مسار مهندس علم البيانات : (3) جمع ونمذجة البيانات

52
رقم التدريب 11389
مقدم من: المنتور
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

 

 

الشهادات الإحترافية المتعلقة
    لا توجد شهادات احترافية مرتبطة بالدورة التدريبية.
اسم مقدم الدورة
  • د. شريف علي
خبرات المدرب
  • أستاذ في علوم الكمبيوتر، وعضو في معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات IEEE. لديه اهتمامات بحثية في الحوسبة المتنقلة والمنتشرة، لا سيما فيما يتعلق بهندسة البرمجيات والشبكات.

    وهو رئيس قسم علوم وهندسة الحاسب الآلي في الجامعة الأمريكية بالقاهرة والعميد المشارك السابق للدراسات العليا والبحوث، ومدير برنامج الدكتوراه، والرئيس المشارك في قسم علوم الحاسب الآلي والهندسة.

    عمل أيضًا في مجالات الابتكار وريادة الأعمال، وكعضو في الطاقم الفني لشركة General Dynamics، وكعالم أبحاث في Telcordia Technologies، وعالم زائر في NIST، وأستاذ زائر في جامعة أوتاوا.

    ويعد الدكتور شريف علي أحد الخبراء الدوليين في مجلس الاعتماد للهندسة والتكنولوجيا (ABET)، حيث حصل على دكتوراه في العلوم من جامعة جورج واشنطن، كما حصل على العديد من الجوائز الوطنية والدولية المتنوعة لمساهماته البارزة.

  • مجال التدريب
    برامج التعلم الذاتي
  • المسار الوظيفي
    • علم البيانات
  • نوع الدورة
    دورة معرفية
  • مستوى الدورة التدريبية
    مستوى مبتدئ
  • طريقة توصيل الدورة
    إلكترونية
  • موعد البرنامج دورة مستمرة
طلب انضمام