Coursera Flash Sale
40% Off Coursera Plus for 3 Months!
Grab it
تغطي هذه الدورة التدريبية جزءًا من مرحلة إعداد البيانات لدورة حياة تعلم الآلات (machine learning) (ML).
في هذه الدورة التدريبية، ستتعرف على تحويل البيانات. تغطي هذه الدورة التدريبية مفاهيم وأساليب التحويل المختلفة، مثل تنظيف البيانات والترميز وهندسة الميزات. سوف تكتشف كيفية استخدام خدمات Amazon Web Services (AWS) مثل مخزن ميزات Amazon SageMaker وAmazon SageMaker Data Wrangler وAWS Glue لتحويل بياناتك.
- مستوى الدورة التدريبية: متقدم
- المدة: 60 دقيقة
الأنشطة
- المواد عبر الإنترنت
- توضيح
- أسئلة التحقق من المعرفة
- تقييم الدورة التدريبية
أهداف الدورة التدريبية
- شرح قيمة تنظيف البيانات وتحويلها.
- وصف كيفية معالجة البيانات غير الصحيحة أو المكررة.
- وصف كيفية اكتشاف القيم غير الطبيعية ومعالجتها.
- وصف كيفية معالجة القيم المفقودة.
- وصف أساليب الترميز الأساسية.
- تحديد حالات استخدام هندسة الميزات.
- وصف المفاهيم والميزات والأساليب الأساسية لهندسة الميزات.
- وصف أساليب اختيار الميزات الأساسية.
- وصف خدمات AWS للتحقق من صحة البيانات وتسميتها.
- تحديد أدوات وخدمات AWS لتصور البيانات وتحويلها.
- وصف كيفية استيعاب البيانات وإدارة الميزات باستخدام SageMaker Feature Store.
- وصف كيفية استيعاب البيانات وتحويلها باستخدام Amazon SageMaker Data Wrangler.
- وصف كيفية تحويل البيانات باستخدام AWS Glue.
- تحديد أدوات وخدمات AWS لتحويل البيانات المتدفقة.
وصف كيفية تحويل البيانات المتدفقة باستخدام AWS Lambda وApache Spark على Amazon EMR.
الجمهور المستهدف
- مهندسو السحابات
- مهندسو تعلم الآلات
المهارات الموصى بها
- خبرة لا تقل عن عام واحد في استخدام Amazon SageMaker وخدمات AWS الأخرى لهندسة تعلم الآلات.
- خبرة لا تقل عن عام واحد في دور ذي صلة مثل مطور برامج الواجهة الخلفية أو مطور DevOps أو مهندس البيانات أو عالم البيانات.
- فهم أساسي للغات البرمجة مثل Python.
- الدورات التدريبية السابقة في خطة التعلم لمساعد مهندس تعلم الآلات في AWS.
مخطط الدورة التدريبية
- القسم 1: مقدمة
- الدرس 1: كيفية الاستفادة من هذه الدورة التدريبية
- الدرس 2: نظرة عامة على الدورة التدريبية
- الدرس 3: أساسيات تحويل البيانات
- القسم 2: أساليب تنظيف البيانات
- الدرس 4: البيانات غير الصحيحة والمكررة
- الدرس 5: القيم غير الطبيعية للبيانات
- الدرس 6: البيانات غير المكتملة أو المفقودة
- القسم 3: أساليب الترميز الفئوي
- الدرس 7: الترميز الفئوي
- الدرس 8: أساليب الترميز
- القسم 4: هندسة الميزات
- الدرس 9: مفاهيم هندسة الميزات
- الدرس 10: هندسة الميزات الرقمية
- الدرس 11: هندسة ميزات النص
- الدرس 12: أساليب اختيار الميزات
- القسم 5: أدوات وخدمات AWS لتحويل البيانات
- الدرس 13: تسمية البيانات باستخدام AWS
- الدرس 14: استيعاب البيانات باستخدام AWS
- الدرس 15: تحويل البيانات باستخدام AWS
- الدرس 16: تحويل البيانات باستخدام AWS Glue
- القسم 6: الخاتمة
- الدرس 17: ملخص الدورة التدريبية
- الدرس 18: التقييم
- الدرس 19: تواصل معنا
