مسار مهندس علم البيانات : (3) جمع ونمذجة البيانات
هدف التدريب
هذه الدورة التدريبية جزء من مسار مهندس علم البيانات، وهي الدورة رقم 3 في هذا المسار.
يقدم هذا المستوى وصفًا شاملاً لسمات البيانات المختلفة وأنواع مجموعات البيانات التي قد يواجهها عالم البيانات عادةً. يصف المستوى أيضًا مشكلات جودة البيانات المختلفة وكيفية التعامل معها. يتم أيضًا تغطية تقنيات إعداد البيانات المختلفة. أخيرًا، يتم اعطاء مقدمة للبيانات الضخمة ونظام Hadoop البيئي.
Training Video
فهرس موضوعات التدريب
الحصول على البيانات ومعالجتها
- المحاضرة 1 أنواع البيانات ومشاكل الجودة
- المحاضرة 2 البيانات 1
- المحاضرة 3 البيانات 2
- المحاضرة 4 السِمات
- المحاضرة 5 أنواع السِمات 1
- المحاضرة 6 أنواع السِمات 2
- المحاضرة 7 أنواع السِمات 3
- المحاضرة 8 أنواع مجموعات البيانات
- المحاضرة 9 البيانات المستندة إلى رسوم بيانية
- المحاضرة 10 جودة البيانات
- المحاضرة 11 البيانات المفقودة
- المحاضرة 12 البيانات المكررة
- المحاضرة 13 ملخص ما سبق
- المحاضرة 14 تحضير البيانات
- المحاضرة 15 أخذ العينات
- المحاضرة 16 اختيار الميزة
- المحاضرة 17 طرق اختيار الميزة
- المحاضرة 18 التحويل إلى قيم منفصلة 1
- المحاضرة 19 التحويل إلى قيم منفصلة 2
- المحاضرة 20 تحويل المتغيرات
- المحاضرة 21 مثال على تحويل المتغيرات
- المحاضرة 22 المشروع المطلوب
- المحاضرة 23 التعمق في البيانات الضخمة
- المحاضرة 24 النظم الموزعة
- المحاضرة 25 تطور البيانات الضخمة 1
- المحاضرة 26 تطور البيانات الضخمة 2
- المحاضرة 27 تحديات البيانات الضخمة
- المحاضرة 28 نظام Hadoop البيئي 1
- المحاضرة 29 نظام Hadoop البيئي 2
- المحاضرة 30 الحصول على البيانات ومسار التحليل
- المحاضرة 31 أسئلة
مخرجات التعلم
- تحديد أنواع سمات البيانات المختلفة وأنواع مجموعات البيانات المختلفة
- فهم الاختلافات بين مشاكل جودة البيانات المختلفة بما في ذلك الضوضاء والقيم المفقودة والتكرارات
- وصف تقنيات إعداد البيانات المختلفة بما في ذلك أخذ العينات واختيار الميزات والتقدير وتحويل المتغيرات
- الحصول على فكرة ملموسة حول تطور البيانات الضخمة وهيكلية نظام Hadoop البيئي
- تنفيذ مشاريع باستخدام Python تغطي جوانب مختلفة من المستوى
المتطلبات السابقة للتدريب
- خريج تخصص علوم الحاسب أو ما يماثلها
- الخبرة السابقة في البرمجة لأي لغة تعد إضافة كبيرة
- الدراية بالجبر الخطي إضافة كبيرة
- بالإضافة إلى أن يكون المتدرب قد أكمل الدورات التدريبية التالية
- مقدمة في علم البيانات
- التعمق الرياضي في علم البيانات
الشهادات الإحترافية المتعلقة |
|
---|---|
اسم مقدم الدورة |
|
خبرات المدرب |
|