علم البيانات

تعلم أساسيات برمجة بايثون وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات المالية، وبناء نماذج تنبؤية، واتخاذ قرارات استثمارية قائمة على البيانات.

تعلم كيفية تحليل البيانات الموسومة بالوقت وعرضها وتنبؤها باستخدام بايثون وباندا والنماذج الإحصائية والمكتبات الحديثة للتعلم الآلي.

بناء أساس قوي للتعلم الآلي والتعلم العميق من خلال إتقان نظرية الانحدار الخطي وتنفيذ بايثون من الصفر.

بناء أساس متين في النمذجة التنبؤية عن طريق تعلم الرياضيات وتنفيذ التصنيف الثنائي باستخدام بايثون.

أتقن النماذج الإحصائية ونماذج التعلم الآلي في بايثون لتحليل البيانات الزمنية، والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، وبناء خطوط أنابيب تنبؤية للمالية والمبيعات والعمليات.

إتقان تقنيات الارتداد الأساسية للتنبؤ بالبيانات المستمرة في العالم الحقيقي، من أسعار المساكن إلى الاتجاهات المالية، باستخدام أمثلة واضحة للغة بايثون.

بناء أساس متين في النمذجة التنبؤية من خلال فهم الخوارزميات الأساسية والمبادئ الرياضية وراء التعلم الآلي تحت الإشراف.

تعلم نمذجة العلاقات والتنبؤ بالنتائج باستخدام تقنيات الانحدار الخطي والاستدلال الإحصائي.

تعلم بناء وتفسير وتقييم نماذج الانحدار الخطي البسيطة والمتعددة لتحليل العلاقات في البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة.

تعلم أساسيات الانحدار والتصنيف لبناء أول نماذج تنبؤية في بايثون.

تحويل عمليات سلسلة الإمداد بتطبيق تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب، وتحقيق الاستفادة المثلى من المخزون، وتحسين كفاءة اللوجستيات.

:: بناء نماذج تنبؤية والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية باستخدام تقنيات السلاسل الزمنية الأساسية مثل ETS و ARIMA مع Python.

استخدام بايثون و scikit-learn لتحليل البيانات الرياضية وبناء نماذج تتنبأ بنتائج اللعبة وأداء اللاعب.

فهم مفاهيم النمذجة الإحصائية الأساسية وتطبيقها باستخدام بايثون لتحليل البيانات والتنبؤ.

أتقن تقنيات الانحدار المتقدمة بما في ذلك GLMs ومنحنيات التنعيم لتحليل أنماط البيانات المعقدة وتحسين مهاراتك في النمذجة التنبؤية.

فهم وتطبيق الانحدار الخطي لقياس الصلات بين المتغيرات باستخدام شروح وتمارين عملية.

تعلم بناء وتفسير وإقرار نماذج الانحدار الخطي باستخدام SPSS و Excel لحل تحديات التحليل التنبؤي في العالم الحقيقي.

تعلم بناء وتفسير النماذج الإحصائية في SPSS للتنبؤ بالنتائج واتخاذ قرارات مستنيرة بالبيانات.

العمل من خلال تمارين الرسوم البيانية المشروحة لبناء سرعة ودقة التعرف على الأنماط - ممارسة التعرف على مدى أطر زمنية مختلفة وفئات الأصول.