علم بيانات المؤسسة في الممارسة العملية
مقدمة
سواء كان الأمر يتعلق بمكافحة الاحتيال أو اكتشاف السرطان أو التنبؤ بإعصار ، فأنت بحاجة إلى بيانات الذكاء الاصطناعي. انضم إلى موجة جديدة من المحترفين البارعين في البيانات مع إمكانية الوصول إلى ملايين الوظائف المتاحة في السوق.
IBM SkillsBuild for Academia
دورة ذاتية الوتيرة
هذه دورة مسح ، تعرض المتعلم لمنهجية علم البيانات. من أجل معالجة مشاكل الأعمال التجارية للمؤسسات الواقعية.
هل تبحث عن وظيفة؟
اكتسب مجموعة جديدة من مهارات تحليل البيانات ، واستكملها بتقنيات منخفضة التعليمات البرمجية تعمل بالطاقة الذكاء الاصطناعي ، ومعرفتك بالصناعة ، للوصول إلى فريق علوم البيانات ، كجزء من سلالة جديدة من المهنيين البارعين في البيانات مع إمكانية الوصول إلى ملايين الوظائف المتاحة في السوق.
هل تبحث عن وظيفة أفضل؟
إذا كان لديك بالفعل وظيفة وحتى بعض الخبرة في تحليلات البيانات ، فاستخدم هذه الدورة لتحديد التخصص والتقدم في حياتك المهنية.
اهداف
العب أدوارا مختلفة داخل فريق علوم البيانات ، وحل التحديات الحقيقية داخل المؤسسة ، واستفد من التقنيات التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي.
نطاق
- أدوار فريق علوم البيانات
- طريقة علم البيانات
- أدوات تحليل البيانات
- حالات الاستخدام في العالم الحقيقي
مخرجات التعلم:
- فهم تكوين وعمل فريق علوم البيانات ، بما في ذلك الأدوار والعمليات والأدوات المختلفة
- مفاهيم وأساليب الإحصاءات الرئيسية الضرورية لإيجاد هيكل في البيانات وإجراء التنبؤات
- استيعاب منهجية علم البيانات من خلال تعلم: (أ) توصيف مشكلة العمل؛ (ب) تحديد خصائص مشكلة العمل؛ (ج) تحديد خصائص مشكلة العمل. (ب) صياغة فرضية؛ (ج) بيان استخدام المنهجيات في دورة التحليلات؛ (د) خطة التنفيذ
- بناء مجموعات بيانات قابلة للاستخدام من خلال تحديد البيانات المطلوبة وجمعها، ومعالجة البيانات وتحويلها وتنظيفها؛ إظهار القدرة على التعامل مع الحالات الشاذة للبيانات مثل القيم المفقودة والقيم المتطرفة والبيانات غير المتوازنة وتطبيع البيانات
- خبرة عملية مع IBM Watson Studio و Data Refinery Spark و Jupyter Notebooks ومكتبات Python
- تصور التحليل الإحصائي وتحديد الأنماط وتوصيل النتائج بفعالية إلى الرعاة التنفيذيين لاتخاذ القرارات التي تعتمد على الأعمال.
تجربة الدورة التدريبية
نبذة عن هذه الدورة
تنقسم هذه الدورة إلى ثلاثة مستويات ممارسة. يغطي كل مستوى موضوعات أكثر تقدما ويبني على رأس المفاهيم والممارسات والمهارات التي تم تناولها في مستويات الممارسة السابقة.
المستوى 1 - طريقة علم البيانات
استكشف الأشخاص والعمليات والأدوات المطلوبة لبناء فريق فعال لعلوم البيانات.
- 1. مشهد علوم البيانات
- 2. علم البيانات على السحابة
- 3. منهجية علم البيانات
المستوى 2 - جدل البيانات
تنفيذ تقنيات معالجة البيانات لتحديد الأنماط واستخراج الرؤى.
- 1. استكشاف وإعداد البيانات
- 2. استكشاف بيانات مطالبات التأمين (دراسة حالة تفاعلية)
- 3. تمثيل وتحويل البيانات
- 4. اكتشاف أنماط الاحتيال في المطالبات (دراسة حالة تفاعلية)
المستوى 3 - دعم اتخاذ القرار
الاستفادة من تقنيات التصور لتوفير تحليل ودعم تأثير الأعمال.
- 1. تصور البيانات وعرضها
- 2. تحليل تشخيص الاحتيال (دراسة حالة تفاعلية)
المتطلبات المسبقه
المهارات التي ستحتاجها قبل الانضمام إلى هذه الدورة تقدم:
أكمل دورة بدء استخدام علوم بيانات المؤسسة من سلسلة ممارس علوم البيانات.
بدلا من ذلك ، ستحتاج إلى معرفة مسبقة بالموضوعات التالية:
- أهمية مشاريع علوم البيانات في دعم التحول الرقمي للأعمال عبر صناعات متعددة
- مجموعة مهارات متعددة التخصصات في علوم البيانات موجودة عند تقاطع الإحصاء وبرمجة الكمبيوتر وخبرة المجال
- أدوار فريق علوم البيانات: عالم بيانات ومهندس بيانات ومحلل بيانات ومطور الذكاء الاصطناعي
- منصات التعاون في علوم البيانات في البيئة السحابية، بما في ذلك IBM Watson Studio وData Refinery
- استيعاب البيانات ومعالجتها باستخدام مجموعة بيانات CSV.
بيانات الاعتماد الرقمية
المتوسطه
علوم بيانات المؤسسة في الممارسة العملية
انظر الشارةحول هذه الشارة
أكمل صاحب الشارة هذا جميع أنشطة التعلم المضمنة في تجربة التعلم عبر الإنترنت هذه بما في ذلك المختبرات العملية والمفاهيم والأساليب والأدوات المتعلقة بمنهجية علوم البيانات. يظهرون مهارات وفهم منهجية علوم البيانات من خلال الانخراط في سيناريوهات العالم الحقيقي ولعب الأدوار في العملية / الأدوات المستخدمة من قبل فريق علوم البيانات ؛ مثال تعليمي: سيناريو صناعة التأمين الذي يستفيد من مناهج وتقنيات تحليلات الاحتيال المتطورة.
المهارات
محلل بيانات ، مهندس بيانات ، مصفاة بيانات ، علوم البيانات ، تصور البيانات ، مشاحنات البيانات ، احتيال التأمين ، دفاتر Jupyter ، PixieDust ، مكتبات Python ، Watson Studio.
معايير
- يجب حضور دورة تدريبية في مؤسسة للتعليم العالي تنفذ برنامج IBM Skills Academy.
- يجب أن يكون قد أكمل أنشطة الدورة التدريبية عبر الإنترنت ذاتية الوتيرة ، والتحقق من المعرفة للتحقق من صحة فهم الموضوعات المشمولة.