کاتالوگ دوره‌ها

طبقه‌ها

نمایش 1 تا 1 مورد از کل 1 مورد.

coursera وب داده ها (Mitalearn-332823)

  • 2 ساعت 35 دقیقه
  • متوسط
  • انتشار: 23 June 2026
  • مدرس: Catherine Faron Zucker,Fabien Gandon,Olivier Corby
درباره این دوره:

این MOOC - یک ابتکار مشترک بین EIT Digital، Université de Nice Sophia-Antipolis / Université Côte d'Azur، و INRIA - استانداردها و اصول داده های پیوندی را معرفی می کند که پایه وب معنایی را فراهم می کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده های ساختاریافته را مستقیماً از وب منتشر کنید، به دست آورید و استفاده کنید. یادگیری اصول، زبان ها و استانداردهای تبادل داده در وب شما را قادر می سازد تا برنامه های کاربردی، محصولات و خدمات جدیدی را طراحی و تولید کنید که از حجم و تنوع داده های موجود در وب استفاده می کند. ما این دوره را به چهار بخش تقسیم کردیم که مهارت‌ها و شایستگی‌های فنی اصلی را که برای استفاده از وب به‌عنوان فضایی برای تبادل داده‌های ساختاری غول‌پیکر نیاز دارید را پوشش می‌دهد: • در بخش اول، "اصول یک وب از داده های پیوندی": شما اصول انتشار و به دست آوردن داده ها را مستقیماً در وب به جای صفحات وب، یاد خواهید گرفت و تمرین می کنید. • در بخش دوم، "مدل داده RDF": شما مدل استاندارد داده برای وب و نحوهای آن را برای انتشار و پیوند داده ها در وب در برنامه ها و خدمات خود خواهید آموخت. • در بخش سوم، "زبان پرس و جو SPARQL": شما یاد خواهید گرفت که چگونه مستقیماً به منابع داده در وب پرس و جو کنید و به منابع داده دسترسی داشته باشید و داده های ساختار یافته مرتبط با فعالیت و دامنه خود را بدست آورید. • در بخش چهارم و پایانی، "ادغام سایر فرمت ها و منابع داده": شما یاد خواهید گرفت که چگونه استانداردهای وب با سایر قالب های داده تعامل و تعامل دارند تا امکان ادغام انواع منابع داده را فراهم کنند. هر هفته به طور متناوب ویدیوها و آزمون‌های کوتاه و همچنین منابع و انجمن‌های تکمیلی برای پیشرفت تدریجی در اصول و استانداردهای مختلف جایگزین می‌شود. پس از گذراندن موفقیت آمیز این دوره، مهارت هایی برای به دست آوردن مجموعه داده های متمرکز و ساختار یافته از وب خواهید داشت که می توانید از آنها برای تقویت مجموعه داده های خود، غنی سازی ابعاد آنها، تغذیه برنامه های کاربردی خود، انجام داده کاوی، یادگیری ماشین و آموزش، داده ها استفاده کنید. تجزیه و تحلیل، پردازش و استدلال هوش مصنوعی و سایر مدیریت داده ها.