در این دوره آموزشی، یاد خواهید گرفت که چگونه از قدرت Apache Spark و خوشه های قدرتمندی که بر روی پلتفرم Azure Databricks اجرا می شوند، برای اجرای حجم های کاری مهندسی داده های بزرگ در فضای ابری استفاده کنید. شما قابلیت های Azure Databricks و نوت بوک Apache Spark را برای پردازش فایل های عظیم کشف خواهید کرد. شما با پلتفرم Azure Databricks آشنا خواهید شد و انواع وظایف مناسب برای Apache Spark را شناسایی خواهید کرد. همچنین با معماری Azure Databricks Spark Cluster و Spark Jobs آشنا خواهید شد. شما با حجم زیادی از داده ها از منابع متعدد در قالب های خام مختلف کار خواهید کرد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه Azure Databricks از توابع مدیریت روزانه داده مانند خواندن، نوشتن و پرس و جو پشتیبانی می کند. 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 هشتمین 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.

دنیای داده ها تکامل یافته است و ظهور فناوری های ابری فرصت های جدیدی را برای کسب و کارها فراهم می کند. در این دوره، فناوری‌های مختلف پلتفرم داده موجود را یاد خواهید گرفت و اینکه چگونه یک مهندس داده می‌تواند از این فناوری به نفع یک سازمان استفاده کند. این دوره بخشی از یک تخصص برای مهندسین داده و توسعه دهندگانی 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 اولین 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 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.

Python Essentials for MLOps (عملیات یادگیری ماشین) دوره ای است که برای ارائه مهارت های اساسی پایتون مورد نیاز برای موفقیت در نقش MLOps به زبان آموزان طراحی شده است. این دوره اصول اولیه زبان برنامه نویسی پایتون را شامل انواع داده ها، توابع، ماژول ها و تکنیک های تست می کند. همچنین نحوه کار موثر با مجموعه داده ها و سایر وظایف علم داده با Pandas و NumPy را پوشش می دهد. از طریق یک سری تمرینات عملی، فراگیران تجربه عملی کار با پایتون را در زمینه گردش کار MLOps به دست خواهند آورد. در پایان دوره، زبان آموزان مهارت های لازم برای نوشتن اسکریپت های پایتون برای خودکارسازی وظایف رایج MLOps را خواهند داشت. این دوره برای کسانی که به دنبال ورود به حوزه MLOps هستند یا برای متخصصان با تجربه MLOps که می خواهند مهارت های پایتون خود را بهبود بخشند ایده آل است.

به عنوان مثال این در درجه اول برای دانشجویان سال اول و دوم لیسانس علاقه مند به مهندسی یا علوم، همراه با دانش آموزان دبیرستانی و متخصصان با علاقه به برنامه نویسی است که مهارت هایی را برای ایجاد خطوط لوله داده کارآمد و مقیاس پذیر به دست می آورند. پلتفرم های مهندسی داده های ضروری (Hadoop، Spark و Snowflake) را کاوش کنید و همچنین نحوه بهینه سازی و مدیریت آنها را بیاموزید. در Databricks، یک پلتفرم قدرتمند برای اجرای تجزیه و تحلیل داده ها و وظایف یادگیری ماشین، در حالی که مهارت های علم داده پایتون خود را با PySpark تقویت می کنید، وارد شوید. در نهایت، مفاهیم کلیدی MLflow را کشف کنید، یک پلتفرم منبع باز برای مدیریت چرخه زندگی یادگیری ماشینی سرتاسر، و یاد بگیرید که چگونه آن را با Databricks یکپارچه کنید. این دوره برای زبان آموزانی طراحی شده است که می خواهند حرفه خود را در علم داده یا مهندسی داده دنبال کنند یا پیشرفت کنند، یا برای توسعه دهندگان نرم افزار یا مهندسانی که می خواهند مجموعه مهارت های مدیریت داده خود را افزایش دهند. علاوه بر فناوری‌هایی که یاد خواهید گرفت، متدولوژی‌هایی نیز به دست خواهید آورد که به شما کمک می‌کنند مهارت‌های مدیریت پروژه و گردش کار خود را برای مهندسی داده تقویت کنید، از جمله استفاده از روش‌ها و بهترین روش‌های Kaizen، DevOps و Data Ops. این دوره جامع با آزمون هایی برای آزمایش دانش شما در سراسر جهان، به راهنمای سفر یادگیری شما برای تبدیل شدن به یک مهندس داده ماهر، آماده برای مقابله با چالش های دنیای داده محور امروزی کمک می کند.

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.

مهارت های پایتون خود را در این پروژه مهندسی داده به نمایش بگذارید! این دوره کوتاه برای به کارگیری مهارت های پایتون شما از طریق اجرای تکنیک های مختلف برای جمع آوری و دستکاری داده ها طراحی شده است. شما نقش یک مهندس داده را با استخراج داده ها از منابع متعدد و تبدیل داده ها به فرمت های خاص و آماده سازی آن برای بارگذاری در پایگاه داده برای تجزیه و تحلیل، بر عهده خواهید گرفت. همچنین دانش خود را در مورد خراش دادن وب و استفاده از APIها برای استخراج داده ها نشان خواهید داد. در پایان این پروژه عملی، شما مهارت خود را در مهارت های مهم برای استخراج تبدیل و بارگذاری داده ها با استفاده از یک IDE و البته برنامه نویسی پایتون نشان خواهید داد. پس از اتمام این دوره، شما همچنین یک محصول جدید عالی به مجموعه خود خواهید داشت! پیش نیاز: **دوره پایتون برای علم داده، هوش مصنوعی و توسعه** از IBM پیش نیاز این دوره پروژه است. لطفاً مطمئن شوید که قبل از گذراندن این دوره، دوره پایتون برای علوم داده، هوش مصنوعی و توسعه از IBM را گذرانده باشید یا مهارتی معادل در کار با پایتون و داده داشته باشید. توجه: این دوره آموزشی برای آموزش پایتون به شما نیست و محتوای آموزشی جدید زیادی ندارد. این برای شما در نظر گرفته شده است که بیشتر از دانش قبلی پایتون استفاده کنید.

این پنجمین دوره در تخصص IBM AI Enterprise Workflow Certification است.   شما قویاً تشویق می‌شوید که این دوره‌ها را به ترتیب تکمیل کنید، زیرا این دوره‌ها دوره‌های مستقل جداگانه نیستند، بلکه بخشی از جریان کاری هستند که هر دوره بر اساس دوره‌های قبلی است. این دوره شما را با حوزه ای آشنا می کند که تعداد کمی از دانشمندان داده قادر به تجربه آن هستند: استقرار مدل هایی برای استفاده در شرکت های بزرگ.  Apache Spark یک فریمورک بسیار رایج برای اجرای مدل های یادگیری ماشینی است.  بهترین شیوه های استفاده از Spark در این دوره پوشش داده خواهد شد.  بهترین شیوه ها برای دستکاری داده ها، آموزش مدل، و تنظیم مدل نیز پوشش داده خواهد شد.  مورد استفاده نیازمند ایجاد و استقرار یک سیستم توصیه‌کننده است. این دوره با مقدمه ای بر فناوری های استقرار مدل به پایان می رسد.   در پایان این دوره شما قادر خواهید بود: 1. از RDD ها، دیتافریم ها و خط لوله Apache Spark استفاده کنید 2. از اسکریپت‌های spark-submit برای ارتباط با محیط‌های Spark استفاده کنید 3. نحوه عملکرد فیلتر مشارکتی و فیلتر مبتنی بر محتوا را توضیح دهید 4. با استفاده از جریان Apache Spark و Apache Spark یک خط لوله انتقال داده بسازید 5. ابرپارامترها را در مدل‌های یادگیری ماشین در Apache Spark تجزیه و تحلیل کنید 6. الگوریتم‌های یادگیری ماشین را با استفاده از رابط یادگیری ماشین Apache Spark اجرا کنید 7. یک مدل یادگیری ماشینی را از Watson Studio به Watson Machine Learning مستقر کنید چه کسانی باید این دوره را بگذرانند؟ این دوره متخصصان علوم داده موجود را هدف قرار می دهد که در ساخت مدل های یادگیری ماشین تخصص دارند و می خواهند مهارت های خود را در ساخت و استقرار هوش مصنوعی در شرکت های بزرگ عمیق تر کنند. اگر شما یک دانشمند داده مشتاق هستید، این دوره برای شما مناسب نیست زیرا برای بهره مندی از محتوای این دوره ها به تخصص دنیای واقعی نیاز دارید. چه مهارت هایی باید داشته باشید؟ فرض بر این است که شما دوره های 1 تا 4 از تخصص گردش کار IBM AI Enterprise را تکمیل کرده اید و قبل از شروع این دوره، درک کاملی از موضوعات زیر دارید: درک بنیادی از جبر خطی. درک نمونه گیری، نظریه احتمال و توزیع احتمال. آشنایی با مفاهیم آماری توصیفی و استنباطی. درک کلی از تکنیک های یادگیری ماشین و بهترین شیوه ها؛ درک تمرینی پایتون و بسته‌هایی که معمولاً در علم داده استفاده می‌شوند: NumPy، Pandas، matplotlib، scikit-learn. آشنایی با IBM Watson Studio; آشنایی با فرآیند تفکر طراحی

این دومین دوره در تخصص IBM AI Enterprise Workflow Certification است.  شما قویاً تشویق می‌شوید که این دوره‌ها را به ترتیب تکمیل کنید، زیرا این دوره‌ها دوره‌های مستقل جداگانه نیستند، بلکه بخشی از جریان کاری هستند که هر دوره بر اساس دوره‌های قبلی است.   در این دوره شما کار خود را برای یک شرکت رسانه ای فرضی با انجام تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) آغاز خواهید کرد.  بهترین روش‌ها برای تجسم داده‌ها، مدیریت داده‌های از دست رفته و آزمایش فرضیه به عنوان بخشی از کار شما به شما معرفی می‌شود.  شما تکنیک های تخمین با توزیع احتمال و گسترش این تخمین ها را برای اعمال آزمون های اهمیت فرضیه صفر خواهید آموخت. آنچه را که یاد می گیرید از طریق مطالعات موردی دو دستی به کار می گیرید: تجسم داده ها و آزمایش های متعدد با استفاده از یک خط لوله ساده.   در پایان این دوره شما باید بتوانید: 1. چندین روش برتر در مورد EDA و تجسم داده را فهرست کنید 2. یک داشبورد ساده در Watson Studio ایجاد کنید 3. استراتژی‌های مقابله با داده‌های از دست رفته را شرح دهید 4. تفاوت بین انتساب و انتساب چندگانه را توضیح دهید 5. توزیع‌های رایج را برای پاسخ به سؤالات در مورد احتمالات رویداد به کار ببرید 6. نقش تحقیقی آزمون فرضیه در EDA را توضیح دهید 7. روش‌های مختلفی را برای مقابله با آزمایش‌های چندگانه اعمال کنید   چه کسانی باید این دوره را بگذرانند؟ این دوره متخصصان علوم داده موجود را هدف قرار می دهد که در ساخت مدل های یادگیری ماشین تخصص دارند و می خواهند مهارت های خود را در ساخت و استقرار هوش مصنوعی در شرکت های بزرگ عمیق تر کنند. اگر شما یک دانشمند داده مشتاق هستید، این دوره برای شما مناسب نیست زیرا برای بهره مندی از محتوای این دوره ها به تخصص دنیای واقعی نیاز دارید. چه مهارت هایی باید داشته باشید؟ فرض بر این است که شما دوره 1 تخصص گردش کار IBM AI Enterprise را تکمیل کرده اید و قبل از شروع این دوره، درک کاملی از موضوعات زیر دارید: درک بنیادی از جبر خطی. درک نمونه گیری، نظریه احتمال و توزیع احتمال. آشنایی با مفاهیم آماری توصیفی و استنباطی. درک کلی از تکنیک های یادگیری ماشین و بهترین شیوه ها؛ درک تمرینی پایتون و بسته‌هایی که معمولاً در علم داده استفاده می‌شوند: NumPy، Pandas، matplotlib، scikit-learn. آشنایی با IBM Watson Studio; آشنایی با فرآیند تفکر طراحی

این سومین دوره در تخصص IBM AI Enterprise Workflow Certification است.    شما قویاً تشویق می‌شوید که این دوره‌ها را به ترتیب تکمیل کنید، زیرا این دوره‌ها دوره‌های مستقل جداگانه نیستند، بلکه بخشی از جریان کاری هستند که هر دوره بر اساس دوره‌های قبلی است.   دوره 3 شما را با مرحله بعدی گردش کار برای شرکت رسانه فرضی ما آشنا می کند.  در این مرحله از کار، بهترین روش‌ها را برای مهندسی ویژگی، مدیریت عدم تعادل کلاس و تشخیص سوگیری در داده‌ها خواهید آموخت.  عدم تعادل طبقاتی می تواند اعتبار مدل های یادگیری ماشین شما را به طور جدی تحت تاثیر قرار دهد، و کاهش سوگیری در داده ها برای کاهش ریسک مرتبط با مدل های مغرضانه ضروری است.  این عناوین با بخش‌هایی در مورد بهترین شیوه‌ها برای کاهش ابعاد، تشخیص پرت، و تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت برای یافتن الگوها در داده‌های شما دنبال می‌شوند.  مطالعات موردی بر مدل‌سازی موضوع و تجسم داده‌ها متمرکز خواهد بود.   در پایان این دوره شما قادر خواهید بود: 1. از ابزارهایی استفاده کنید که به رفع مشکلات عدم تعادل کلاس و کلاس کمک می کند 2. ملاحظات اخلاقی در مورد سوگیری در داده ها را توضیح دهید 3.  از کتابخانه‌های منبع باز ai Fairness 360 برای تشخیص سوگیری در مدل‌ها استفاده کنید 4. تکنیک های کاهش ابعاد را برای هر دو مرحله EDA و تبدیل به کار ببرید 5. تکنیک‌های مدل‌سازی موضوع را در پردازش زبان طبیعی شرح دهید 6. از مدل‌سازی و تجسم موضوع برای کاوش داده‌های متنی استفاده کنید 7. بهترین شیوه‌های رسیدگی به داده‌های با ابعاد بالا را به کار بگیرید 8. الگوریتم‌های تشخیص پرت را به‌عنوان ابزار تضمین کیفیت و ابزار مدل‌سازی به کار بگیرید. 9. تکنیک های یادگیری بدون نظارت را با استفاده از خطوط لوله به عنوان بخشی از گردش کار هوش مصنوعی به کار بگیرید 10. از الگوریتم‌های خوشه‌بندی اولیه استفاده کنید   چه کسانی باید این دوره را بگذرانند؟ این دوره متخصصان علوم داده موجود را هدف قرار می دهد که در ساخت مدل های یادگیری ماشین تخصص دارند و می خواهند مهارت های خود را در ساخت و استقرار هوش مصنوعی در شرکت های بزرگ عمیق تر کنند. اگر شما یک دانشمند داده مشتاق هستید، این دوره برای شما مناسب نیست زیرا برای بهره مندی از محتوای این دوره ها به تخصص دنیای واقعی نیاز دارید.   چه مهارت هایی باید داشته باشید؟ فرض بر این است که شما دوره های 1 و 2 تخصص گردش کار IBM AI Enterprise را تکمیل کرده اید و قبل از شروع این دوره درک کاملی از موضوعات زیر دارید: درک بنیادی جبر خطی. درک نمونه گیری، نظریه احتمال و توزیع احتمال. آشنایی با مفاهیم آماری توصیفی و استنباطی. درک کلی از تکنیک های یادگیری ماشین و بهترین شیوه ها؛ درک تمرینی پایتون و بسته‌هایی که معمولاً در علم داده استفاده می‌شوند: NumPy، Pandas، matplotlib، scikit-learn. آشنایی با IBM Watson Studio; آشنایی با فرآیند تفکر طراحی

این چهارمین دوره در تخصص IBM AI Enterprise Workflow Certification است.    شما قویاً تشویق می‌شوید که این دوره‌ها را به ترتیب تکمیل کنید، زیرا این دوره‌ها دوره‌های مستقل جداگانه نیستند، بلکه بخشی از جریان کاری هستند که هر دوره بر اساس دوره‌های قبلی است.  دوره 4 مرحله بعدی گردش کار را پوشش می دهد، که مدل ها و خطوط لوله داده مرتبط با آنها را برای یک شرکت رسانه جریان فرضی تنظیم می کند.  مبحث اول مبحث پیچیده معیارهای ارزیابی را پوشش می‌دهد، جایی که شما بهترین شیوه‌ها را برای تعدادی از معیارهای مختلف از جمله معیارهای رگرسیون، معیارهای طبقه‌بندی، و معیارهای چند طبقه‌ای را یاد خواهید گرفت که از آنها برای انتخاب بهترین مدل برای چالش تجاری خود استفاده خواهید کرد.  موضوعات بعدی بهترین شیوه‌ها را برای انواع مختلف مدل‌ها از جمله مدل‌های خطی، مدل‌های مبتنی بر درخت و شبکه‌های عصبی پوشش می‌دهند.  از مدل های خارج از جعبه واتسون برای درک زبان طبیعی و تشخیص بصری استفاده خواهد شد.  مطالعات موردی با تمرکز بر پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل تصویر برای ارائه زمینه واقعی برای خطوط لوله مدل وجود خواهد داشت.   در پایان این دوره شما قادر خواهید بود: در مورد معیارهای رگرسیون، طبقه بندی و طبقه بندی چند برچسبی رایج بحث کنید کاربرد رگرسیون خطی و لجستیک در کاربردهای یادگیری نظارت شده را توضیح دهید استراتژی های رایج برای جستجوی شبکه و اعتبارسنجی متقابل را شرح دهید از معیارهای ارزیابی برای انتخاب مدل ها برای استفاده در تولید استفاده کنید استفاده از الگوریتم های مبتنی بر درخت در برنامه های کاربردی یادگیری نظارت شده را توضیح دهید استفاده از شبکه های عصبی در برنامه های کاربردی یادگیری تحت نظارت را توضیح دهید انواع عمده شبکه های عصبی و پیشرفت های اخیر را مورد بحث قرار دهید یک مدل شبکه عصبی در تنسورفلو ایجاد کنید یک نمونه از Watson Visual Recognition ایجاد و آزمایش کنید یک نمونه از Watson NLU ایجاد و آزمایش کنید چه کسانی باید این دوره را بگذرانند؟ این دوره متخصصان علوم داده موجود را هدف قرار می دهد که در ساخت مدل های یادگیری ماشین تخصص دارند و می خواهند مهارت های خود را در ساخت و استقرار هوش مصنوعی در شرکت های بزرگ عمیق تر کنند. اگر شما یک دانشمند داده مشتاق هستید، این دوره برای شما مناسب نیست زیرا برای بهره مندی از محتوای این دوره ها به تخصص دنیای واقعی نیاز دارید.   چه مهارت هایی باید داشته باشید؟ فرض بر این است که شما دوره های 1 تا 3 تخصص گردش کار IBM AI Enterprise را تکمیل کرده اید و قبل از شروع این دوره، درک کاملی از موضوعات زیر دارید: درک اساسی از جبر خطی. درک نمونه گیری، نظریه احتمال و توزیع احتمال. آشنایی با مفاهیم آماری توصیفی و استنباطی. درک کلی از تکنیک های یادگیری ماشین و بهترین شیوه ها؛ درک تمرینی پایتون و بسته‌هایی که معمولاً در علم داده استفاده می‌شوند: NumPy، Pandas، matplotlib، scikit-learn. آشنایی با IBM Watson Studio; آشنایی با فرآیند تفکر طراحی

سفر خود را در یکی از مشاغلی که به سرعت در حال رشد هستند، امروز با این دوره مهندسی داده مبتدی آغاز کنید! شما با مفاهیم اصلی، فرآیندها و ابزارهایی که برای به دست آوردن دانش پایه ای از مهندسی داده باید بدانید، آشنا خواهید شد. و همچنین نقش هایی که مهندسان داده، دانشمندان داده و تحلیلگران داده در اکوسیستم ایفا می کنند. شما این دوره را با درک اینکه مهندسی داده چیست و همچنین نقش هایی که مهندسان داده، دانشمندان داده و تحلیلگران داده در این زمینه هیجان انگیز ایفا می کنند آغاز خواهید کرد. در ادامه با اکوسیستم مهندسی داده، انواع مختلف ساختارهای داده، فرمت‌های فایل، منابع داده و زبان‌هایی که متخصصان داده در کارهای روزمره خود از آنها استفاده می‌کنند، آشنا خواهید شد. شما با اجزای یک پلتفرم داده آشنا می شوید و درکی از انواع مختلف مخازن داده مانند پایگاه داده های Relational (RDBMS) و NoSQL، انبارهای داده، Data Marts، Data Lakes و Data Lakehouse ها به دست خواهید آورد. سپس با ابزارهای پردازش داده های بزرگ مانند Apache Hadoop و Spark آشنا خواهید شد. همچنین با ETL، ELT، Data Pipelines و Data Integration آشنا خواهید شد. این دوره به شما درک یک چرخه عمر معمولی مهندسی داده را می دهد که شامل معماری پلتفرم های داده، طراحی فروشگاه های داده، و جمع آوری، وارد کردن، بحث، جست و جو، و تجزیه و تحلیل داده ها می شود. شما همچنین در مورد امنیت، حاکمیت، و انطباق یاد خواهید گرفت. شما در مورد فرصت های شغلی در زمینه مهندسی داده و مسیرهای مختلفی که می توانید برای مهارت یافتن به عنوان یک مهندس داده طی کنید، یاد خواهید گرفت. شما از چندین مهندس داده با تجربه خواهید شنید که بینش و توصیه های خود را به اشتراک می گذارند. در پایان این دوره، شما همچنین چندین آزمایشگاه عملی را تکمیل کرده اید و با یک پایگاه داده رابطه ای کار می کنید، داده ها را در پایگاه داده بارگذاری می کنید و برخی از عملیات پرس و جو اولیه را انجام می دهید.

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.

مهندسی داده در AWS اولین دوره در تخصص AWS Certified Machine Learning تخصص است. این دوره به زبان آموزان کمک می کند تا تکنیک های مختلف جمع آوری داده ها را تجزیه و تحلیل کنند. آنها همچنین بینشی برای رسیدگی به داده های از دست رفته به دست خواهند آورد. این دوره به دو ماژول تقسیم می شود و هر ماژول بیشتر توسط درس ها و سخنرانی های ویدیویی تقسیم می شود. این دوره آموزشی با سخنرانی‌های ویدیویی حدوداً 2:30 تا 3:00 ساعت که هم تئوری و هم دانش عملی را ارائه می‌کند، به زبان‌آموزان تسهیل می‌کند. همچنین آزمون های درجه بندی شده و بدون درجه بندی به منظور سنجش توانایی فراگیران به همراه هر ماژول ارائه می شود. ماژول 1: مقدمه ای بر مهندسی داده ماژول 2: استخراج ویژگی و انتخاب ویژگی نامزد باید حداقل دو سال تجربه عملی در معماری و اجرای بارهای کاری ML در AWS Cloud داشته باشد. فرد باید دانش اولیه الگوریتم های ML را داشته باشد. در پایان این دوره، زبان آموز قادر خواهد بود: - تکنیک های مختلف جمع آوری داده ها را درک کنید - تجزیه و تحلیل تکنیک های مدیریت داده های از دست رفته - پیاده سازی استخراج ویژگی و انتخاب ویژگی با تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی و واریانس آستانه ها

یک روند در حال ظهور در هوش مصنوعی در دسترس بودن فناوری‌هایی است که در آن از اتوماسیون برای انتخاب بهترین مدل، انجام مهندسی ویژگی و بهبود عملکرد مدل از طریق بهینه‌سازی فراپارامتر استفاده می‌شود. این اتوماسیون نمونه‌سازی سریع مدل‌ها را فراهم می‌کند و به Data Scientist اجازه می‌دهد تا تلاش‌های خود را بر روی استفاده از دانش دامنه برای تنظیم دقیق مدل‌ها متمرکز کند. این دوره زبان آموز را از طریق ایجاد یک خط لوله خودکار سرتاسر ساخته شده توسط ابزار آزمایشی AutoAI استودیو Watson، توضیح می دهد که فناوری زیربنایی در حال کار را که توسط IBM Research توسعه داده شده است، توضیح می دهد. تمرکز روی کار با یک نوت بوک پایتون است که به طور خودکار تولید می شود. به فراگیران مجموعه داده های آزمون برای دو مورد استفاده ارائه می شود. این دوره برای تمرین دانشمندان داده در نظر گرفته شده است. در حالی که این دوره قابلیت‌های هوش مصنوعی خودکار IBM Watson Studio را با AutoAI به نمایش می‌گذارد، این دوره مفاهیم یادگیری ماشین یا علم داده را توضیح نمی‌دهد. برای موفقیت باید دانش زیر را داشته باشید: گردش کار علم داده پیش پردازش داده ها مهندسی ویژگی الگوریتم های یادگیری ماشین بهینه سازی هایپرپارامتر اقدامات ارزیابی برای مدل ها کتابخانه Python و scikit-learn (از جمله کلاس Pipeline)