در این دوره آموزشی، نحوه ایجاد و مدیریت خطوط لوله داده در فضای ابری با استفاده از Azure Data Factory را خواهید آموخت. این دوره بخشی از یک تخصص در نظر گرفته شده برای مهندسان و توسعه دهندگان داده است که می خواهند تخصص خود را در طراحی و پیاده سازی راه حل های داده ای که از سرویس های داده Microsoft Azure استفاده می کنند نشان دهند. این برای هر کسی که علاقه مند به آماده شدن برای DP-203: مهندسی داده در آزمون Microsoft Azure (بتا) ایده آل است. این سومین دوره از یک برنامه 10 دوره ای است که به شما برای شرکت در آزمون کمک می کند تا بتوانید در طراحی و اجرای راه حل های داده ای که از خدمات داده مایکروسافت آژور استفاده می کنند تخصص داشته باشید. مهندسی داده در آزمون Microsoft Azure فرصتی برای اثبات تخصص دانش در یکپارچه‌سازی، تبدیل و تلفیق داده‌ها از سیستم‌های داده‌های مختلف ساختاریافته و بدون ساختار به ساختارهایی است که برای ساخت راه‌حل‌های تحلیلی که از خدمات داده مایکروسافت آژور استفاده می‌کنند، مناسب هستند. هر دوره به شما مفاهیم و مهارت هایی را می آموزد که با امتحان اندازه گیری می شوند. در پایان این تخصص، شما آماده شرکت و ثبت نام در آزمون DP-203: مهندسی داده در Microsoft Azure (بتا) خواهید بود.

این دوره به شما دانش کار در مورد رویکرد ULEADD برای استخراج ارزش از داده ها را ارائه می دهد. ULEADD - مخفف Understand, Learn, Evaluate, Assess, Define, Design - چارچوبی برای کشف است که ساختاری برای شناسایی و استخراج ارزش از داده هایی که معمولاً از دید پنهان هستند ارائه می دهد. اگرچه این دوره بر استفاده از ULEADD با داده های تاریک تمرکز دارد، احتمالاً متوجه خواهید شد که این رویکرد در بسیاری از سناریوهای پروژه و داده مفید است.

این دوره برای کسب و کار و متخصصان داده طراحی شده است که به دنبال یادگیری اولین مرحله فنی فرآیند علم داده به نام Extract, Transform and Load یا ETL هستند. به یادگیرندگان نحوه جمع‌آوری داده‌ها از منابع متعدد آموزش داده می‌شود تا در دسترس باشد تا تبدیل و تمیز شود و سپس در مجموعه داده‌های جمع‌آوری‌شده برای آماده‌سازی و تمیز کردن داده‌ها فرو می‌روند تا بعداً بتوانند در مقصد نهایی بارگذاری شوند. در پایان دوره، فراگیران داده‌ها را در مقصد نهایی بارگذاری می‌کنند تا بتوان آن‌ها را تحلیل و مدل‌سازی کرد. دانشجوی معمولی در این دوره تجربه کار با داده ها و استعداد با برنامه نویسی کامپیوتر را خواهد داشت.

در پایان این دوره سوم در تخصص کیفیت داده کل، فراگیران قادر خواهند بود: 1. در مورد ابزارها و تکنیک های طراحی برای به حداکثر رساندن TDQ در تمام مراحل چارچوب TDQ در طول یک جمع آوری داده یا فرآیند جمع آوری داده ها بیاموزید. 2. جنبه‌هایی از فرآیند تولید یا جمع‌آوری داده را که بر TDQ تأثیر می‌گذارد، شناسایی کنید و بتوانید ارزیابی کنید که آیا و چگونه می‌توان چنین جنبه‌هایی را اندازه‌گیری کرد. 3. استراتژی‌های حداکثرسازی TDQ را که می‌توان هنگام جمع‌آوری داده‌های طراحی شده و یافت شده/ارگانیک به کار برد، درک کنید. 4. ایجاد راه حل برای مشکلات طراحی فرضی که در طول فرآیند جمع آوری داده ها یا جمع آوری و پردازش داده ها ایجاد می شود. این تخصص به طور کلی با هدف بررسی عمیق چارچوب کیفیت کل داده ها و ارائه اطلاعات بیشتر در مورد ارزیابی دقیق کیفیت کل داده ها که باید قبل از تجزیه و تحلیل داده ها اتفاق بیفتد، در اختیار یادگیرندگان قرار می دهد. هدف این است که یادگیرندگان ارزیابی های کیفیت داده ها را به عنوان یک جزء حیاتی برای همه پروژه ها در فرآیند خود بگنجانند. ما صمیمانه امیدواریم که دانش در مورد کیفیت کل داده ها را به همه فراگیران، مانند دانشمندان داده و تحلیلگران کمی، که در مراحل اولیه فرآیند علم داده که بر جمع آوری داده ها و ارزیابی کیفیت داده ها تمرکز دارد، آموزش کافی ندیده اند، منتشر کنیم. ما احساس می‌کنیم که اگر داده‌های جمع‌آوری‌شده/جمع‌آوری‌شده از کیفیت کافی برخوردار نباشند، دانش گسترده از تکنیک‌های علم داده و روش‌های تجزیه و تحلیل آماری به یک مطالعه تحقیقاتی کمی کمک نمی‌کند. این تخصص بر اولین گام‌های اساسی در هر نوع تحقیق علمی با استفاده از داده‌ها تمرکز می‌کند: تولید یا جمع‌آوری داده‌ها، درک اینکه داده‌ها از کجا آمده‌اند، ارزیابی کیفیت داده‌ها، و اقداماتی برای به حداکثر رساندن کیفیت داده‌ها قبل از انجام هر نوع تحلیل آماری یا به کارگیری تکنیک های علم داده برای پاسخ به سؤالات تحقیق. با توجه به این تمرکز، مطالب کمی در مورد تجزیه و تحلیل داده ها وجود خواهد داشت، که در بی شمار تخصص های موجود Coursera پوشش داده شده است. تمرکز اصلی این تخصص بر درک و به حداکثر رساندن کیفیت داده ها قبل از تجزیه و تحلیل خواهد بود.

این برنامه آموزشی فشرده از یک پایه اولیه استفاده می‌کند و به طور خاص مهندسی داده در پلتفرم Google Cloud را بررسی می‌کند. از طریق ویدیوها، نمایش‌های آزمایشگاهی و آزمایش‌های حرفه‌ای، صداگذاری خوشه‌های جمع‌آوری و جستجو برای کارهای اجرایی Hadoop، Spark، Pig e/ou Hive no Google Cloud Platform. محاسبات و یکپارچه‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشینی Google Aos Recursivos Programas de Análise. Nos laboratórios práticos، você criará e gerenciará os clusters انجام Dataproc usando o console da Web و CLI و usará o cluster برای کارهای اجرایی Spark e Pig. Depois você criará notebooks iPython que são integrados ao BigQuery و ao armazenamento و utilizará o Spark. برای این منظور، به عنوان APIهای یادگیری ماشینی یکپارچه شده و به تجزیه و تحلیل داده ها پرداخته می شود. پیش نیازها • پایه‌های اصلی یادگیری ماشینی و داده‌های بزرگ در پلتفرم Google Cloud (و تجربیات مشابه) • Algum conhecimento de Python

در این دوره، مدرس به بررسی تحلیل بنیادی سرمایه گذاری با استفاده از برنامه نویسی R می پردازد. این دوره مباحث تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری را پوشش می دهد، اما در عین حال، شما را وادار می کند آن را با استفاده از برنامه نویسی R تمرین کنید. تمرکز این دوره آموزش دادن به شما برای انجام تجزیه و تحلیل عنصری برای مدیریت سرمایه گذاری است که ممکن است لازم باشد هر روز در شغل خود انجام دهید. علاوه بر این، یادداشت مطالعه برای انجام با استفاده از برنامه نویسی پایتون ارائه خواهد شد. این دوره با این فرض طراحی شده است که اکثر دانشجویان در حال حاضر کمی دانش در اقتصاد مالی دارند. انتظار می رود دانش آموزان در مورد سهام و اوراق قرضه و ترازنامه، سود و غیره شنیده باشند و سطح آمار مقدماتی مانند میانگین، میانه، توزیع، رگرسیون و غیره را بدانند. مدرس جزئیات برنامه نویسی R را برای مبتدیان توضیح خواهد داد. این یک دوره عالی برای شما برای بهبود مهارت های برنامه نویسی خواهد بود. اگر در برنامه نویسی R بسیار خوب هستید، فرصتی عالی برای تمرین مجدد با مثال های مالی و سرمایه گذاری در اختیار شما قرار می دهد. پروفسور Youngju Nielsen این دوره را با دستیاران Keonwoo Lim و Jeeun Yuen ایجاد می کند. ================================================== ========================================= توصیه های دوره Coursera قبل از این دوره برای کسانی که با برنامه نویسی پایه R آشنا نیستند: <شروع به کار با R> https://www.coursera.org/projects/getting-started-with-r <مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل کسب و کار با R> https://www.coursera.org/learn/business-analytics-r <آمار با پایتون > https://www.coursera.org/specializations/statistics-with-python

این دوره برای برنامه نویس پایتون طراحی شده است که می خواهد پایه های حساب دیفرانسیل و انتگرال را برای کمک به حل مسائل چالش برانگیز توسعه دهد و همچنین دانش آموز ریاضیاتی که به دنبال یادگیری تئوری و تکنیک های عددی حساب کاربری کاربردی در پایتون است. در پایان این دوره، شما یاد خواهید گرفت که چگونه از مفاهیم اساسی حساب دیفرانسیل و انتگرال برای توسعه برنامه های کاربردی پایتون قوی استفاده کنید که انواع چالش های دنیای واقعی را حل می کند. سخنرانی‌های ویدیویی، خواندن، نمونه‌های کار شده، ارزیابی‌ها و کدهای پایتون همگی در این دوره ارائه می‌شوند. اینها برای نشان دادن تکنیک‌های حل معادلات، کار با توابع، و محاسبه و اعمال مشتقات و انتگرال‌ها استفاده می‌شوند. اگر علاقه مند به شروع توسعه مفاهیم در زمینه هایی مانند ریاضی کاربردی، علوم داده، امنیت سایبری یا هوش مصنوعی هستید یا فقط به تجدید حساب یا کدنویسی در پایتون نیاز دارید، این دوره برای شما مناسب است.

متخصصان مهندسی و تجارت اغلب به بسیاری از منابع داده دسترسی دارند. بهترین راه برای اطمینان از معتبر و قابل اعتماد بودن داده های شما این است که از قبل برای آن برنامه ریزی کنید. از طریق این کلاس، شما قادر خواهید بود برای تولید داده های دقیق و دقیق برنامه ریزی کنید، سپس از آن داده ها برای برآورد و کاهش ریسک مربوط به سرمایه گذاری های سرمایه ای استفاده کنید. این تخصص را می توان برای اعتبار آکادمیک به عنوان بخشی از مدرک کارشناسی ارشد مهندسی CU Boulder در مدیریت مهندسی (ME-EM) ارائه شده در پلت فرم Coursera در نظر گرفت. ME-EM برای کمک به مهندسان، دانشمندان و متخصصان فنی طراحی شده است تا به سمت نقش های رهبری و مدیریت در بخش های مهندسی و فنی حرکت کنند. با پذیرش مبتنی بر عملکرد و بدون فرآیند درخواست، ME-EM برای افرادی با طیف گسترده ای از تحصیلات کارشناسی و/یا تجربه حرفه ای ایده آل است. درباره برنامه ME-EM در https://www.coursera.org/degrees/me-engineering-management-boulder اطلاعات بیشتری کسب کنید.

دوره اکوسیستم داده به شما درک اساسی از کل اکوسیستم داده، از جمله مدیریت داده ها را می دهد. به طور خاص، این دوره نشان می دهد که چگونه یک تحلیلگر هوش تجاری می تواند داده ها را سازماندهی، دسترسی و استفاده کند. با انواع منابع داده همراه با کاربرد و هدف هر نوع آشنا خواهید شد. علاوه بر این، در مورد اهمیت کیفیت داده ها و حاکمیت داده در رابطه با مدیریت موثر داده ها یاد خواهید گرفت. همچنین در مورد اهداف مدیریت داده ها و اصولی که پایه و اساس معماری داده مدرن را تشکیل می دهند، یاد خواهید گرفت. داشتن درک کامل از اکوسیستم داده برای نقش‌های ابتدایی در تحلیل‌های تجاری مهم است. این دوره برای هرکسی است که کنجکاو در مورد نقش‌های سطح ابتدایی است که به مهارت‌های اساسی جدول نیاز دارند، مانند نقش‌های تحلیلگر هوش تجاری یا نقش‌های تحلیلگر گزارش داده. توصیه می شود (اما نه الزامی) که تجربه ای با Tableau Public داشته باشید، اما حتی اگر در Tableau Public تازه کار هستید، همچنان می توانید در این برنامه موفق باشید. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود: -هدف و کاربردهای داده های جدولی، پایگاه های داده، انبارهای داده، دریاچه های داده و ETL ها را شرح دهید. -اهمیت کیفیت داده ها و حاکمیت داده ها را در ارتباط با مدیریت داده ها شرح دهید. -اهداف مدیریت داده را شناسایی کنید. - شناسایی اصولی که شالوده معماری داده مدرن را تشکیل می دهند.

این دوره به شما کمک می‌کند تا کارهایی را که همکار قبلی انجام داده‌اید، بازسازی کنید، پروژه‌ای را که مدتی پیش رها کرده‌اید، بازبینی کنید، یا به سادگی یک سند را با فرمت و گردش کار ثابت بازتولید کنید. اطلاعات ناقص در مورد نحوه انجام کار، محل قرارگیری فایل ها و آخرین نسخه کدام است، می تواند عوارض زیادی ایجاد کند. این دوره بر فرآیند ایجاد مستندات مناسب تمرکز دارد و به شما و همکارانتان این امکان را می دهد تا به راحتی اجزای گردش کار خود را بازتولید کنید. در طول این دوره، نمایش های مفیدی از RStudio و زبان R Markdown دریافت خواهید کرد و در فرصت های یادگیری فعال شرکت خواهید کرد تا به شما در ایجاد یک نمونه کار آنلاین حرفه ای کمک کند.

تجسم داده ها یک مهارت حیاتی برای هر کسی است که به طور معمول از داده های کمی در کار خود استفاده می کند - به این معنی که تجسم داده ها ابزاری است که تقریباً هر کارگر امروزی به آن نیاز دارد. امروزه یکی از ابزارهای حیاتی برای تجسم داده ها، زبان برنامه نویسی آماری R است. به خصوص در ارتباط با بسته‌های نرم‌افزاری tidyverse، R به یک پلتفرم بسیار قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای ساختن شکل‌ها، جداول و گزارش‌های قابل تکرار تبدیل شده است. با این حال، R می‌تواند برای کاربرانی که برای اولین بار استفاده می‌کنند ترسناک باشد، و منابع زیادی به صورت آنلاین وجود دارد که مرتب کردن آن بدون راهنمایی دشوار است. این دوره چهارمین دوره تخصصی "تجسم داده ها و داشبورد در R" است. زبان آموزان با پیشینه قوی در ساخت تجسم در R با استفاده از ggplot2 به این دوره می آیند. برای تقویت این مهارت ها، این دوره شامل ایجاد تجسم تعاملی با استفاده از براق و همچنین ترکیب انواع مختلف شکل های ساخته شده در R در داشبوردهای تعاملی است.

این دوره با هدف توانمندسازی شما برای انجام تست های آماری آماده برای گنجاندن در پایان نامه ها، مقالات تحقیقاتی و ارائه های شما است. توانایی خلاصه کردن داده‌ها، ایجاد نمودارها و نمودارها، و انجام تست‌های آماری که معمولاً در ادبیات مشاهده می‌کنید، در واقع یک مهارت قدرتمند است. ابزارهای قدرتمندی برای دستیابی به این اهداف به راحتی در دسترس هستند. یادگیری هیچکدام به آسانی و در عین حال به اندازه زبان Wolfram قدرتمند نیست. دانش به معنای واقعی کلمه در زبان ساخته شده است. با رویکرد ساختارمند و سازگار آن برای ایجاد کد، در کمترین زمان به یک متخصص تبدیل خواهید شد. این دوره از رویکرد یادگیری تحلیل آماری با استفاده از زبان کامپیوتری پیروی می کند. این نیاز به دانش قبلی در مورد کدنویسی ندارد. سفری هیجان انگیز در انتظار شماست. اگر حتی بیشتر می خواهید، دروس اختیاری Honors در مورد یادگیری ماشینی وجود دارد که پشتیبانی در زبان Wolfram برای یادگیری عمیق را پوشش می دهد.

این دوره چارچوبی برای چگونگی ایجاد و ارزیابی معیارهای کمی توسط تحلیلگران ارائه می دهد. بسیاری از مفاهیم فریبنده ای را که اغلب مورد توجه تحلیل گران است، در نظر بگیرید، مانند سلامت، پیشرفت تحصیلی و اعتماد به دولت. این دوره رویکردهای مختلف برای کمی کردن این مفاهیم را بررسی خواهد کرد. این دوره با مروری بر سطوح مختلف اندازه گیری و روش های تبدیل متغیرها آغاز می شود. سپس در مورد چگونگی ساخت و ساخت یک مدل اندازه گیری بحث خواهیم کرد. در ادامه به بررسی نظرسنجی ها می پردازیم، زیرا آنها یکی از پرکاربردترین ابزارهای اندازه گیری هستند. به عنوان بخشی از این بحث، نمونه گیری، طراحی و ارزیابی نظرسنجی را پوشش خواهیم داد. در نهایت، ما روش‌های مختلفی را برای قضاوت در مورد کیفیت یک اندازه‌گیری، مانند سطح پایایی یا اعتبار آن، در نظر خواهیم گرفت. در پایان این دوره، شما باید بتوانید معیارهایی را برای مفاهیمی که ارزش مطالعه دارند توسعه دهید و به طور انتقادی ارزیابی کنید. پس از همه، یک تحلیل خوب بر اساس معیارهای خوب ساخته شده است.

در پایان این دوره دوم در تخصص کیفیت داده کل، فراگیران قادر خواهند بود: 1. معیارهای مختلفی را برای ارزیابی کیفیت داده کل (TDQ) در هر مرحله از چارچوب TDQ بیاموزید. 2. یک نقشه مفهومی با کیفیت ایجاد کنید که جنبه های مرتبط TDQ را از یک برنامه کاربردی یا منبع داده خاص ردیابی کند. 3. از طریق مبادلات نسبی بین جنبه های کیفیت، هزینه های نسبی و محدودیت های عملی اعمال شده توسط یک پروژه یا مطالعه خاص فکر کنید. 4. شناسایی نرم افزارهای مرتبط و ابزارهای مرتبط برای محاسبه معیارهای مختلف. 5. معیارهایی را که می توان برای داده های طراحی شده و یافت شده/ارگانیک محاسبه کرد، درک کنید. 6. معیارها را روی داده های واقعی اعمال کنید و مقادیر حاصل از آنها را از دیدگاه TDQ تفسیر کنید. این تخصص به طور کلی با هدف بررسی عمیق چارچوب کیفیت کل داده ها و ارائه اطلاعات بیشتر در مورد ارزیابی دقیق کیفیت کل داده ها که باید قبل از تجزیه و تحلیل داده ها اتفاق بیفتد، در اختیار یادگیرندگان قرار می دهد. هدف این است که یادگیرندگان ارزیابی های کیفیت داده ها را به عنوان یک جزء حیاتی برای همه پروژه ها در فرآیند خود بگنجانند. ما صمیمانه امیدواریم که دانش در مورد کیفیت کل داده ها را به همه فراگیران، مانند دانشمندان داده و تحلیلگران کمی، که در مراحل اولیه فرآیند علم داده که بر جمع آوری داده ها و ارزیابی کیفیت داده ها تمرکز دارد، آموزش کافی ندیده اند، منتشر کنیم. ما احساس می‌کنیم که اگر داده‌های جمع‌آوری‌شده/جمع‌آوری‌شده از کیفیت کافی برخوردار نباشند، دانش گسترده از تکنیک‌های علم داده و روش‌های تجزیه و تحلیل آماری به یک مطالعه تحقیقاتی کمی کمک نمی‌کند. این تخصص بر اولین گام‌های اساسی در هر نوع تحقیق علمی با استفاده از داده‌ها تمرکز می‌کند: تولید یا جمع‌آوری داده‌ها، درک اینکه داده‌ها از کجا آمده‌اند، ارزیابی کیفیت داده‌ها، و اقداماتی برای به حداکثر رساندن کیفیت داده‌ها قبل از انجام هر نوع تحلیل آماری یا به کارگیری تکنیک های علم داده برای پاسخ به سؤالات تحقیق. با توجه به این تمرکز، مطالب کمی در مورد تجزیه و تحلیل داده ها وجود خواهد داشت، که در بی شمار تخصص های موجود Coursera پوشش داده شده است. تمرکز اصلی این تخصص بر درک و به حداکثر رساندن کیفیت داده ها قبل از تجزیه و تحلیل خواهد بود.

در این دوره، هر دانش‌آموز یک انیمیشن علمی ایجاد می‌کند که داستانی را با داده‌ها برای ارتباط بهتر نتایج علمی بیان می‌کند - در طول مسیر آنها مهارت‌های برنامه‌نویسی، نوشتن علمی و مهارت‌های انیمیشن فنی را یاد خواهند گرفت. این دوره به دانش آموزان در داستان سرایی مبتنی بر داده آموزش می دهد که تحقیقات و ارتباطات علمی را به نفع جوامع و سیاست گذاران در مقیاس محلی و جهانی ترویج می کند. دانش‌آموزان یک اسکریپت نوشتن علمی پیش‌نویس می‌کنند، گرافیک‌های شطرنجی و برداری سفارشی، تجسم داده‌ها و انیمیشن‌ها را در Adobe Photoshop، Adobe Illustrator، Adobe After Effects، Adobe Premiere Pro و Autodesk Maya ایجاد می‌کنند. برای پروژه نهایی خود، دانش‌آموزان این دارایی‌های مبتنی بر داده را در یک چکیده ویدیویی متحرک جمع‌آوری می‌کنند.

در این دوره، با استفاده از یک رویکرد اصولی که توانایی شما را در استفاده از داده های تاریک برای افزودن ارزش به یک محصول نهایی نشان می دهد، تفکر سطح بعدی در مورد ایجاد ارزش با داده های تاریک را یاد خواهید گرفت.

با استفاده از تجسم‌هایی که در دوره قبلی، Visual Analytics with Tableau ایجاد کردید، داشبوردهایی ایجاد می‌کنید که به شما کمک می‌کند داستان را در داده‌های خود شناسایی کنید، و خواهید فهمید که چگونه از Storypoints برای ایجاد یک داستان قدرتمند استفاده کنید تا تأثیر ماندگاری را در بین مخاطبان خود به جا بگذارید. . شما اهداف ذینفعان خود را با نیازهای کاربران نهایی خود متعادل خواهید کرد و می توانید داستان خود را برای حداکثر تأثیرگذاری ساختار و سازماندهی کنید. در طول دوره، توابع پیشرفته تری را در Tableau اعمال خواهید کرد، مانند سلسله مراتب، اقدامات و پارامترها برای هدایت تعاملات کاربر. برای پروژه نهایی خود، یک روایت قانع‌کننده ایجاد می‌کنید تا در یک جلسه، به‌عنوان یک گزارش ثابت یا در یک نمایش تعاملی آنلاین ارائه شود.

این دوره برای حرفه ای های کسب و کار طراحی شده است که می خواهند یاد بگیرند که چگونه یک موضوع تجاری برای یک پروژه علم داده مناسب است یا خیر و از فرآیند علم داده استفاده کنند. دانشجوی معمولی در این دوره تجربه در یک محیط تجاری و درک سطح بالایی از مفاهیم بنیادی علم داده خواهد داشت، از جمله، اما نه محدود به: انواع داده ها، نقش های علم داده، چرخه عمر کلی علم داده، و مزایا و مزایا. چالش های علم داده

گواهینامه های مایکروسافت با ارائه مدارک شناخته شده و مورد تایید صنعت در سطح جهانی مبنی بر تسلط بر مهارت های کسب و کارهای دیجیتال و ابری به شما یک مزیت حرفه ای می دهد. دانش خود را در مورد نحوه استفاده از خدمات و زبان های مختلف داده Azure برای ذخیره و تولید مجموعه داده های تمیز و پیشرفته برای تجزیه و تحلیل تجدید خواهید کرد. دانش خود را در یک آزمون عملی که با تمام موضوعات اصلی تحت پوشش آزمون DP-203 ترسیم شده است، آزمایش خواهید کرد و اطمینان حاصل می کند که برای موفقیت در صدور گواهینامه به خوبی آماده شده اید. همچنین یک نمای کلی دقیق تر از برنامه صدور گواهینامه مایکروسافت و جایی که می توانید در حرفه خود ادامه دهید دریافت خواهید کرد. همچنین نکات و ترفندها، استراتژی های تست، منابع مفید و اطلاعاتی در مورد نحوه ثبت نام در آزمون DP-203 Proctored دریافت خواهید کرد. در پایان این دوره، شما آماده ثبت نام و شرکت در آزمون DP-203 خواهید بود. این آخرین دوره از یک برنامه 10 دوره ای است که به شما کمک می کند تا برای شرکت در آزمون آماده شوید تا بتوانید در طراحی و پیاده سازی راه حل های داده ای که از خدمات داده مایکروسافت آژور استفاده می کنند تخصص داشته باشید. مهندسی داده در آزمون Microsoft Azure فرصتی برای اثبات تخصص دانش در یکپارچه‌سازی، تبدیل و تلفیق داده‌ها از سیستم‌های داده‌های مختلف ساختاریافته و بدون ساختار به ساختارهایی است که برای ساخت راه‌حل‌های تحلیلی که از خدمات داده مایکروسافت آژور استفاده می‌کنند، مناسب هستند. هر دوره به شما مفاهیم و مهارت هایی را می آموزد که با امتحان اندازه گیری می شوند. در پایان این تخصص، شما آماده شرکت و ثبت نام در آزمون DP-203: مهندسی داده در Microsoft Azure (بتا) خواهید بود.

فرآیند تحلیلی به مدل هایی ختم نمی شود که بتواند با دقت پیش بینی کند یا بهترین راه حل را برای مشکلات تجاری تجویز کند. توسعه این مدل ها و به دست آوردن بینش از داده ها لزوماً منجر به اجرای موفق نمی شود. این به توانایی انتقال نتایج به کسانی که تصمیم می گیرند بستگی دارد. ارائه یافته ها به تصمیم گیرندگانی که با زبان تجزیه و تحلیل آشنایی ندارند، چالشی است. در این دوره شما یاد خواهید گرفت که چگونه نتایج تجزیه و تحلیل را به ذینفعانی که جزئیات تجزیه و تحلیل را درک نمی کنند، اما شواهدی از تجزیه و تحلیل و داده ها می خواهند، منتقل کنید. شما قادر خواهید بود وسایل نقلیه مناسبی را برای ارائه اطلاعات کمی انتخاب کنید، از جمله وسایل نقلیه مبتنی بر اصول تجسم داده ها. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه داستان‌های تجزیه و تحلیل داده را توسعه داده و ارائه دهید که زمینه، بینش و تفسیر را ارائه می‌کند.