي هذا المقرر ، من وجهة نظر تحليلية ، الأساليب الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف وشبه الإشراف التي يمكن تعلمها من عمليات الفرز والتكتل والانحدار ؛ نماذج وابتكارات بيانات NoSQL ؛ ووظيفة وتأثير أنظمة الحوسبة السحابية القابلة للتطوير والقابلة للتطوير والقابلة للحد من الخرائط والقائمة على النماذج التناظرية.
خلال جلسة الدورة ، ستجرب يديك في بعض المشاريع للتأهل والحصول على شهادة قابلة للمشاركة.
فيما يلي الوحدات في هذه الدورة المتخصصة ؛
- مقدمة في الأعمال المبنية على البيانات
- المصطلحات والمفاهيم التأسيسية
- طرق علوم البيانات للأعمال
- التحديات والاستنتاجات
تعلم أساسيات SQL لتخصص علوم البيانات (UCDAVIS University of California)
منهج التخصص هذا منظم ذاتيًا ومنظمًا لمساعدتك على تعلم مهارات وظيفية فريدة في غضون وقت قصير. هذا التخصص الذي تقدمه UCDAVIS يحتاج إلى خبرة قليلة أو معدومة في البرمجة ، حيث سيتم تعليمك من البداية على البيانات واستعلامات SQL.
سوف تغطي موضوعات حيوية مثل أساسيات SQL و SQL والتحليل واختبار AB والحوسبة الموزعة باستخدام Apache Spark.
أثناء المضي قدمًا في هذا القسم ، ستتعلم كيفية كتابة الاستعلامات وتصفيتها وفرزها وتلخيصها وحتى معالجتها. باستخدام مساحة عمل لبنة البيانات ، ستتمكن من إنشاء خط أنابيب من طرف إلى طرف يمكنه قراءة البيانات وتحويلها.
سيتمكن الطلاب الذين يختارون هذه الدورة من تأمين وظيفة في أي قطاع كمسؤول قاعدة بيانات أو محلل برامج
هذه الوحدات الأربع (4) في هذه الدورة المتخصصة هي ؛
- SQL لعلوم البيانات
- تجادل البيانات وتحليلها واختبارها باستخدام لغة الاستعلامات البنيوية
- الحوسبة الموزعة باستخدام Spark SQL
- SQL لمشروع Capstone لعلوم البيانات
IBM Data Science (IBM)
علم البيانات هو أحد تخصصات علوم البيانات العديدة لشركة IBM نظرًا لكونها طويلة الأمد في هذا الجانب.
كطالب ، سيؤدي أخذ هذه الدورة التدريبية إلى تعريضك لتطبيق البيانات في الحياة الواقعية. تعد تجربة الحياة المتوقعة من خلال هذه الدورة التدريبية عبر الإنترنت صفقة حقيقية حيث ستكتسب رؤية ثاقبة في كل من علوم البيانات ولغة الآلة: حالات التطبيق والاستخدام. في نهاية الدورة ، ستتغير عقليتك ، وستفكر أكثر كعالم بيانات حيث ستكون قادرًا على تطبيق ما تعلمته على مشاكل علوم البيانات الحقيقية.
بعض المهارات والبرامج التي ستتعلم كيفية استخدامها هي Watson Studio و JupyterLab و GitHub و R Studio.
تغطي هذه الدورة الأقسام التالية ؛
- ما هو علم البيانات؟
- أدوات لعلوم البيانات
- منهجية علم البيانات
- بايثون لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي
- قواعد البيانات و SQL لعلوم البيانات مع بايثون
- تحليل البيانات باستخدام بايثون
- تصور البيانات مع بايثون
- تعلم الآلة باستخدام بايثون
- علوم البيانات التطبيقية
تصور البيانات ولوحة القيادة مع تخصص R
لا يجب أن يتم إخبارك بأن المعلومات هي العملة الجديدة للعالم. هذه هي الدورة التي تقدمها جامعة جون هوبكنز. تصور البيانات و Dashboarding مع R عبارة عن حزمة من خمسة في وحدة واحدة تعتمد على أساس المتطلبات المسبقة الخاصة بك في البيانات. سيعلمك خبراء الصناعة كيفية تصور البيانات باستخدام أعمال R. ستقوم بإنشاء تصورات بيانات ثابتة وديناميكية يمكنك نشرها على الويب.
للوصول إلى نهاية مخطط الدورة التدريبية ، ستصبح خبيرًا في تصور البيانات بشهادة تم التحقق منها.
فيما يلي الوحدات التي ستجدها في هذا التخصص ؛
- الشروع في تصور البيانات في R
- تصور البيانات في R مع ggplot2
- التصور المتقدم للبيانات مع R.
- نشر التصورات في R باستخدام لوحة القيادة اللامعة والمرنة
- تصور البيانات كابستون
صور الأقمار الصناعية ، التحليل المكاني في نظم المعلومات الجغرافية (جامعة تورنتو)
هل أنت مهتم بمبادئ واستراتيجيات نظم المعلومات الجغرافية وتريد أن تمارسها بنفسك؟ ثم وهذا بالطبع هو لك. هذا تخصص مثالي للمبتدئين في رسم الخرائط ونظم المعلومات الجغرافية. تعد الدورة التي تدرسها جامعة تورنتو عبر منصة التعلم عن بعد الخاصة بـ Coursera فرصة ممتازة لتعلم واحدة من أكثر المهارات في السوق. يمكنك تعلم تفسير مهارات بيانات الخرائط باستخدام العديد من أنواع البيانات والأساليب لمعالجة الأسئلة المكانية. سيتم تعريفك أيضًا بمعالجة مجموعة البيانات باستخدام أشكال مختلفة من الاستعلامات لتحديد البيانات التي تحتاجها للإجابة على استعلام معين. أثناء قيامك بالبناء على تخصص الدورة التدريبية ، ستخضع لتقنيات وتدريبات لتحليل واستخدام بيانات المتجه للعثور على الارتباطات المكانية داخل مجموعات البيانات وفيما بينها.
الوحدات التي ستجدها في هذا التخصص هي ؛
- تصفية البيانات باستخدام الاستعلامات
- تحليل المتجهات
- الاستشعار عن بعد كمصدر بيانات نظم المعلومات الجغرافية
- تحليل البيانات النقطية
- المشروع: التحليل المكاني
علم البيانات التطبيقية مع لغة بايثون (جامعة ميشيغان)
بصفتها إحدى الجامعات الرائدة ، تقدم ميشيغان للطلاب فرصًا في جميع أنحاء العالم لتعلم علوم البيانات التطبيقية من خلال منصة Coursera.
ستمنحك الدورة رؤى حول علم البيانات وتطبيق البيانات والتقنيات وتحليلات البيانات.
سيؤدي تعلم هذه الدورة إلى توسيع نطاق معرفتك واكتساب المهارات التي تشتد الحاجة إليها مثل برمجة Python وتصور البيانات وخوارزميات التعلم الآلي وتنقية البيانات و Scikit-Learn و Text Mining وغيرها الكثير.
علم البيانات التطبيقية باستخدام Python عبارة عن منهج مكون من خمس دورات (5) للطلاب ذوي المعرفة السليمة (متوسط) من برمجة Python والجاد في تعلم كيفية تطبيق تصور البيانات على سيناريوهات الحياة الواقعية.
البحث عن الوحدات المدرجة في هذه الدورة ؛
- مقدمة في علم البيانات في بايثون
- التآمر التطبيقي والرسوم البيانية وتمثيل البيانات في بايثون
- تعلم الآلة التطبيقية في بايثون
- تطبيق تعدين النص في بايثون
- تحليل الشبكة الاجتماعية التطبيقي في بايثون
مهارات Excel للأعمال: متوسط (جامعة MACQUARIE)
سيظل Excel دائمًا جزءًا من أعمال المؤسسات لأنه برنامج شائع على نطاق واسع في مساحة العمل. تعد دورة Excel هذه التي تقدمها جامعة MACQUARIE دورة رائعة ، نظرًا لأنها أحد الأصول الأساسية القيمة لتأمين وظيفة في مجال تكنولوجيا المعلومات.
يعد اختيار هذه الدورة على كورسيرا مثاليًا لمدخل جديد في مجال تكنولوجيا المعلومات. سوف تتعرف على أساس برنامج Excel كتطبيقات الأعمال الخاصة به ، وتوسيع مهاراتك المعرفية في إدارة مجموعات البيانات ، وإنشاء تقارير ذات مغزى.
في نهاية الدورة ، ستكون جاهزًا للبحث عن وظيفة حيث ستكون قد اكتسبت مجموعة المهارات المطلوبة في Microsoft Excel والتسلسل والمخطط المحوري والجدول.
تحصل على شهادة قابلة للمشاركة بعد الدورة.
فيما يلي الموضوعات التي ستغطيها خلال الدورة ؛
- العمل مع أوراق العمل المتعددة وكتب العمل
- وظائف النص والتاريخ
- النطاقات المسماة
- تلخيص البيانات
- الجداول
- الجداول المحورية والمخططات والمقطعات
- التقييم النهائي
تحليل البيانات الضخمة باستخدام SQL (CLOUDERA)
تحليل البيانات الضخمة باستخدام SQL هو أحدث دورة تدريبية لقاعدة البيانات المطلوبة في كتالوج Coursera ، ويحتاج الطلاب إلى تعلم المهارة للبقاء على صلة بصناعة تكنولوجيا المعلومات اليوم. توفر لك CLOUDERA ، تحليل البيانات الضخمة باستخدام SQL سيمنحك فهمًا عميقًا لوظائف SQL. تركز هذه الدورة بشكل أكبر على محركات SQL للبيانات الضخمة APACHE Hive و APACHE Impala ، مما يعني أنك ستتعلم كيفية استكشاف قواعد البيانات والاستعلام عنها باستخدام أدوات مختلفة. أنت أيضًا تميل إلى مجموعة وتجمع لسهولة الإجابة على الأسئلة التحليلية.
كشرط أساسي ، يجب تثبيت جهاز افتراضي على جهاز الكمبيوتر الخاص بك لتعلم هذه الدورة.
هذه الدورة مثالية للمتعلمين المهتمين بالمغامرة في إدارة قواعد البيانات وإدارتها حيث ستتعلم أساسيات عبارات SELECT ، ونتائج التصفية ، والإجابة على الأسئلة التحليلية ، وكذلك العمل مع الفرز والحد من المخرجات
المهارات التي ستتعلمها على سبيل المثال لا الحصر هي Apache Impala و Big Data و SQL و Apache Hive و Apache Analysis وغيرها الكثير.
ستحصل على شهادة عند الانتهاء يمكن مشاركتها مع أصحاب العمل.
الوحدات أدناه هي موضوعات مثيرة سوف تتناولها في هذه الدورة ؛
- التوجه إلى SQL في البيانات الضخمة
- أساسيات SQL SELECT
- تصفية البيانات
- تصفية البيانات
- تجميع وتجميع البيانات
- فرز البيانات والحد منها
- دمج البيانات
