Coursera · סדרה של 5 קורסים

קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בלמידת מכונה של Google Cloud

בהתמחות המקוונת האינטנסיבית הזו, שנמשכת חמישה שבועות, המשתתפים יקבלו היכרות מעשית כיצד לעצב וליצור מערכות עיבוד נתונים בפלטפורמת Google Cloud. באמצעות שילוב של מצגות, הדגמות ולבטים מעשיים, המשתתפים ילמדו לעצב מערכות עיבוד נתונים, ליצור ערוצים שלמים וניתוחי נתונים ולפתח פתרונות למידת מכונה. בקורס זה נתמקד בנתונים מובנים, לא מובנים וסטרימינג.

רמת בינייםרמת קושי
סדרה של 5 קורסיםתעודה
להרשמה בקורסרה ← הקורס הראשון חינם · audit · ללא כרטיס אשראי
קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בלמידת מכונה של Google Cloud
▶

מה תלמדו

6 תחומי ידע

  • לעצב וליצור מערכות עיבוד נתונים בפלטפורמת Google Cloud
  • להשתמש בנתונים לא מובנים עם ה-APIs של Spark ולמידת מכונה ב-Cloud Dataproc
  • לעבד נתונים בעיבוד קבוצתי וסטרימינג עם יישום ערוצי נתונים של סקלור אוטומטי ב-Cloud Dataflow
  • להפיק תובנות עסקיות מקבוצות נתונים גדולות מאוד באמצעות Google BigQuery
  • לאמן, להעריך ולחזות עם מודלים של למידת מכונה באמצעות TensorFlow ו-Cloud ML
  • להפעיל תובנות מיידיות מנתוני סטרימינג
✓

מיומנויות שתרכשו

6 כישורים מעשיים

  • לעצב וליצור מערכות עיבוד נתונים בפלטפורמת Google Cloud
  • להשתמש בנתונים לא מובנים עם ה-APIs של Spark ולמידת מכונה ב-Cloud Dataproc
  • לעבד נתונים בעיבוד קבוצתי וסטרימינג עם יישום ערוצי נתונים של סקלור אוטומטי ב-Cloud Dataflow
  • להפיק תובנות עסקיות מקבוצות נתונים גדולות מאוד באמצעות Google BigQuery
  • לאמן, להעריך ולחזות עם מודלים של למידת מכונה באמצעות TensorFlow ו-Cloud ML
  • להפעיל תובנות מיידיות מנתוני סטרימינג
§ סקירת הקורס
01

תיאור הקורס

התמחות - סדרת 5 קורסים

בהתמחות המקוונת האינטנסיבית הזו, שנמשכת חמישה שבועות, המשתתפים יקבלו היכרות מעשית כיצד לעצב וליצור מערכות עיבוד נתונים בפלטפורמת Google Cloud. באמצעות שילוב של מצגות, הדגמות ולבטים מעשיים, המשתתפים ילמדו לעצב מערכות עיבוד נתונים, ליצור ערוצים שלמים וניתוחי נתונים ולפתח פתרונות למידת מכונה. בקורס זה נתמקד בנתונים מובנים, לא מובנים וסטרימינג.

מיומנויות שירכשו המשתתפים:

  • לעצב וליצור מערכות עיבוד נתונים בפלטפורמת Google Cloud
  • להשתמש בנתונים לא מובנים עם ה-APIs של Spark ולמידת מכונה ב-Cloud Dataproc
  • לעבד נתונים בעיבוד קבוצתי וסטרימינג עם יישום ערוצי נתונים של סקלור אוטומטי ב-Cloud Dataflow
  • להפיק תובנות עסקיות מקבוצות נתונים גדולות מאוד באמצעות Google BigQuery
  • לאמן, להעריך ולחזות עם מודלים של למידת מכונה באמצעות TensorFlow ו-Cloud ML
  • להפעיל תובנות מיידיות מנתוני סטרימינג

שיעור זה מיועד למפתחים מנוסים שאחראים על ניהול טרנספורמציות של Big Data.

הערה: במידה ואתם נרשמים להתמחות זו, אתם מסכימים לתנאי השירות של Qwiklabs כפי שמפורט בשאלות הנפוצות. ראו את תנאי השירות כאן: תנאי השירות

פרויקט למידה מעשית

התמחות זו כוללת מעבדות מעשיות. תצטרכו חשבון Google (ניתן גם להשתמש בחשבון Gmail), בנוסף להירשם לחשבון ניסיון חינם ב-Google Cloud Platform. הניסיון החינם מוגבל ל-12 חודשים או 300 דולר, תלוי מה ייגמר ראשון. לכן, ההתמחות תוכננה להשלמה בתוך ארבעה שבועות.

עם הכשרת לידיים, תוכלו ליישם את כל מה שלמדתם בהרצאות המהווידאו. הפרויקטים יכללו נושאים כגון Google BigQuery, אשר משמשים ומוגדרים ב-Codelabs. תרכשו ניסיון מעשי עם הקונספטים שנלמדו במודולים.

§ תוכן עניינים
02

מבנה הקורס

קורסים בגוגל קלאוד

קורס 1: יסודות נתוני ענן גדול ולמידת מכונה בגוגל קלאוד

משך: 10 שעות
דירוג: 4.7 (99 דירוגים)

  • לזהות את מחזור חיי הנתונים ל-AI בגוגל קלאוד ואת המוצרים המרכזיים של נתוני ענן גדול ולמידת מכונה.
  • לנתח נתוני ענק בקנה מידה עם BigQuery.
  • לזהות דרכים ליצור פתרונות למידת מכונה בגוגל קלאוד.
  • לתאר זרימת עבודה של למידת מכונה ושלבים מרכזיים עם Vertex AI.

קורס 2: חידוש אגני נתונים ומחסני נתונים עם GCP

משך: 8 שעות
דירוג: 4.8 (22 דירוגים)

  • להבחין בין אגני נתונים למחסני נתונים.
  • להכיר את מקרי השימוש לכל סוג של אחסון ואת הפתרונות של אגני נתונים ומחסני נתונים הזמינים בגוגל קלאוד.
  • להבין את תפקידו של מהנדס נתונים ואת היתרונות של צינור נתונים פונקציונלי לפעולות עסקיות.
  • לנתח מדוע הנדסת נתונים צריכה להתבצע בסביבה בענן.

קורס 3: בניית צינורות נתונים באצווה על GCP

משך: 17 שעות
דירוג: 4.7 (15 דירוגים)

  • לנתח שיטות שונות להעלאת נתונים: EL, ELT ו-ETL ומתי להשתמש בכל אחת מהן.
  • להריץ את Hadoop על Dataproc, להשתמש ב-Cloud Storage ולשפר את העבודות של Dataproc.
  • להשתמש ב-Dataflow כדי ליצור צינורות לעיבוד נתונים.
  • לנהל צינורות נתונים עם Data Fusion ו-Cloud Composer.

קורס 4: בניית מערכות אנליטיקה זורמות עמידות על GCP

משך: 10 שעות

  • לפרש את מקרי השימוש של אנליזת זרימה בזמן אמת.
  • לנהל אירועי נתונים באמצעות שירות ההודעות האסינכרוני של Pub/Sub.
  • ליצור צינורות זרימה ולבצע טרנספורמציות לפי הצורך.
  • לאפשר אינטראקציה בין Dataflow, BigQuery ו-Pub/Sub כדי לבצע זרימה ואנליזות בזמן אמת.

קורס 5: אנליטיקה חכמה, למידת מכונה ו-AI על GCP

משך: 7 שעות
דירוג: 4.7 (11 דירוגים)

  • לדעת את ההבדל בין ML, AI ולמידה עמוקה.
  • להסביר את השימוש ב-APIs של ML בנתונים לא מובנים.
  • להריץ פקודות של BigQuery ב-Notebooks.
  • ליצור מודלים של ML באמצעות תחביר SQL ב-BigQuery.

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.

לפרטים נוספים והרשמה בקורסרה ←
⚠ 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.

להמשיך ללמוד:

מדריך קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת במערכות מידע של Google קרא מדריך קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בעיצוב UX של Google קרא מדריך קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת ב-AWS Fundamentals של Amazon Web Services קרא