Course catalog

Course duration

Course provider

Topic

Categories

Showing 21-25 of 25 items.

coursera مهندسی داده با MS Azure Synapse Apache Spark Pools (Mitalearn-333486)

  • 1 hours 5 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Microsoft
درباره این دوره:

در این دوره آموزشی، نحوه انجام مهندسی داده با Azure Synapse Apache Spark Pools را یاد می گیرید که به شما امکان می دهد عملکرد برنامه های تحلیلی کلان داده را با محاسبات خوشه ای درون حافظه افزایش دهید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه بین Apache Spark، Azure Databricks، HDInsight و SQL Pools تفاوت قائل شوید و موارد استفاده مهندسی داده را با Apache Spark در Azure Synapse Analytics درک کنید. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه داده ها را با استفاده از نوت بوک های Apache Spark در Azure Synapse Analytics وارد کنید و داده ها را با استفاده از DataFrames در Apache Spark Pools در Azure Synapse Analytics تبدیل کنید. استخرهای SQL و Apache Spark را در Azure Synapse Analytics ادغام خواهید کرد. همچنین نحوه نظارت و مدیریت بارهای کاری مهندسی داده با Apache Spark در Azure Synapse Analytics را خواهید آموخت. این دوره بخشی از یک تخصص در نظر گرفته شده برای مهندسین داده و توسعه دهندگان است که می خواهند تخصص خود را در طراحی و پیاده سازی راه حل های داده ای که از خدمات داده Microsoft Azure استفاده می کنند برای هر کسی که علاقه مند به آماده شدن برای آزمون DP-203: مهندسی داده در Microsoft Azure (بتا) نشان دهد. ). شما در یک آزمون عملی شرکت خواهید کرد که شامل مهارت های کلیدی می شود که با آزمون گواهینامه اندازه گیری می شوند. این ششمین دوره از یک برنامه 10 دوره ای است که به شما برای شرکت در آزمون کمک می کند 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.

coursera هوش مصنوعی کاربردی با DeepLearning (Mitalearn-336665)

  • 5 hours
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Romeo Kienzler
درباره این دوره:

>>> با ثبت نام در این دوره، با توافقنامه مجوز کاربر نهایی همانطور که در سوالات متداول ذکر شده است موافقت می کنید. پس از ثبت نام، می توانید در بخش منابع به مجوز دسترسی داشته باشید <<< این دوره، هوش مصنوعی کاربردی با یادگیری عمیق، بخشی از گواهینامه پیشرفته علم داده IBM است که IBM در حال حاضر در حال ایجاد آن است و به شما امکان دسترسی آسان به بینش های ارزشمند در مورد مدل های یادگیری عمیق را می دهد. توسط متخصصان پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر، تجزیه و تحلیل سری های زمانی و بسیاری از رشته های دیگر استفاده می شود. ما با اصول جبر خطی و شبکه های عصبی آشنا خواهیم شد. سپس محبوب ترین فریم ورک های DeepLearning مانند Keras، TensorFlow، PyTorch، DeepLearning4J و Apache SystemML را معرفی می کنیم. Keras و TensorFlow بیشترین بخش این دوره را تشکیل می دهند. با ساختن مدل‌هایی با استفاده از Keras بر روی نمونه‌های واقعی از اینترنت اشیا (اینترنت اشیا)، داده‌های علامت‌گذاری شده مالی، ادبیات یا پایگاه‌های داده تصویر، درباره تشخیص ناهنجاری، پیش‌بینی سری‌های زمانی، تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی می‌آموزیم. در نهایت، ما یاد می‌گیریم که چگونه با استفاده از Kubernetes، Apache Spark و GPUها، آن مغزهای مصنوعی را مقیاس کنیم. مهم: این دوره به تنهایی برای دریافت «گواهینامه دانشمند داده گواهی IoT IoT IBM Watson» به تنهایی کافی نیست. شما باید سه دوره دیگر را بگذرانید که دو تا از آنها در حال حاضر ساخته شده است. تخصص در اواخر بهار، اوایل تابستان 2018 آماده خواهد شد. با استفاده از این رویکردها، مهم نیست که در چه سطح مهارتی در موضوعاتی که می خواهید به آنها تسلط داشته باشید، می توانید تفکر خود را تغییر دهید و زندگی خود را تغییر دهید. اگر قبلاً یک متخصص هستید، این نگاه کردن به ایده های شما برای ایجاد موفقیت آمیز توربوشارژ و استقرار مدل های DeepLearning را ارائه می دهد. اگر در حال مبارزه هستید، گنجینه ای ساختار یافته از تکنیک های عملی را خواهید دید که شما را از کارهایی که برای رسیدن به مسیر باید انجام دهید راهنمایی می کند. اگر تا به حال می‌خواهید در هر کاری بهتر شوید، این دوره به عنوان راهنمای شما کمک خواهد کرد. پیش نیاز: برخی مهارت های کدنویسی ضروری است. ترجیحاً پایتون، اما هر زبان برنامه نویسی دیگری خوب عمل می کند. همچنین برخی از درک اولیه ریاضی (جبر خطی) یک امتیاز مثبت است، اما ما آن قسمت را در هفته اول نیز پوشش خواهیم داد. اگر این دوره را انتخاب کنید و گواهی دوره Coursera را کسب کنید، نشان دیجیتال IBM نیز دریافت خواهید کرد. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد نشان های دیجیتال IBM پیوند ibm.biz/badging را دنبال کنید.

coursera یادگیری ماشین با آپاچی اسپارک (Mitalearn-332619)

  • 2 hours 11 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: IBM Skills Network Team,Ramesh Sannareddy
درباره این دوره:

با این دوره آموزشی IBM دنیای هیجان انگیز یادگیری ماشینی را کاوش کنید. قبل از باز کردن قدرت Apache Spark برای ساخت و استقرار مدل‌های ML برای برنامه‌های مهندسی داده، با یادگیری اصول ML شروع کنید. در تکنیک های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت غوطه ور شوید و از طریق خواندن و ویدئوهای آموزشی، امکانات انقلابی هوش مصنوعی مولد را کشف کنید. تجربه عملی با جریان ساختار یافته Spark به دست آورید، درکی از مهندسی داده و خطوط لوله ML ایجاد کنید و در ارزیابی مدل های ML با استفاده از SparkML ماهر شوید. در آزمایشگاه‌های عملی، شما از SparkML برای رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی استفاده می‌کنید که به شما امکان می‌دهد مدل‌های پیش‌بینی و طبقه‌بندی بسازید. به خوشه‌های Spark متصل شوید، مجموعه داده‌های SparkSQL را تجزیه و تحلیل کنید، فعالیت‌های ETL را انجام دهید و مدل‌های ML را با استفاده از Spark ML و sci-kit Learn ایجاد کنید. در نهایت، مهارت های کسب شده خود را از طریق یک تکلیف نهایی نشان دهید. این دوره متوسط ​​​​برای مهندسین داده مشتاق و با تجربه و همچنین متخصصان فعال در تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین مناسب است. دانش قبلی در Big Data، Hadoop، Spark، Python و ETL برای این دوره به شدت توصیه می شود.

coursera یادگیری ماشینی با داده های بزرگ (Mitalearn-334676)

  • 4 hours 50 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Mai Nguyen,Ilkay Altintas
درباره این دوره:

آیا می خواهید حجم داده هایی را که جمع آوری کرده اید درک کنید؟ آیا باید تصمیمات مبتنی بر داده را در فرآیند خود بگنجانید؟ این دوره مروری بر تکنیک های یادگیری ماشین برای کاوش، تجزیه و تحلیل و استفاده از داده ها ارائه می دهد. شما با ابزارها و الگوریتم‌هایی آشنا می‌شوید که می‌توانید از آنها برای ایجاد مدل‌های یادگیری ماشینی که از داده‌ها یاد می‌گیرند، استفاده کنید و آن مدل‌ها را تا مشکلات داده‌های بزرگ مقیاس کنید. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود: • با استفاده از مراحل فرآیند یادگیری ماشین، رویکردی برای استفاده از داده ها طراحی کنید. • از تکنیک های یادگیری ماشین برای کاوش و آماده سازی داده ها برای مدل سازی استفاده کنید. • نوع مشکل یادگیری ماشین را به منظور اعمال مجموعه تکنیک های مناسب شناسایی کنید. • مدل هایی بسازید که از داده ها با استفاده از ابزارهای منبع باز گسترده در دسترس یاد می گیرند. • مشکلات کلان داده را با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی مقیاس پذیر در Spark تجزیه و تحلیل کنید. نرم افزار مورد نیاز: Cloudera VM، KNIME، Spark

coursera یکپارچه سازی و پردازش داده های بزرگ (Mitalearn-327230)

  • 5 hours 8 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Ilkay Altintas,Amarnath Gupta
درباره این دوره:

در پایان دوره، شما قادر خواهید بود: *بازیابی داده ها از پایگاه داده نمونه و سیستم های مدیریت داده های بزرگ *ارتباطات بین عملیات مدیریت داده و الگوهای پردازش کلان داده مورد نیاز برای استفاده از آنها در کاربردهای تحلیلی در مقیاس بزرگ را شرح دهید. * شناسایی زمانی که یک مشکل داده بزرگ نیاز به یکپارچه سازی داده دارد * یکپارچه سازی و پردازش کلان داده ساده را در پلتفرم های Hadoop و Spark اجرا کنید این دوره برای کسانی است که تازه وارد علم داده می شوند. تکمیل Intro to Big Data توصیه می شود. هیچ تجربه برنامه نویسی قبلی مورد نیاز نیست، اگرچه توانایی نصب برنامه ها و استفاده از ماشین مجازی برای تکمیل تکالیف عملی ضروری است. برای مشخصات کامل سخت افزار و نرم افزار به الزامات فنی تخصصی مراجعه کنید. الزامات سخت افزاری: (الف) پردازنده چهار هسته ای (پشتیبانی VT-x یا AMD-V توصیه می شود)، 64 بیتی؛ (ب) 8 گیگابایت رم؛ (C) 20 گیگابایت دیسک رایگان. نحوه پیدا کردن اطلاعات سخت افزاری خود: (ویندوز): با کلیک بر روی دکمه Start، روی Computer راست کلیک کرده و سپس روی Properties کلیک کنید. (Mac): با کلیک بر روی منوی اپل و کلیک کردن روی «درباره این مک»، نمای کلی را باز کنید. اکثر رایانه‌های با رم 8 گیگابایتی خریداری شده در 3 سال گذشته حداقل شرایط لازم را برآورده می‌کنند. شما به اتصال اینترنت پرسرعت نیاز دارید زیرا فایل‌هایی تا حجم 4 گیگابایت را دانلود خواهید کرد. نرم افزار مورد نیاز: این دوره متکی بر چندین ابزار نرم افزار منبع باز از جمله Apache Hadoop است. تمام نرم افزارهای مورد نیاز را می توان به صورت رایگان دانلود و نصب کرد (به جز هزینه های داده از ارائه دهنده اینترنت شما). الزامات نرم افزار عبارتند از: Windows 7+، Mac OS X 10.10+، Ubuntu 14.04+ یا CentOS 6+ VirtualBox 5+.

Suggestions