نصائح تكنولوجية

كورس مجاني من IBM لتعلم علوم البيانات 

يُعد مجال (علوم البيانات) Data science مجال دراسة متعدد التخصصات، كما أنه لا يهيمن على العالم الرقمي فقط، بل إنه جزء لا يتجزأ من حياتنا اليومية، إذ تُستخدم الإحصائيات في مجموعة متنوعة من المجالات المهنية، مثل: التنبؤ بالطقس، والتنبؤ بكيفية تحسين حياة الرياضيين، وتقدير حالة الاقتصاد، وضبط مسارات خطوط الطيران، وغير ذلك الكثير، لأنها تتمتع بالقدرة على استنباط رؤى قيمة لحل المشكلات المعقدة في جميع المجالات.

قال (جوش ويلز) الرئيس السابق لهندسة البيانات في شركة Slack: “عالم البيانات هو شخص أفضل في الإحصاء من أي مبرمج، وأفضل في البرمجة من أي خبير إحصائي”.

تشير التوقعات المهنية إلى زيادة إقبال الشركات على الأدوار الوظيفية في مجال علوم البيانات خلال السنوات القادمة، إذ يتوقع (مكتب العمل) Bureau of Labor في الولايات المتحدة أن التوظيف في هذا المجال سينمو بنسبة 36% من الآن إلى عام 2031، وهو معدل أسرع بكثير من المتوسط لجميع المهن.

كما يشهد سوق علوم البيانات في الشرق الأوسط ازدهارًا كبيرًا وفقًا لبيانات موقع (Glassdoor)، إذ إن رواتب علماء البيانات في المنطقة عالية، فعلى سبيل المثال يصل متوسط راتب عالم البيانات في الإمارات العربية المتحدة إلى 20000 درهم إماراتي شهريًا، وفي المملكة العربية السعودية يصل المتوسط إلى 16241 ريالًا سعوديًا شهريًا.

لذلك تقدم الكثير من الجامعات العالمية وكبرى الشركات التقنية بعض الكورسات التي تساعدك على تطوير مهاراتك في هذا المجال، وسنستعرض منها اليوم كورس شركة IBM:

(الشهادة المهنية من IBM في علوم البيانات) IBM Data Science Professional Certificate:

تقدم شركة (IBM) هذا الكورس عبر منصة كورسيرا (Coursera) وهي إحدى أهم المنصات التعليمية عبر الإنترنت عالميًا، إذ تقدم الآلاف من الدورات التدريبية بالشراكة مع أكثر من 200 جامعة وشركة رائدة عالميًا، مثل: جامعة لندن، وجامعة جونز هوبكنز، وجامعة أكسفورد، وجامعة Yale و Pennsylvania و Illinois، وبعض الشركات الكبرى مثل: جوجل وأمازون و IBM وغيرها الكثير.

يتكون تخصص علوم البيانات (IBM Data Science Professional Certificate) من 10 دورات تدريبية، لذلك يقدم لك كل ما تحتاج تعلمه في المجال.

ستتعرف خلال هذا التخصص على أسس علوم البيانات، وكيفية تطوير مهاراتك العملية في المجال باستخدام الأدوات واللغات والمكتبات التي يستخدمها علماء البيانات المحترفون، وكيفية استيراد مجموعات البيانات وتنظيمها، وتحليل البيانات وتصورها، وبناء نماذج التعلم الآلي وتقييمها باستخدام لغة البرمجة (بايثون) Python. بالإضافة إلى إكمال مشاريع باستخدام مجموعات بيانات واقعية.

ستتعلم علوم البيانات من خلال الممارسة العملية في (IBM Cloud) باستخدام أدوات علوم البيانات الحقيقية ومجموعات البيانات الواقعية، وعند الانتهاء من دورات هذا التخصص ستكون قد بنيت مجموعة من مشاريع علوم البيانات التي تساعدك في بدء مسارك المهني بكل ثقة.

تصل مدة دراسة هذا التخصص إلى 5 أشهر، ومن المتوقع أن تستغرق الدراسة نحو 4 ساعات أسبوعيًا، حيث يضم 10 دورات تدريبية، وهي:

  1. (ما هو علم البيانات؟) What is Data Science؟
  2. (أدوات لعلوم البيانات) Tools for Data Science.
  3. (منهجية علوم البيانات) Data Science Methodology.
  4. (بايثون لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي والتطوير) Python for Data Science, AI & Development.
  5. (مشروع بايثون لعلوم البيانات) Python Project for Data Science.
  6. (قواعد البيانات و SQL لعلوم البيانات باستخدام بايثون) Databases and SQL for Data Science with Python.
  7. (تحليل البيانات باستخدام بايثون) Data Analysis with Python.
  8. (تصور البيانات باستخدام بايثون) Data Visualization with Python.
  9. (التعلم الآلي باستخدام بايثون) Machine Learning with Python.
  10. (مشروع تطبيقي لعلوم البيانات) Applied Data Science Capstone.

تفاصيل الكورس:

  • السعر: مجانًا.
  • مدة التخصص: 5 أشهر.
  • عدد الدورات التدريبية: 10 دورات تدريبية.
  • المستوى: مناسب للمبتدئين.
  • توجد شهادة: نعم، ولكنها ليست مجانية.

تقدم منصة كورسيرا تقدم مساعدات مالية لمن لا يستطيع تحمل تكلفة الشهادة، وهذا الكورس يدعم خيار (الدعم المالي) الذي تقدمه المنصة، إذ ستجد خيار (Financial aid available) أسفل اسم الكورس كما في الصورة التالية:

كورس مجاني من IBM لتعلم علوم البيانات 

اضغط على خيار (Financial aid available) ثم املأ الطلب، قد تستغرق عملية المراجعة ما يصل إلى 15 يومًا. عندما تتم مراجعة طلبك، ستتلقى بريدًا إلكترونيًا لإعلامك هل تم قبوله أو رفضه.

بالإضافة إلى حصولك على شهادة احترافية من منصة Coursera، ستحصل أيضًا على شارة رقمية من شركة IBM نفسها، تقر بكفاءتك في علوم البيانات.

زر الذهاب إلى الأعلى