Coursera · סדרה של 3 קורסים

קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת ב-Microsoft Copilot לנתוני מדע של המכון של מיקרוסופט

על פי מחקר של גארטנר מ-2023, 67% מהארגונים המבשלים מפתחים תפקידים חדשים עבור Generative AI וה-87% מהארגונים הללו יש להם צוות AI ייעודי. Copilot for Data Science מותאם לעזור למדעני נתונים קיימים ועתידיים להתכונן לתפקידים אלו, באמצעות התמחות מקיפה שנועדה לשלב Generative AI בתידולות יומיומיות במדע הנתונים.

מתחיליםרמת קושי
סדרה של 3 קורסיםתעודה
להרשמה בקורסרה ← הקורס הראשון חינם · audit · ללא כרטיס אשראי
קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת ב-Microsoft Copilot לנתוני מדע של המכון של מיקרוסופט
למד מיומנויות נדרשות ממומחים באוניברסיטה ובתעשייה שלוט בתחום או בכלי באמצעות פרויקטים מעשיים פיתח הבנה מעמיקה של מושגים מרכזיים השתדל לקבל תעודת הכשרה מאת מיקרוסופט

למי הקורס מתאים

4 מסלולי קריירה

  • למד מיומנויות נדרשות ממומחים באוניברסיטה ובתעשייה
  • שלוט בתחום או בכלי באמצעות פרויקטים מעשיים
  • פיתח הבנה מעמיקה של מושגים מרכזיים
  • השתדל לקבל תעודת הכשרה מאת מיקרוסופט

מה תלמדו

4 תחומי ידע

  • צבר ניסיון מעשי בשימוש ב-Copilot ליצירת קוד, ניתוח נתונים, בניית מודלים גנרטיביים פשוטים וצמצום הטיות בתהליכים מונעי בינה מלאכותית
  • הגדר בינה מלאכותית גנרטיבית, מושגיה המרכזיים (GANs, VAEs, Transformers), ואיך Microsoft Copilot מנצל את המודלים הללו לשיפור זרימות העבודה במדע הנתונים
  • זיהוי מקרים לשימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית במדע הנתונים (הגדלת נתונים, הנדסת תכונות, זיהוי חריגים ומידול גנרטיבי) באמצעות דוגמאות של Copilot
  • הערכה של החוזקות, החולשות וההשלכות האתיות של ארכיטקטורות מודל גנרטיביות שונות בתרחישים של מדע הנתונים, באמצעות Copilot

מיומנויות שתרכשו

7 כישורים מעשיים

  • AI for Data Science
  • AI integration
  • AI output evaluation
  • Data Privacy
  • Data Science
  • Ethical AI use
  • Critical Thinking
§ סקירת הקורס
01

תיאור הקורס

התמחות - סדרת קורסים של 3 חלקים

על פי מחקר של גארטנר מ-2023, 67% מהארגונים המבשלים מפתחים תפקידים חדשים עבור Generative AI וה-87% מהארגונים הללו יש להם צוות AI ייעודי. Copilot for Data Science מותאם לעזור למדעני נתונים קיימים ועתידיים להתכונן לתפקידים אלו, באמצעות התמחות מקיפה שנועדה לשלב Generative AI בתידולות יומיומיות במדע הנתונים.

יתרונות התוכנית

  • חקר כיצד Generative AI יכול לשנות משימות נתונים כמו הכנה, ניקוי, ניתוח והדמיה.
  • שיפור איכות הנתונים.
  • יצירת מאגרי נתונים סינתטיים.
  • תמיכה בתהליכים מורכבים.
  • הנעת תובנות מדויקות וניתנות לפעולה.

Copilot for Data Science הוא יותר מאשר משאב למידה; הוא דלת הכניסה שלך לניצול Generative AI לשיפורים מוחשיים בעבודתך. הוא מכין אותך להתמודדות עם סוגיות אבטחת נתונים, לייעול זרימות עבודה, ולתקשורת תובנות בצורה אפקטיבית אל קהלים מגוונים.

מי יכול להפיק תועלת מהתמחות זו?

  • מנהלים שמעוניינים לנתב את אסטרטגיית ה-AI של הארגון שלהם.
  • ראשי צוותים המייעלים את ביצועי הצוות שלהם.
  • תורמים עצמאיים שמחפשים להגביר את הפרודוקטיביות.

אין דרישות קדם. מוכנים לשדרג את יכולות מדע הנתונים שלכם עם כוח ה-Generative AI? הירשמו היום והתחילו את המסלול שלכם לשליטת מדע הנתונים המנוהל על ידי AI.

פרויקט למידה מעשית

תוכנית זו כוללת שלושה פרויקטים מעשיים שנועדו לחזק את כישורי מדע הנתונים שלך. תשתמש ב-Microsoft Copilot כדי להתמודד עם אתגרים מן העולם האמיתי.

פרויקט ראשון
  • שיפור זרימות נתונים.
  • עיצוב ויישום פתרון Generative AI, תוך התייחסות לדאגות אבטחה ופרטיות.
פרויקט שני
  • אופטימיזציה של נתונים.
  • שילוב Copilot בסcenario מעשי לשיפור איכות הנתונים ולייעול ההכנה.
פרויקט שלישי
  • תקשורת תובנות בצורה הטובה ביותר.
  • יצירת חומרי תקשורת מותאמים לקהלים טכניים ולא טכניים, שמדגימים את כוח ה-AI בניתוח נתונים.

פרויקטים אלו יעניקו לך ניסיון מעשי ותיק עבודות להציג את המומחיות שלך.

§ תוכן עניינים
02

מבנה הקורס

ג'נרטיב איי.אי. למדע הנתונים עם קופילוט

קורס 1 • 6 שעות

פרטי הקורס
מה תלמדו
  • להגדיר ולהבחין בין סוגים שונים של מודלים של ג'נרטיב איי.אי.
  • להשתמש בקופילוט של מייקרוסופט כדי לכתוב קוד, לנתח נתונים ולבנות מודלים ג'נרטיביים.
  • לזהות מקרים שימושיים לג'נרטיב איי.אי. במדע הנתונים, כמו הוספת נתונים וגילוי חריגות.
  • להעריך את החזקות והחולשות של מודלים ג'נרטיביים שונים ולהבין את ההשלכות האתיות שלהם.
כישורים שתשיגו
  • קטגוריה: ג'נרטיב איי.אי
  • קטגוריה: הוספת נתונים
  • קטגוריה: הערכת מודלים

הכנת נתונים והערכה עם קופילוט

קורס 2 • 7 שעות

פרטי הקורס
מה תלמדו
  • להעריך ולשפר את איכות הנתונים באמצעות כלים אנליטיים של קופילוט.
  • לייצר מערכות נתונים סינתטיות לשימושים שונים, כמו הכשרת מודלים או לשמירת פרטיות.
  • לנקות ולהכין נתונים לניתוח, תוך אוטומציה של משימות כמו פורמאט, הסרת כפילויות וסטנדרטיזציה.
  • לפDevelop אסטרטגיות לשילוב קופילוט בתהליכי עבודה קיימים לנתונים.
כישורים שתשיגו
  • קטגוריה: גילוי חריגות
  • קטגוריה: אימות נתונים
  • קטגוריה: ניקוי נתונים
  • קטגוריה: הכנת נתונים
  • קטגוריה: נתונים סינתטיים

ניתוח, חזות ותקשורת נתונים עם קופילוט

קורס 3 • 6 שעות

פרטי הקורס
מה תלמדו
  • להשתמש בקופילוט של מייקרוסופט ובכלים אחרים של איי.אי. לניתוח נתונים מעמיק וטיפול בצפי.
  • ליצור חזותיים נתונים ברורים, מושכים וכוללים בעזרת קופילוט.
  • לכתוב דוחות ומצגות משכנעים המיועדים גם לקהל טכני וגם לא טכני.
  • לפDevelop אסטרטגיות תקשורת מקיפות המניעות קבלת החלטות על בסיס נתונים.
כישורים שתשיגו
  • קטגוריה: ניתוח נתונים
  • קטגוריה: סיפור נתונים
  • קטגוריה: עיבוד שפה טבעית
  • קטגוריה: חזות נתונים

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.