Coursera Flash Sale
40% Off Coursera Plus for 3 Months!
Grab it
تغطي هذه الدورة جزءًا من مرحلة إعداد البيانات لدورة حياة التعلم الآلي (machine learning) (ML). في هذه الدورة، ستتعرف على أساسيات البيانات بما في ذلك كيفية التعرف على أنواع البيانات، وتمييز البيانات الفعالة عن البيانات غير الفعالة، وتصور البيانات وتحليلها. ستتعرف على بعض خدمات تخزين Amazon Web Services (AWS) الأساسية المستخدمة أثناء عملية التعلم الآلي، مثل خدمة Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). تتناول هذه الدورة التدريبية كيفية اختيار أنسب قرارات تخزين AWS وأفضل تنسيقات البيانات بما يتناسب مع احتياجات ML الخاصة بك. أخيرًا، ستتعرف على المزيد حول بعض خدمات AWS التي تساعد في استيعاب البيانات واستخراجها ودمجها، مثل Amazon Kinesis.
- مستوى الدورة: متقدم
- المدة: 60 دقيقة
الأنشطة
- مواد عبر الإنترنت
- مظاهرة
- أسئلة التحقق من المعرفة
- تقييم الدورة
أهداف الدورة التدريبية
- وصف أساسيات جمع البيانات.
- تحديد تنسيقات البيانات وآليات الاستيعاب.
- وصف الطرق المختلفة لتصور البيانات.
- وصف خيارات تخزين AWS لجمع بيانات ML، بما في ذلك حالات الاستخدام والمقايضات.
- اختر أنسب قرارات التخزين بما يتناسب مع التكلفة والأداء وبنية البيانات.
- اختر تنسيق البيانات المناسب لمهمة ML استنادًا إلى أنماط الوصول إلى البيانات.
- صف مصادر تدفق بيانات AWS لاستيعاب البيانات.
- استخراج البيانات من خدمات تخزين AWS باستخدام خدمات AWS التي تساعد في نقل البيانات.
- وصف كيفية دمج البيانات من مصادر متعددة.
- تحديد سبب مشكلات استيعاب البيانات وتخزينها التي تتضمن السعة وقابلية التوسع.
الجمهور المستهدف
- مهندسو السحابات
- مهندسو التعلم الآلي (machine learning)
المهارات الموصى بها
- خبرة لا تقل عن سنة واحدة في استخدام Amazon SageMaker وخدمات AWS الأخرى لهندسة ML.
- خبرة لا تقل عن سنة واحدة في دور ذي صلة مثل مطور برامج الواجهة الخلفية أو مُطوِّر DevOps أو مهندس البيانات أو عالم البيانات.
- فهم أساسي للغات البرمجة مثل Python.
- الدورات السابقة في خطة التعلم لمساعد مهندس AWS ML.
مخطط الدورة التدريبية
- القسم 1: مقدمة
- الدرس 1: كيفية الاستفادة من هذه الدورة التدريبية
- الدرس 2: مقدمة المجال 1
- الدرس 3: نظرة عامة إلى الدورة
- الدرس 4: أساسيات جمع البيانات
- القسم 2: جمع البيانات
- الدرس 5: أنواع البيانات
- الدرس 6: تصور البيانات وتحليل البيانات الاستكشافي
- القسم 3: مصادر بيانات AWS وخدماتها
- الدرس 7: خيارات تخزين AWS
- الدرس 8: اختيار التخزين
- القسم 4: استيعاب البيانات واستخراجها ودمجها
- الدرس 9: استيعاب البيانات
- الدرس 10: استخراج البيانات
- الدرس 11: دمج البيانات
- الدرس 12: استكشاف أخطاء استيعاب البيانات وتخزينها وإصلاحها
- القسم 5: الخاتمة
- الدرس 13: ملخص الدورة
- الدرس 14: التقييم
- الدرس 15: اتصل بنا
الكلمات المفتاحية
- الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي
- الذكاء الاصطناعي المولّد
