Мувофиқи маълумоти Statista, то соли 2025 ҳаҷми бозори бузурги додаҳо дар муқоиса бо 175 дар соли 41 то 2019 зеттабайт афзоиш хоҳад ёфт (). Барои ба даст овардани кор дар ин соҳа, шумо бояд фаҳмед, ки чӣ гуна бо маълумоти бузурги дар абр нигоҳ дошташуда кор кардан лозим аст. Cloud4Y рӯйхати 12 курсҳои пулакӣ ва ройгони муҳандисии маълумотро тартиб додааст, ки дониши шуморо дар ин соҳа васеъ мекунанд ва метавонад дар роҳи шумо ба сертификатҳои абрӣ як нуқтаи хубе бошад.
Пешгуфтор
Муҳандиси маълумот чист? Ин шахсест, ки барои эҷод ва нигоҳ доштани меъмории додаҳо дар лоиҳаи Data Science масъул аст. Масъулиятҳо метавонанд таъмини гардиши ҳамвори додаҳо байни сервер ва барнома, ҳамгироии нармафзори нави идоракунии додаҳо, такмил додани равандҳои асосии додаҳо ва эҷоди лӯлаҳои маълумотро дар бар гиранд.
Шумораи зиёди технологияҳо ва абзорҳо мавҷуданд, ки муҳандиси додаҳо бояд барои кор бо роёниши абрӣ, анборҳои додаҳо, ETL (истихроҷ, табдилдиҳӣ, боркунӣ) ва ғайра азхуд кунад. Ғайр аз он, шумораи малакаҳои зарурӣ ҳама вақт меафзояд, аз ин рӯ, муҳандиси додаҳо бояд мунтазам дониши дониши худро пур кунад. Рӯйхати мо курсҳоро барои шурӯъкунандагон ва мутахассисони ботаҷриба дар бар мегирад. Он чизеро, ки ба шумо мувофиқ аст, интихоб кунед.
1. Сертификатсияи нанодеградии муҳандисии маълумот ()
Шумо тарзи тарроҳии моделҳои додаҳо, сохтани анборҳои додаҳо ва кӯлҳои додаҳо, автоматикунонии лӯлаҳои додаҳо ва кор бо массивҳои маҷмӯаҳои додаҳоро меомӯзед. Дар охири барнома, шумо малакаҳои нави худро тавассути анҷом додани лоиҳаи Capstone месанҷед.
Таърихи оѓоз ва анљомёбии: 5 моҳ, 5 соат дар як ҳафта
забон: англисӣ
нархи: $ 1695
Сатҳи: ибтидоӣ
2. Шаҳодатномаи муҳандиси додаҳо шудан ()
Онҳо аз асосҳо таълим медиҳанд. Шумо метавонед бо истифода аз лексияҳо ва лоиҳаҳои амалӣ барои кор кардан дар малакаҳои худ қадам ба қадам пеш равед. То охири омӯзиш, шумо омода хоҳед буд, ки бо ML ва маълумоти калон кор кунед. Тавсия дода мешавад, ки Python-ро ҳадди аққал дар сатҳи ҳадди аққал донед.
Таърихи оѓоз ва анљомёбии: 8 моҳ, 10 соат дар як ҳафта
забон: англисӣ
нархи😕
Сатҳи: ибтидоӣ
3. Муҳандиси додаҳо шудан: Азхудкунии консепсияҳо ()
Шумо малакаҳои муҳандисии додаҳо ва DevOps-ро инкишоф медиҳед, тарзи сохтани замимаҳои Big Data, сохтани лӯлаҳои додаҳо, коркарди барномаҳоро дар вақти воқеӣ бо истифода аз Hazelcast ва пойгоҳи додаҳо меомӯзед..
Таърихи оѓоз ва анљомёбии: Аз шумо вобаста аст
забон: англисӣ
нархи: моҳи аввал - ройгон
Сатҳи: ибтидоӣ
4. Курсҳои муҳандисии маълумот ()
Дар ин ҷо як қатор барномаҳое ҳастанд, ки шуморо бо муҳандисии додаҳо шинос мекунанд ва ба шумо тарзи таҳияи қарорҳои таҳлилиро меомӯзанд. Курсҳо аз рӯи сатҳи душворӣ ба категорияҳо тақсим мешаванд, бинобар ин шумо метавонед якеро мувофиқи сатҳи таҷрибаи худ интихоб кунед. Дар давоми омӯзиш шумо истифодаи Spark, Hadoop, Azure ва идоракунии маълумоти корпоративиро меомӯзед.
Таърихи оѓоз ва анљомёбии: Аз шумо вобаста аст
забон: англисӣ
нархи: ба курси интихобшуда вобаста аст
Сатҳи: ибтидоӣ, миёна, пешрафта
5. Муҳандиси маълумот ()
Агар шумо бо Python таҷриба дошта бошед ва хоҳед, ки дониши худро амиқтар кунед ва ҳамчун олими маълумот касб омӯзед, ин курс сазовор аст. Шумо мефаҳмед, ки чӣ тавр сохтани қубурҳои додаҳо бо истифода аз Python ва pandas, бор кардани маҷмӯи додаҳои калон ба пойгоҳи додаҳои Postgres пас аз тоза кардан, тағир додан ва тасдиқ кардан.
Таърихи оѓоз ва анљомёбии: Аз шумо вобаста аст
забон: англисӣ
нархи: ба шакли обуна вобаста аст
Сатҳи: ибтидоӣ, миёна
6. Муҳандисии маълумот бо Google Cloud ()
Ин курс ба шумо кӯмак мекунад, ки малакаҳоеро ба даст оред, ки ба шумо барои сохтани касб дар маълумоти калон лозим аст. Масалан, кор бо BigQuery, Spark. Шумо донишеро ба даст меоред, ки барои омодагӣ ба сертификатсияи дар соҳа эътирофшудаи Google Cloud Professional Data Engineer омода шудан лозим аст.
Таърихи оѓоз ва анљомёбии: 4 моҳ
забон: англисӣ
нархи: ҳоло ройгон
Сатҳи: ибтидоӣ, миёна
7. Муҳандисии маълумот, маълумоти калон дар платформаи Google Cloud ()
Курси ҷолибе, ки дониши амалии системаҳои коркарди маълумотро дар GCP медиҳад. Дар давоми синф шумо пеш аз оғози раванди таҳия чӣ гуна тарҳрезии системаҳоро меомӯзед. Илова бар ин, шумо инчунин маълумоти сохторӣ ва сохторнашударо таҳлил хоҳед кард, миқёси худкорро татбиқ кунед ва усулҳои ML-ро барои истихроҷи иттилоот истифода баред.
Таърихи оѓоз ва анљомёбии: 3 моҳ
забон: англисӣ
нархи: ҳоло ройгон
Сатҳи: ибтидоӣ, миёна
8. UC Сан Диего: Ихтисоси маълумоти калон ()
Курс ба истифодаи чаҳорчӯбаи Hadoop ва Spark ва татбиқи ин усулҳои маълумоти калон дар раванди ML асос ёфтааст. Шумо асосҳои истифодаи Hadoop-ро бо MapReduce, Spark, Pig ва Hive меомӯзед. Омӯзед, ки чӣ тавр сохтани моделҳои пешгӯишаванда ва истифодаи таҳлили графикӣ барои моделсозии мушкилот. Лутфан қайд кунед, ки ин курс ягон таҷрибаи барномасозиро талаб намекунад.
Таърихи оѓоз ва анљомёбии: 8 моҳ 10 соат дар як ҳафта
забон: англисӣ
нархи: ҳоло ройгон
Сатҳи: ибтидоӣ
9. Омода кардани маълумоти калон бо Apache Spark ва Python ()
Шумо тарзи истифодаи сохтори ҷараён ва чаҳорчӯбаи додаҳоро дар Spark3 меомӯзед ва дар бораи чӣ гуна истифода бурдани хидмати Elastic MapReduce Amazon барои кор бо кластери Hadoop-и худ фаҳмед. Муайян кардани мушкилот дар таҳлили додаҳои калон ва фаҳмед, ки китобхонаҳои GraphX бо таҳлили шабака чӣ гуна кор мекунанд ва чӣ гуна шумо метавонед MLlib-ро истифода баред.
Таърихи оѓоз ва анљомёбии: Аз шумо вобаста аст
забон: англисӣ
нархи: аз 800 рубл то $149,99 (вобаста ба бахти шумо)
Сатҳи: ибтидоӣ, миёна
10. Барномаи PG дар муҳандисии маълумоти калон ()
Ин курс ба шумо дар бораи чӣ гуна кор кардани Aadhaar, чӣ гуна Facebook канали ахборро фардӣ мекунад ва чӣ гуна метавон муҳандисии маълумотро дар маҷмӯъ истифода бурд, медиҳад. Мавзӯъҳои асосӣ коркарди додаҳо (аз ҷумла коркарди вақти воқеӣ), MapReduce, таҳлили додаҳои калон хоҳанд буд.
Таърихи оѓоз ва анљомёбии: 11 моҳ
забон: англисӣ
нархи: тақрибан $3000
Сатҳи: ибтидоӣ
11. Касби маълумотшинос ()
Шумо барномасозиро дар Python меомӯзед, чаҳорчӯбаи омӯзиши шабакаҳои нейронии Tensorflow ва Keras-ро меомӯзед. Пойгоҳҳои MongoDB, PostgreSQL, SQLite3-ро азхуд кунед, кор карданро бо китобхонаҳои Pandas, NumPy ва Matpotlib омӯзед.
Таърихи оѓоз ва анљомёбии: 300 соат таълим
забон: русӣ
нархи: шаш моҳи аввал ройгон, баъд 3900 рубл дар як моҳ
Сатҳи: ибтидоӣ
12. Муҳандиси маълумот 7.0 ()
Шумо омӯзиши амиқи Кафка, HDFS, ClickHouse, Spark, Airflow, меъмории ламбда ва меъмории каппа хоҳед гирифт. Шумо меомӯзед, ки чӣ гуна асбобҳоро ба ҳамдигар пайваст кардан, қубурҳо ташкил кардан, ҳалли асосиро ба даст оред. Барои омӯзиш, ҳадди аққал дониши Python 3 лозим аст.
Таърихи оѓоз ва анљомёбии: 21 дарс, 7 ҳафта
забон: русӣ
нархи: аз 60 000 то 120 000 рубл
Сатҳи: ибтидоӣ
Агар шумо хоҳед, ки боз як курси хубро ба рӯйхат илова кунед, шумо метавонед дар шарҳҳо ё дар PM обуна шавед. Мо постро нав мекунем.
Шумо дар блоги дигар чӣ хонда метавонед?
→
→
→
→
→
Ба мо обуна шавед -канал то мақолаи ояндаро аз даст надиҳед. Мо на бештар аз ду маротиба дар як ҳафта ва танҳо дар бораи тиҷорат менависем. Инчунин хотиррасон мекунем, ки 21 май соати 15:00 (бо вақти Маскав) баргузор мекунем дар мавзуи «Хифзи иттилооти тичоратй хангоми кори фосилавй». Агар шумо хоҳед фаҳмед, ки чӣ гуна бояд иттилооти ҳассос ва корпоративиро ҳангоми кор дар хона муҳофизат кунед, сабти ном кунед!
Манбаъ: will.com