Coursera · סדרה של 5 קורסים

קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בהנדסת נתונים, דאטה גדולה ולמידת מכונה של Google Cloud

סדרת קורסים אינטרנטית זו מתפרסת על פני 5 שבועות ומיועדת ללימוד עיצוב ובניית מערכות עיבוד נתונים על גבי Google Cloud Platform. במהלך הקורס תלמדו על תכנון מערכות עיבוד נתונים, בניית צנרת נתונים מקצה לקצה, ניתוח נתונים וביצוע למידת מכונה.

רמת בינייםרמת קושי
סדרה של 5 קורסיםתעודה
להרשמה בקורסרה ← הקורס הראשון חינם · audit · ללא כרטיס אשראי
קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בהנדסת נתונים, דאטה גדולה ולמידת מכונה של Google Cloud

מה תלמדו

6 תחומי ידע

  • עיצוב ובניית מערכות עיבוד נתונים על Google Cloud Platform
  • שימוש ב-Cloud Dataproc עם Spark ו-ML API כדי לעבוד עם נתונים בלתי מסווגים
  • יישום צנרות נתונים עם קנה מידה אוטומטי ב-Cloud Dataflow לעיבוד נתוני מנות וזרימה
  • הפקת אינפורמציה עסקית מסטים עצומים של נתונים באמצעות Google BigQuery
  • ביצוע הכשרה, הערכה וחיזוי מודלים של למידת מכונה באמצעות TensorFlow ו-Cloud ML
  • ביצוע ניתוח מהיר מנתוני זרימה

מיומנויות שתרכשו

6 כישורים מעשיים

  • עיצוב ובניית מערכות עיבוד נתונים על Google Cloud Platform
  • שימוש ב-Cloud Dataproc עם Spark ו-ML API כדי לעבוד עם נתונים בלתי מסווגים
  • יישום צנרות נתונים עם קנה מידה אוטומטי ב-Cloud Dataflow לעיבוד נתוני מנות וזרימה
  • הפקת אינפורמציה עסקית מסטים עצומים של נתונים באמצעות Google BigQuery
  • ביצוע הכשרה, הערכה וחיזוי מודלים של למידת מכונה באמצעות TensorFlow ו-Cloud ML
  • ביצוע ניתוח מהיר מנתוני זרימה
§ סקירת הקורס
01

תיאור הקורס

התמחות - סדרת קורסים של 5 שיעורים

סדרת קורסים אינטרנטית זו מתפרסת על פני 5 שבועות ומיועדת ללימוד עיצוב ובניית מערכות עיבוד נתונים על גבי Google Cloud Platform. במהלך הקורס תלמדו על תכנון מערכות עיבוד נתונים, בניית צנרת נתונים מקצה לקצה, ניתוח נתונים וביצוע למידת מכונה.

כישורים נלמדים

  • עיצוב ובניית מערכות עיבוד נתונים על Google Cloud Platform
  • שימוש ב-Cloud Dataproc עם Spark ו-ML API כדי לעבוד עם נתונים בלתי מסווגים
  • יישום צנרות נתונים עם קנה מידה אוטומטי ב-Cloud Dataflow לעיבוד נתוני מנות וזרימה
  • הפקת אינפורמציה עסקית מסטים עצומים של נתונים באמצעות Google BigQuery
  • ביצוע הכשרה, הערכה וחיזוי מודלים של למידת מכונה באמצעות TensorFlow ו-Cloud ML
  • ביצוע ניתוח מהיר מנתוני זרימה

קהל יעד

הקורס מיועד למפתחים עם ניסיון המעורבים בניהול נתוני ביג דאטה, כולל:

  • ביצוע שלב חיפוש, הטענה, המרה, ניקוי ואימות נתונים
  • תכנון צנרות וארכיטקטורות לעיבוד נתונים
  • יצירה ותחזוקה של מודלים של למידת מכונה ומודלים סטטיסטיים
  • ביצוע שאילתות על סטים נתונים והצגת התוצאות בדו"ח חזותי

>> הרשמה להתמחות זו מהווה הסכמה על תנאי השימוש של Qwiklabs, כפי שמפורט בשאלות נפוצות.

תנאי השימוש של Qwiklabs

פרויקט למידה מעשית

קורס זה כולל מעבדות מעשיות. כדי להירשם יש צורך בחשבון Google (אתם יכולים להשתמש בחשבון Gmail שלכם) וגם נדרש להירשם לחשבון ניסוי חינם ב-Google Cloud Platform. הניסוי החינמי תקף למשך 12 חודשים או עד ניצול קרדיט של $300, המוקדם מביניהם. לכן, הקורס הזה יכול להסתיים בתוך 4 שבועות.

מרכיבים מעשיים אלו מאפשרים לכם ליישם את הכישורים שלמדתם בקורס הווידאו. הפרויקט כולל נושאים כמו Google BigQuery שמשתנים ומיועדים לשימוש בסדנאות קוד.

§ תוכן עניינים
02

מבנה הקורס

יסודות נתוני המידע הגדול ולמידת מכונה בגוגל קלאוד

קורס 1

9 שעות
4.5 (240 דירוגים)

  • להבין את מחזור חיי הנתונים בגוגל קלאוד ואת המוצרים המרכזיים בנתוני הענק ולמידת מכונה
  • לתכנן צינורות זרימה של נתונים בעזרת Dataflow ו-Pub/Sub
  • לבצע ניתוח נתוני ענק באמצעות BigQuery
  • להבין את הדרכים השונות לבניית פתרונות ML בגוגל קלאוד

מודרניזציה של אגני נתונים ומחסני נתונים עם GCP

קורס 2
8 שעות
4.3 (48 דירוגים)

  • להבין את ההבדלים בין אגני נתונים למחסני נתונים
  • להכיר את מקרי השימוש של כל סוגי האחסון
  • להבין את תפקידו של המהנדס הנתונים ואת היתרונות שהצינורות המידע היעילים מביאים לעסק
  • לגלות מדוע כדאי לבצע מהנדסה של נתונים בסביבת ענן

בניית צינורות נתונים באצוות על GCP

קורס 3
17 שעות
4.4 (29 דירוגים)

  • לבחון דרכים שונות לטעינת נתונים: EL, ELT, ETL
  • לשדר את Hadoop תוך כדי הרצת Dataproc
  • לבנות צינורות עיבוד נתונים בעזרת Dataflow
  • לנהל צינורות נתונים בעזרת Data Fusion ו-Cloud Composer

בניית מערכות אנליטיות סטרימינג עמידות על GCP

קורס 4
10 שעות
4.8 (18 דירוגים)

  • לפרש מקרים של שימוש באנליזות סטרימינג בזמן אמת
  • לנהל אירועי נתונים בעזרת שירות ההודעות הלא סינקרוני Pub/Sub
  • לכתוב צינורות סטרימינג עם המרות בעת הצורך
  • לשדר נתונים בזמן אמת ולבצע אנליזות בעזרת Dataflow, BigQuery ו-Pub/Sub

ניתוח חכם, למידת מכונה ובינה מלאכותית על GCP

קורס 5
6 שעות
4.5 (31 דירוגים)

  • להבין את ההבדלים בין ML, AI ולמידה עמוקה
  • להשתמש ב-API של ML לנתונים לא מובנים
  • להוציא פקודות BigQuery מ-Notebooks
  • ליצור מודלים של ML עם SQL ב-BigQuery

מיומנויות שתפתחו

  • טנזורפלואו
  • ביגקוורי
  • פלטפורמת גוגל קלאוד
  • מחשוב בענן

ראיתם את הקורס. מוכנים להירשם?

מעבר לקורסרה · הקורס הראשון פתוח לצפייה חינם · ביטול בכל שלב

לפרטים נוספים והרשמה בקורסרה ←
§ עוזרים להתחיל

3 וידאוים קצרים לפני שנרשמים לקורס.

לפני שאתם מוציאים כרטיס אשראי — קחו 6 דקות. סבר על Coursera, איך נרשמים, ואיך התעודה משתלבת בלינקדאין שלכם.

צפו · 2 דק'

מה זה Coursera?

סקירה קצרה של פלטפורמת הלימוד הגדולה בעולם — מי מאחוריה, איך התעודות מוכרות, ומה ההבדל מ-Udemy ו-edX.

צפו בסרטון ←
צפו · 2 דק'

איך נרשמים ב-2 דקות

הדגמה ויזואלית של תהליך ההרשמה — מהקלקה על "להרשמה" ועד תחילת הקורס הראשון. כולל אופציית audit חינמי.

צפו בסרטון ←
צפו · 2 דק'

איך מכניסים את התעודה ל-LinkedIn

הוספת התעודה כ-License & Certification בפרופיל לינקדאין, עם קישור ל-Coursera שמעלים את הקרדיביליות.

צפו בסרטון ←

מוכנים להתחיל?

הקורס מחכה. התעודה מחכה.

הקורס זמין ב-Coursera. הקורס הראשון בסדרה פתוח לצפייה ללא תשלום.

⚠ MSL הוא קטלוג קורסים — לא ספק הקורס. הקורס מתפרסם ומנוהל דרך פלטפורמת Coursera. תוכן הקורס, עלויות, תעודות, ותנאי שימוש — באחריות Coursera והמרצים. MSL מציג את המידע מתוך מטרה לעזור לגולש לבחור, ולא מספק את הקורס עצמו.