Coursera · סדרה של 3 קורסים

קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת ב-NoSQL, Big Data ו-Spark של IBM Institute

מהנדסי נתונים ומקצוענים עם מיומנויות NoSQL מבוקשים מאוד בתעשיית ניהול הנתונים. ההתמחות הזו מיועדת למי שמעוניין לפתח מיומנויות בסיסיות לעבודה עם נתוני Big Data, Apache Spark ודאטה בייסים NoSQL. שלושה קורסים מלאים במידע מכסים דאטה בייסים פופולריים כמו MongoDB ו-Apache Cassandra, כמו גם את מערכת הכלים Apache Hadoop הנמצאת בשימוש רחב ל-Big Data, וכמובן את מנוע הניתוח Apache Spark לעיבוד נתונים בקנה מידה גדול.

מתחיליםרמת קושי
סדרה של 3 קורסיםתעודה
להרשמה בקורסרה ← הקורס הראשון חינם · audit · ללא כרטיס אשראי
קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת ב-NoSQL, Big Data ו-Spark של IBM Institute
למד מיומנויות מבוקשות מאוניברסיטאות ומומחים בתעשייה שלוט בנושא או בכלי דרך פרויקטים מעשיים פיתח הבנה מעמיקה של מושגי יסוד קבל תעודת הסמכה מקצועית מ-IBM

למי הקורס מתאים

4 מסלולי קריירה

  • למד מיומנויות מבוקשות מאוניברסיטאות ומומחים בתעשייה
  • שלוט בנושא או בכלי דרך פרויקטים מעשיים
  • פיתח הבנה מעמיקה של מושגי יסוד
  • קבל תעודת הסמכה מקצועית מ-IBM

מה תלמדו

4 תחומי ידע

  • לעבוד עם מסדי נתונים NoSQL כדי להכניס, לעדכן, למחוק, לשאול, לאנדקס, לאגד ולשבור/לחלוק נתונים.
  • להתנסות מעשית עם NoSQL בעבודה עם MongoDB, Apache Cassandra ו-IBM Cloudant.
  • להשיג ידע בסיסי בנתוני Big Data ולקבל ניסיון מעשי במעבדה עם Apache Hadoop, MapReduce, Apache Spark, Spark SQL ו-Kubernetes.
  • לבצע עיבוד Extract, Transform and Load (ETL) ואימון והפצת מודלים של Machine Learning בעזרת Apache Spark.

מיומנויות שתרכשו

13 כישורים מעשיים

  • מאגרי נתונים בענן
  • מונגו די בי
  • קאסנדרה
  • NoSQL
  • קלודנט
  • למידת מכונה
  • צינורות למידת מכונה
  • מהנדס נתונים
§ סקירת הקורס
01

תיאור הקורס

ההתמחות - סדרת קורסים של 3 קורסים

מהנדסי נתונים ומקצוענים עם מיומנויות NoSQL מבוקשים מאוד בתעשיית ניהול הנתונים. ההתמחות הזו מיועדת למי שמעוניין לפתח מיומנויות בסיסיות לעבודה עם נתוני Big Data, Apache Spark ודאטה בייסים NoSQL. שלושה קורסים מלאים במידע מכסים דאטה בייסים פופולריים כמו MongoDB ו-Apache Cassandra, כמו גם את מערכת הכלים Apache Hadoop הנמצאת בשימוש רחב ל-Big Data, וכמובן את מנוע הניתוח Apache Spark לעיבוד נתונים בקנה מידה גדול.

סקירה כללית

  • סקירה של קטגוריות שונות של מאגרי נתונים NoSQL (לא רק SQL)
  • עבודה מעשית עם מספר מאגרי נתונים, כולל:
    • IBM Cloudant
    • MongoDB
    • Cassandra
  • משימות ניהול נתונים, כגון:
    • יצירת דאטה בייסים
    • שחזורם
    • הכנסת נתונים
    • עדכון
    • מחיקה
    • שאילתות
    • אינדוקס
    • אגרגציה
    • שיתוף נתונים
  • ידע בסיסי בטכנולוגיות Big Data כמו:
    • Hadoop
    • MapReduce
    • HDFS
    • Hive
    • HBase
  • ידע מעמיק יותר לגבי Apache Spark, כולל:
    • DataFrames של Spark
    • Spark SQL
    • PySpark
    • ממשק היישומים של Spark
    • הגדלת העומס עם Kubernetes
  • עבודה עם Spark Structured Streaming ו-Spark ML לצורך ביצוע עיבוד ETL (Extract, Transform, Load) ומשימות למידת מכונה.

פרויקט למידה מעשית

הדגש בהתמחות זו הוא על למידה מעשית. לכן, כל קורס כולל מעבדות מעשיות כדי לתרגל וליישם את מיומנויות ה-NoSQL ו-Big Data שלומדים במהלך השיעורים.

קורס ראשון
  • עבודה עם מספר מאגרי נתונים NoSQL – MongoDB, Apache Cassandra ו-IBM Cloudant לביצוע מגוון משימות:
    • יצירת דאטה בייס
    • הוספת מסמכים
    • שאילתות על נתונים
    • שימוש ב-HTTP API
    • ביצוע פעולות Create, Read, Update & Delete (CRUD)
    • הגבלת ומיון רשומות
    • אינדוקס
    • אגרגציה
    • שחזור
    • שימוש ב-CQL shell
    • פעולות במרחב מפתחות
    • פעולות נוספות על טבלאות
קורס שני
  • השקת אשכול Hadoop באמצעות Docker ותפעול עבודות Map Reduce.
  • תחקור עבודה עם Spark באמצעות יומני Jupyter על גרעין Python.
  • בניית מיומנויות ה-Spark באמצעות DataFrames, Spark SQL, והגדלת העבודות באמצעות Kubernetes.
קורס שלישי
  • שימוש ב-Spark לעיבוד ETL.
  • הכשרה והפעלה של מודלים ללמידת מכונה באמצעות IBM Watson.

התמחות זו מתאימה למתחילים בתחום NoSQL ו-Big Data – גם אם אתם שכבר עובדים בתור מהנדסי נתונים, מפתחים, ארכיטקטים למערכות מידע, מדעני נתונים או מנהלי IT.

§ תוכן עניינים
02

מבנה הקורס

הקדמה למאגרי נתונים NoSQL

  • קורס 1
    • 18 שעות
    • 4.6 (293 דירוגים)

פרטי קורס

מה תלמדו:
  • להבחין בין ארבע הקטגוריות העיקריות של מאגרי נתונים NoSQL.
  • לתאר את המאפיינים, היתרונות, המגבלות והיישומים של כלים פופולריים לעיבוד נתוני ביג דטה.
  • לבצע משימות נפוצות באמצעות MongoDB, כולל פעולות יצירה, קריאה, עדכון ומחיקה (CRUD).
  • לצאת לפעולות Keyspace, טבלה ופעולות CRUD ב-Cassandra.
מיומנויות שתרכשו
  • קטגוריה: מסד נתונים בענן
  • קטגוריה: Mongodb
  • קטגוריה: Cassandra
  • קטגוריה: NoSQL
  • קטגוריה: Cloudant

הקדמה לביג דטה עם Spark ו-Hadoop

  • קורס 2
    • 19 שעות
    • 4.4 (377 דירוגים)

פרטי קורס

מה תלמדו:
  • להסביר את השפעת הביג דטה, כולל מקרים לשימוש, כלים ושיטות עיבוד.
  • לתאר את הארכיטקטורה של Apache Hadoop, המערכת האקולוגית, השיטות ויישומים הקשורים למשתמשים, כולל Hive, HDFS, HBase, Spark ו-MapReduce.
  • ליישם את יסודות תכנות Spark, כולל יסודות תכנות מקבילי עבור DataFrames, קבוצות נתונים ו-Spark SQL.
  • להשתמש ב-RDDs ובקבוצות נתונים של Spark, לייעל את Spark SQL באמצעות Catalyst ו-Tungsten, ולנצל את אפשרויות הפיתוח ורמות הריצה של Spark.
מיומנויות שתרכשו
  • קטגוריה: ביג דטה
  • קטגוריה: SparkSQL
  • קטגוריה: SparkML
  • קטגוריה: Apache Hadoop
  • קטגוריה: Apache Spark

למידת מכונה עם Apache Spark

  • קורס 3
    • 15 שעות
    • 4.5 (79 דירוגים)

פרטי קורס

מה תלמדו:
  • לתאר את ML, להסביר את תפקידו בהנדסת נתונים, לסכם את ה-AI הגנרטיבי, לדון בשימושים של Spark ולנתח צינורות ML ושימור מודלים.
  • להעריך מודלי ML, להבחין בין מודלים של רגרסיה, סיווג ומפיצה, ולבצע השוואה בין צינורות הנדסת נתונים לצינורות ML.
  • לבנות תהליכי ניתוח נתונים באמצעות Spark SQL, ולבצע רגרסיה, סיווג ומפיצה באמצעות SparkML.
  • לממש חיבור לקלאסטרים של Spark, לבנות צינורות ML, לבצע הוצאת תכונות ושינוי, ולשמור מודלים.
מיומנויות שתרכשו
  • קטגוריה: למידת מכונה
  • קטגוריה: צינורות למידת מכונה
  • קטגוריה: מהנדס נתונים
  • קטגוריה: SparkML
  • קטגוריה: Apache Spark

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.