علم البيانات والتعلم الآلي باستخدام Python: دليل المشاريع العملية

البيانات هي العمود الفقري للتكنولوجيا الحديثة، وتعلم كيفية تحليلها وبناء نماذج تنبؤية هو أحد أثمن المهارات التي يمكنك اكتسابها اليوم. توفر هذه الدورة مسارًا واضحًا وخطوة بخطوة إلى عالم علم البيانات والتعلم الآلي باستخدام Python. ستنتقل من مبتدئ إلى ممارس واثق قادر على التعامل مع مجموعات البيانات الواقعية. من خلال قراءة الشروحات المنظمة، ودراسة أمثلة التعليمات البرمجية النظيفة، والعمل من خلال سيناريوهات عملية، ستفهم كيفية تنظيف البيانات، وهندسة الميزات، ونشر نماذج التعلم الآلي لحل تحديات الأعمال الفعلية. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، والفرق بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. - تحليل ومعالجة مجموعات البيانات باستخدام مكتبات Python الأساسية مثل NumPy و Pandas. - تصور اتجاهات وأنماط البيانات بوضوح باستخدام Matplotlib و Seaborn. - بناء وتقييم نماذج التعلم الخاضع للإشراف للتصنيف والانحدار، بما في ذلك أشجار القرار وآلات المتجهات الداعمة. - تطبيق تقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف، مثل K-means clustering، لتجزئة العملاء وضغط البيانات. - تنفيذ هندسة الميزات وسير عمل حفظ النماذج الحديثة لإعداد مشاريعك للنشر في العالم الحقيقي. تبدأ الدورة بالتعريفات الأساسية وإعداد البيئة قبل إرشادك خلال معالجة البيانات، وتحليل البيانات الاستكشافي، والتطبيقات خطوة بخطوة لخوارزميات التعلم الآلي الأساسية. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين تمامًا في برمجة Python وعلم البيانات، ولا تتطلب أي خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ رحلتك في علم البيانات وافتح قوة النمذجة التنبؤية اليوم.