أهلا ومرحبا! تم تصميم البرنامج الذي أنت على وشك استكشافه خصيصًا لمساعدة كل نوع من المتعلمين على إنهاء الشهادة بنجاح ويصبح محلل بيانات مبتدئًا أو مشاركًا. ليست هناك حاجة لتحليلات البيانات السابقة أو الرياضيات أو الخبرة الإحصائية. لتحقيق النجاح ، تحتاج فقط إلى أن تكون منفتحًا على تعلم كيفية تأثير البيانات على العالم.
كن جاهزًا للعمل
كل يوم ، تزداد كمية البيانات الموجودة هناك أكثر فأكثر. لذا فإن القدرة على تفسيرها بشكل فعال أكثر أهمية من أي وقت مضى. أصبحت تحليلات البيانات أحد الخيارات المهنية الأسرع نموًا والأكثر مكافأة في العالم. في العقد القادم ، من المحتمل أن يكون الطلب على مهارات تحليل الأعمال أعلى من الطلب على أي مهنة أخرى (10.9٪ مقابل 5.2٪) (المصدر: مكتب إحصاءات العمل). تحتاج جميع أنواع الشركات في جميع أنحاء العالم إلى محللي بيانات مؤهلين لحل المشكلات ومساعدتهم على اتخاذ أفضل قرارات العمل الممكنة. والآن ، لدى 59 بالمائة من الشركات خطط لإضافة المزيد من الوظائف التي تتطلب مهارات تحليل البيانات (المصدر: SHRM). بحلول الوقت الذي تنتهي فيه من هذا البرنامج ، ستكون مستعدًا جيدًا لجعلك ذكيًا واستراتيجيًا ،
خلال كل دورة من البرنامج ، ستكمل الكثير من المهام العملية والمشاريع بناءً على كل من الحياة اليومية والأنشطة العملية لمحلل البيانات. على طول الطريق ، ستتعلم كيفية طرح الأسئلة الصحيحة وفهم الأهداف. سوف تتعلم أيضًا كيفية تنظيف وتنظيم كميات كبيرة من البيانات بشكل فعال لجعلها جاهزة لتحليل عالي الجودة. علاوة على ذلك ، ستحصل على خبرة عملية باستخدام جميع أنواع الأدوات والتقنيات التي ستساعدك على التعرف على الأنماط وكشف العلاقات بين نقاط البيانات. ولمساعدتك على توصيل نتائج تحليلك ، ستتعلم كيفية تصميم المرئيات ولوحات المعلومات. هناك أيضًا فرصة لإنشاء دراسة حالة ، والتي يمكنك إبرازها في سيرتك الذاتية لإظهار ما تعلمته لأصحاب العمل المحتملين.
نظرة عامة على الدورة
البرنامج بأكمله يحتوي على ثماني دورات. هذه هي الدورة الأولى وهي تغطي حوالي خمسة أسابيع من المواد.
- الأسس: البيانات ، البيانات ، في كل مكان (هذه الدورة)
- اطرح أسئلة لاتخاذ قرارات تستند إلى البيانات
- تحضير البيانات للاستكشاف
- معالجة البيانات من قذر إلى نظيف
- تحليل البيانات للإجابة على الأسئلة
- بيانات الأرنب من خلال فن التصور
- تحليل البيانات باستخدام البرمجة R - قادم في منتصف أبريل!
- Google D ata Analytics Capstone: أكمل دراسة حالة - قادمة في منتصف أبريل!
المحتوى الخاص بنا
C ourse 1– أسس: بيانات ، بيانات ، في كل مكان
- إدخال تحليلات البيانات: تساعدنا البيانات في اتخاذ القرارات في الحياة اليومية وفي الأعمال. في هذا الجزء الأول من الدورة ، ستتعلم كيف يستخدم محللو البيانات أدوات تجارتهم لإبلاغ تلك القرارات. ستتعرف أيضًا على المزيد حول هذه الدورة والتوقعات العامة للبرنامج.
- التفكير التحليلي: يوازن محللو البيانات بين العديد من الأدوار المختلفة في عملهم. في هذا الجزء من الدورة ، ستتعرف على بعض هذه الأدوار والمهارات الأساسية المطلوبة. سوف تستكشف أيضًا التفكير التحليلي ومدى ارتباطه باتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات.
- استكشاف عالم البيانات الرائع: البيانات لها دورة حياتها الخاصة ، ويستخدم محللو البيانات عملية تحليل تتقاطع مع دورة الحياة هذه وتستفيد منها. في هذا الجزء من الدورة ، ستتعرف على دورة حياة البيانات وعملية تحليل البيانات. كلاهما وثيق الصلة بعملك في هذا البرنامج وفي العمل كمحلل بيانات مستقبلي. سيتم تقديمك إلى التطبيقات التي تساعد في توجيه البيانات من خلال عملية تحليل البيانات.
- إعداد صندوق أدوات البيانات: تعد جداول البيانات ولغات الاستعلام وأدوات تصور البيانات جزءًا كبيرًا من مهمة محلل البيانات. في هذا الجزء من الدورة ، ستتعلم المفاهيم الأساسية لاستخدامها في تحليل البيانات. سوف تفهم كيفية عملهم من خلال الأمثلة المقدمة.
- د - تغطية إمكانيات العمل في مجال البيانات: تقدر جميع أنواع الشركات العمل الذي يقوم به محللو البيانات. في هذا الجزء من الدورة ، سوف تدرس أنواعًا مختلفة من الأعمال والوظائف والمهام التي يقوم بها المحللون من أجلهم. سوف تتعلم أيضًا كيف ستساعدك شهادة Google Data Analytics على تلبية العديد من متطلبات الحصول على منصب في هذه المؤسسات.
- C حذف تحدي الدورة: في نهاية هذه الدورة ، ستكون قادرًا على وضع كل ما تعلمته في منظوره الصحيح مع تحدي الدورة. سيطرح عليك تحدي الدورة أسئلة حول المفاهيم الرئيسية التي تعلمتها ثم يمنحك فرصة لتطبيق هذه المفاهيم في سيناريوهين.
قبعة نتوقع
يتضمن كل أسبوع من الدورة سلسلة من الدروس مع العديد من أنواع فرص التعلم. وتشمل هذه:
- مقاطع فيديو للمعلمين لتعليم مفاهيم جديدة وإثبات استخدام الأدوات
- قراءات لتقديم أفكار جديدة والبناء على المفاهيم من مقاطع الفيديو
- منتديات المناقشة لمشاركة مواضيع الدروس واستكشافها وتعزيزها من أجل فهم أفضل
- يحث D iscussion على تعزيز التفكير والمشاركة في منتديات المناقشة
- تدرب على الاختبارات القصيرة لتحضيرك لاختبارات متدرجة
- اختبارات متدرجة لقياس تقدمك وإعطائك ملاحظات قيمة
- تأكد أيضًا من الانتباه إلى الأسئلة التي ستظهر في الفيديو من وقت لآخر. إنها مصممة لك للتحقق من تعلمك.
يتعلم كل شخص بشكل مختلف ، لذلك تم تصميم هذا البرنامج ليسمح لك بالعمل بالسرعة التي تناسبك. على الرغم من أن المواعيد النهائية الشخصية الخاصة بك تبدأ عند التسجيل ، إلا أنها مجرد دليل. لا تتردد في التنقل خلال البرنامج بالسرعة التي تناسبك. لا توجد عقوبة للتكليفات المتأخرة ؛ للحصول على شهادتك ، كل ما عليك فعله هو إكمال كل العمل. إذا كنت تفضل ذلك ، يمكنك تمديد المواعيد النهائية من خلال العودة إلى نظرة عامة في لوحة التنقل والنقر فوق تبديل الجلسات. تستند التقييمات على النهج الذي تتبعه الدورة لتقديم مجموعة متنوعة من المواد والأنشطة التعليمية التي تعزز المهارات المهمة. ستساعد الاختبارات القصيرة المصنفة وغير المصنفة على دخول المحتوى. تعد اختبارات التدريب غير المصنفة فرصة بالنسبة لك للتحضير للاختبارات التي تم تقديرها. يمكن إجراء كلا النوعين من الاختبارات أكثر من مرة.
مسار سرعة اختياري لأولئك ذوي الخبرة في تحليلات البيانات
توفر شهادة Google Data Analytics إرشادات وتعليقات للمتعلمين الذين يأملون في الحصول على منصب كمحلل بيانات على مستوى الدخول. في حين أن العديد من المتعلمين سيكونون جددًا تمامًا في عالم تحليلات البيانات ، فقد يكون الآخرون على دراية بالمجال ويرغبون ببساطة في تحسين مهارات معينة.
إذا كنت تعتقد أن هذه الدورة التدريبية ستكون بمثابة تجديد لمعلوماتك في المقام الأول ، فإننا نوصي بإجراء اختبار التشخيص التجريبي (يمكنك العثور عليه في محتوى هذا الأسبوع). سيمكنك هذا من تحديد ما إذا كان يجب عليك اتباع مسار السرعة ، وهي فرصة للمتابعة إلى الدورة التدريبية 2 بعد المشاركة في كل من تحديات الدورة التدريبية الأسبوعية وتحدي الدورة التدريبية الشاملة. يمكن للمتعلمين الذين حصلوا على 100٪ في الاختبار التشخيصي أن يعاملوا مقاطع فيديو الدورة الأولى والقراءات والأنشطة على أنها اختيارية. لا يزال بإمكان المتعلمين الذين يتابعون مسار السرعة الحصول على الشهادة.
نصائح
- يوصى بشدة بأخذ هذه الدورات - وتصفح العناصر في كل درس - بالترتيب الذي تظهر به لأن المعلومات والمفاهيم الجديدة تعتمد على المعرفة السابقة.
- استخدم الموارد الإضافية المرتبطة خلال البرنامج. إنها مصممة لدعم تعلمك.
- عندما تصادف روابط مفيدة في الدورة ، تذكر وضع إشارة مرجعية عليها حتى تتمكن من الرجوع إلى المعلومات للدراسة أو المراجعة.
- إذا كان هناك شيء محير ، فلا تتردد في إعادة مشاهدة مقطع فيديو ، ومراجعة القراءة مرة أخرى ، وما إلى ذلك.
- شارك في جميع فرص التعلم لاكتساب أكبر قدر ممكن من المعرفة والخبرة.
تهانينا على اختيارك اتخاذ هذه الخطوة الأولى نحو أن تصبح جزءًا من عالم تحليلات البيانات الرائع. استمتع بالرحلة!