معالجة البيانات والتعلم الآلي: مسارات عمل Python المتوسطة

نادراً ما تكون البيانات نظيفة أو جاهزة للنمذجة، والانتقال إلى ما بعد التحليل الأساسي يتطلب مهارات معالجة قوية. هذه الدورة القائمة على النصوص تسد الفجوة بين نصوص Python الأساسية ومسارات التعلم الآلي المنظمة. ستنتقل من تنظيف البيانات البسيط إلى بناء مسارات إعداد البيانات والتعلم الآلي من البداية إلى النهاية. ستتعلم كيفية التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة، وهندسة خصائص عالية الجودة، وتدريب نماذج تنبؤية بثقة. ما ستتعلمه: - تنظيف وتحويل مجموعات البيانات المعقدة باستخدام تقنيات pandas المتقدمة وعمليات إطار البيانات الحديثة. - هندسة خصائص مؤثرة من بيانات الفئات، والأرقام، والتاريخ/الوقت الخام لتحسين أداء النموذج. - تطبيق خوارزميات التعلم الآلي الخاضع للإشراف لمهام التصنيف والانحدار. - تقييم أداء النموذج باستخدام التحقق المتقاطع القوي والمقاييس المناسبة. - هيكلة كود تعلم آلي نظيف وقابل للاستنساخ باستخدام المسارات ومعايير تنسيق Python الحديثة. - تطبيق تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات الأساسية لمنع تسرب البيانات وضمان موثوقية النموذج. نبدأ بالتعاريف الأساسية، والمصطلحات الرئيسية، ومفاهيم معالجة البيانات الأساسية قبل الانتقال بشكل منهجي إلى هندسة الخصائص، وتدريب النموذج، والتقييم. من خلال الشروحات المكتوبة وسيناريوهات الكود العملية، ستجني أساساً متكيناً في مسارات عمل البيانات الحديثة. تم تصميم هذه الدورة للمتعلمين الذين لديهم معرفة أساسية بـ Python والذين يرغبون في توسيع قدراتهم في علم البيانات. لا تتطلب رياضيات متقدمة أو خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ القراءة اليوم لرفع مهاراتك في معالجة البيانات والتعلم الآلي.