علم البيانات باستخدام CoPilot ووكلاء الذكاء الاصطناعي: التحليل والنمذجة العملية

يتغير تحليل البيانات الحديث بسرعة، وأصبح مساعدو الذكاء الاصطناعي الآن أدوات أساسية لكتابة التعليمات البرمجية، واستكشاف مجموعات البيانات، وبناء النماذج التنبؤية. يرشدك هذا المساق النصي خلال استخدام CoPilot ووكلاء الذكاء الاصطناعي لتسريع سير عملك في علم البيانات، وتحويل البيانات الأولية إلى رؤى أعمال قابلة للتنفيذ. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لعلوم البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وهندسة الأوامر (prompt engineering) لتوليد التعليمات البرمجية - معالجة وتنظيف مجموعات البيانات غير المنظمة باستخدام CoPilot للتعامل مع القيم المفقودة ودمج المصادر - إنشاء تصورات ولوحات معلومات واضحة باستخدام مكتبات Python مثل Matplotlib و Seaborn - بناء والتحقق من صحة نماذج التعلم الآلي للتصنيف والتنبؤ - تطبيق تقنيات الكشف عن الحالات الشاذة (anomaly detection) مثل Z-Score و Isolation Forest لتحديد أنماط البيانات غير العادية - تصميم سير عمل مخصص لوكلاء الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام تحليل البيانات المتكررة ستبدأ بالتعريفات الأساسية والأوامر البسيطة، وتتقدم تدريجياً إلى مسارات بيانات معقدة واستراتيجيات تقييم النماذج. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين الذين ليس لديهم خبرة سابقة في علم البيانات أو الذكاء الاصطناعي ويرغبون في تعلم سير العمل الحديثة والمعززة بالذكاء الاصطناعي. ابدأ القراءة اليوم لبناء أول سير عمل للبيانات مدعوم بالذكاء الاصطناعي.