كل الدورات
عن الدورة
تركز هذه الدورة على تطوير مهارات بناء خطوط بيانات عالية الكفاءة وقابلة للتوسع عبر منصات هندسة البيانات الأساسية مثل هادوب، سبارك، وسنوفليك، إلى جانب إدارة وتحسين أدائها. تغطي الدورة استخدام منصة Databricks لتنفيذ تحليلات البيانات والتعلم الآلي، مع تطوير حلول تعلم الآلة باستخدام PySpark وMLFlow. كما تشرح مفاهيم DataOps وDevOps لتطبيق تكامل ونشر مستمر (CI/CD) في بيئات هندسة البيانات، بما في ذلك أتمتة العمليات وتحسين استخدام الموارد ضمن بيئة عمل متقدمة ومحترفة.
ماذا ستتعلم
- إنشاء خطوط بيانات قابلة للتوسع باستخدام هادوب وسبارك وسنوفليك وDatabricks
- تحسين أداء هندسة البيانات عبر تقنيات التجميع والتوسيع
- بناء حلول تعلم آلي باستخدام PySpark وMLFlow على منصة Databricks
- تنفيذ ممارسات DataOps وDevOps لنشر مستمر وتكامل التطبيقات
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالبرمجة وبايثون
- مفاهيم بيانات أولية
المدرسون
N
Noah Gift
Interdisciplinary Data Science (MIDS)
K
Kennedy Behrman
Envestnet
M
Matt Harrison
المواضيع
برمجة بايثون
جودة البيانات
أباتشي هادوب
تحويل البيانات
عمليات التعلم الآلي
دمج البيانات
عمليات التطوير والتشغيل
Databricks
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
برمجة بايثون
جودة البيانات
أباتشي هادوب
تحويل البيانات
عمليات التعلم الآلي
دمج البيانات
عمليات التطوير والتشغيل
Databricks
Data Warehousing
Distributed Computing
إعلان
إعلان