We may earn an affiliate commission when you visit our partners.
Course image
Coursera logo

تجهيز البيانات للاستكشاف

Google Career Certificates

هذه هي الدورة الثالثة في شهادة تحليلات البيانات من Google. ستزودك هذه الدورات بالمهارات اللازمة للتقدم لوظائف محلل البيانات على المستوى التمهيدي. بينما تستمر في البناء على فهمك للموضوعات من أول دورتين، ستتعرف أيضًا على موضوعات جديدة ستساعدك على اكتساب مهارات عملية في تحليل البيانات. ستتعلم كيفية استخدام أدوات مثل جداول البيانات وSQL لاستخراج البيانات الصحيحة والاستفادة منها لأهدافك وكيفية تنظيم بياناتك وحمايتها. سيستمر محللو بيانات Google الحاليون بإرشادك وتزويدك بالطرق العملية لإنجاز مهام محلل البيانات الشائعة باستخدام أفضل الأدوات والموارد.

Read more

هذه هي الدورة الثالثة في شهادة تحليلات البيانات من Google. ستزودك هذه الدورات بالمهارات اللازمة للتقدم لوظائف محلل البيانات على المستوى التمهيدي. بينما تستمر في البناء على فهمك للموضوعات من أول دورتين، ستتعرف أيضًا على موضوعات جديدة ستساعدك على اكتساب مهارات عملية في تحليل البيانات. ستتعلم كيفية استخدام أدوات مثل جداول البيانات وSQL لاستخراج البيانات الصحيحة والاستفادة منها لأهدافك وكيفية تنظيم بياناتك وحمايتها. سيستمر محللو بيانات Google الحاليون بإرشادك وتزويدك بالطرق العملية لإنجاز مهام محلل البيانات الشائعة باستخدام أفضل الأدوات والموارد.

سيتم تجهيز المتعلمين الذين يكملون برنامج الشهادة هذا للتقدم لوظائف المستوى التمهيدي كمحللين بيانات. لا تلزم خبرة سابقة.

بنهاية هذه الدورة، ستكون قادرًا على:

- اكتشاف كيف يقرر المحللون البيانات التي يجب جمعها للتحليل.

- التعرف على البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وأنواع البيانات وتنسيقات البيانات.

- اكتشاف كيفية تحديد أنواع مختلفة من التحيز في البيانات للمساعدة في ضمان مصداقية البيانات.

- اكتشاف كيف يستخدم المحللون جداول البيانات وSQL مع قواعد البيانات ومجموعات البيانات.

- استكشاف البيانات المفتوحة وأهمية أخلاقيات البيانات وخصوصية البيانات والعلاقة بينهما.

- اكتساب فهم لكيفية الوصول إلى قواعد البيانات واستخراج البيانات التي تحتوي عليها وتصفيتها وفرزها.

- التعرف على أفضل الممارسات لتنظيم البيانات والحفاظ عليها آمنة.

Enroll now

What's inside

Syllabus

أنواع البيانات وهياكلها
نحن جميعًا ننشئ الكثير من البيانات في حياتنا اليومية. في هذا الجزء من الدورة التدريبية، ستتعرف على كيفية إنشاء البيانات وكيف يحدد المحللون البيانات التي يجب جمعها للتحليل. ستتعرف أيضًا على البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وأنواع البيانات وتنسيقات البيانات عندما تبدأ في التفكير في كيفية إعداد بياناتك للاستكشاف.
Read more
التحيز والمصداقية والخصوصية والأخلاقيات والوصول
عندما يعمل محللو البيانات على البيانات، فإنهم دائمًا ما يتحققون من أن البيانات غير متحيزة وذات مصداقية. في هذا الجزء من الدورة التدريبية، ستتعلم كيفية تحديد أنواع مختلفة من التحيز في البيانات وكيفية ضمان المصداقية في بياناتك. ستستكشف أيضًا البيانات المفتوحة وأهمية أخلاقيات البيانات وخصوصية البيانات والعلاقة بينهما.
قواعد البيانات: مكان تواجد البيانات
عندما تقوم بتحليل البيانات، ستصل إلى الكثير من البيانات من قاعدة البيانات. إنه مكان تواجد البيانات. في هذا الجزء من الدورة التدريبية، ستتعلم كل شيء عن قواعد البيانات، بما في ذلك كيفية الوصول إليها واستخراج البيانات التي تحتوي عليها وتصفيتها وفرزها. ستتعرف أيضًا على بيانات التعريف لاستكشاف الأنواع المختلفة وكيف يستخدمها المحللون.
تنظيم بياناتك وحمايتها
تعد المهارات التنظيمية الجيدة جزءًا كبيرًا من معظم أنواع العمل، وكذلك تحليلات البيانات. في هذا الجزء من الدورة التدريبية، ستتعلم أفضل الممارسات لتنظيم البيانات والحفاظ عليها آمنة. ستتعلم أيضًا كيف يستخدم المحللون اصطلاحات تسمية الملفات لمساعدتهم في الحفاظ على تنظيم عملهم.
اختياري: الانخراط في مجتمع البيانات
يمكن أن يكون التواجد القوي عبر الإنترنت مساعدة كبيرة للباحثين عن عمل من جميع الأنواع. في هذا الجزء من الدورة التدريبية، سوف تستكشف كيفية إدارة تواجدك عبر الإنترنت. ستكتشف أيضًا فوائد التواصل مع متخصصي تحليل البيانات الآخرين.
*تحدي الدورة*
استعد لتحدي الدورة من خلال مراجعة المصطلحات والتعريفات في المسرد. بعد ذلك، أظهر معرفتك بجمع البيانات والأخلاق والخصوصية والتحيز أثناء الاختبار. ستتاح لك أيضًا فرصة لتطبيق مهاراتك في وظائف جداول البيانات وSQL، بالإضافة إلى التصفية والفرز. وأخيرًا، قم بتأمين البيانات وتنظيمها باستخدام أفضل ممارسات تحليل البيانات.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Explores data sources and types foundational to data analysis
Builds foundational knowledge about data bias, ethics, privacy, and accessibility
Strengthens foundational skills in working with databases and data retrieval
Emphasizes best practices for data management, organization, and security
Teaches students basic SQL and spreadsheet functions, essential data analysis tools

Save this course

Save تجهيز البيانات للاستكشاف to your list so you can find it easily later:
Save

Activities

Coming soon We're preparing activities for تجهيز البيانات للاستكشاف. These are activities you can do either before, during, or after a course.

Career center

Learners who complete تجهيز البيانات للاستكشاف will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analysts are professionals who are responsible for collecting, cleaning, and analyzing data to help businesses make informed decisions. They work with data from a variety of sources, including databases, spreadsheets, and surveys. Data Analysts use their skills in statistics, programming, and data visualization to identify trends and patterns in data, and to develop recommendations for how businesses can improve their performance.
Data Scientist
Data Scientists are professionals who use their skills in mathematics, statistics, and computer science to solve business problems. They work with data from a variety of sources to develop models and algorithms that can predict future outcomes and identify opportunities for improvement.
Business Analyst
Business Analysts are professionals who work with businesses to identify and solve business problems. They use their skills in data analysis, process improvement, and stakeholder management to help businesses improve their performance.
Marketing Analyst
Marketing Analysts are professionals who use their skills in data analysis, marketing, and consumer behavior to help businesses develop and execute marketing campaigns. They work with data from a variety of sources to identify target audiences, develop marketing messages, and track the success of marketing campaigns.
Financial Analyst
Financial Analysts are professionals who use their skills in finance, accounting, and data analysis to help businesses make investment decisions. They work with data from a variety of sources to analyze financial statements, develop financial models, and make recommendations for how businesses can improve their financial performance.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts are professionals who use their skills in mathematics, statistics, and computer science to help businesses solve operational problems. They work with data from a variety of sources to develop models and algorithms that can optimize business processes and improve efficiency.
Statistician
Statisticians are professionals who use their skills in mathematics, statistics, and data analysis to help businesses understand and solve problems. They work with data from a variety of sources to develop statistical models, analyze data, and make recommendations for how businesses can improve their performance.
Software Engineer
Software Engineers are professionals who design, develop, and maintain software applications. They work with data from a variety of sources to develop software that meets the needs of businesses and users.
Database Administrator
Database Administrators are professionals who are responsible for managing and maintaining databases. They work with data from a variety of sources to ensure that databases are running smoothly and that data is secure.
Data Engineer
Data Engineers are professionals who are responsible for building and maintaining data pipelines. They work with data from a variety of sources to ensure that data is clean, consistent, and accessible to data analysts and data scientists.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers are professionals who are responsible for developing and deploying machine learning models. They work with data from a variety of sources to train machine learning models that can solve business problems.
Data Architect
Data Architects are professionals who are responsible for designing and managing data architectures. They work with data from a variety of sources to ensure that data is organized and accessible in a way that meets the needs of businesses.
Information Security Analyst
Information Security Analysts are professionals who are responsible for protecting data from unauthorized access, use, disclosure, disruption, modification, or destruction. They work with data from a variety of sources to identify and mitigate security risks.
Privacy Analyst
Privacy Analysts are professionals who are responsible for protecting the privacy of individuals. They work with data from a variety of sources to identify and mitigate privacy risks.
Data Governance Analyst
Data Governance Analysts are professionals who are responsible for developing and implementing data governance policies and procedures. They work with data from a variety of sources to ensure that data is used in a consistent and ethical manner.

Reading list

We've selected 12 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in تجهيز البيانات للاستكشاف.
Provides a comprehensive introduction to using Python for data analysis. It covers topics such as data cleaning, transformation, and visualization. It valuable resource for both beginners and experienced data analysts.
Provides a gentle introduction to machine learning. It covers topics such as supervised learning, unsupervised learning, and deep learning. It valuable resource for beginners who want to learn more about machine learning.
Provides a comprehensive overview of data warehousing and dimensional modeling. It valuable resource for anyone who is interested in designing and implementing data warehouses.
Provides a comprehensive overview of data mining techniques. It covers topics such as data preprocessing, feature selection, and model evaluation. It valuable resource for anyone who is interested in learning more about data mining.
Provides a practical introduction to data visualization. It covers topics such as choosing the right charts and graphs, and how to present data effectively. It valuable resource for anyone who wants to learn more about data visualization.
Provides a gentle introduction to machine learning with Python. It covers topics such as supervised learning, unsupervised learning, and deep learning. It valuable resource for beginners who want to learn more about machine learning.
Provides a practical introduction to deep learning with Fastai and PyTorch. It covers topics such as convolutional neural networks, recurrent neural networks, and generative adversarial networks. It valuable resource for anyone who wants to learn more about deep learning.
Provides a comprehensive overview of reinforcement learning. It covers topics such as Markov decision processes, value functions, and policy gradients. It valuable resource for anyone who is interested in learning more about reinforcement learning.
Provides a comprehensive overview of natural language processing with Python. It covers topics such as tokenization, stemming, and parsing. It valuable resource for anyone who is interested in learning more about natural language processing.
Provides a comprehensive overview of computer vision algorithms and applications. It covers topics such as image processing, object detection, and image recognition. It valuable resource for anyone who is interested in learning more about computer vision.
Provides a comprehensive overview of speech and language processing. It covers topics such as speech recognition, natural language understanding, and speech synthesis. It valuable resource for anyone who is interested in learning more about speech and language processing.
Provides a comprehensive overview of Bayesian data analysis. It covers topics such as Bayesian inference, Markov chain Monte Carlo, and model checking. It valuable resource for anyone who is interested in learning more about Bayesian data analysis.

Share

Help others find this course page by sharing it with your friends and followers:

Similar courses

Here are nine courses similar to تجهيز البيانات للاستكشاف.
معالجة البيانات من غير نظيفة إلى نظيفة
Most relevant
طرح الأسئلة لاتخاذ قرارات قائمة على البيانات
Most relevant
تحليل البيانات للإجابة عن الأسئلة
Most relevant
تحليل البيانات باستخدام البرمجة R
Most relevant
مشاركة البيانات من خلال فن مؤثرات عرض التصور
Most relevant
الأسس: البيانات، البيانات في كل مكان
Most relevant
مشروع كابستون لشهادة تحليلات البيانات من Google: الانتهاء...
Most relevant
أسس إدارة المشاريع
Most relevant
التخطيط للمشروع: وضع كل شيء معًا
Most relevant
Our mission

OpenCourser helps millions of learners each year. People visit us to learn workspace skills, ace their exams, and nurture their curiosity.

Our extensive catalog contains over 50,000 courses and twice as many books. Browse by search, by topic, or even by career interests. We'll match you to the right resources quickly.

Find this site helpful? Tell a friend about us.

Affiliate disclosure

We're supported by our community of learners. When you purchase or subscribe to courses and programs or purchase books, we may earn a commission from our partners.

Your purchases help us maintain our catalog and keep our servers humming without ads.

Thank you for supporting OpenCourser.

© 2016 - 2024 OpenCourser