أسس علم البيانات والتعلم الآلي

هل أنت مستعد لتحويل البيانات الخام إلى رؤى ذات مغزى ولكنك لا تعرف من أين تبدأ؟ توفر هذه الدورة مساراً واضحاً إلى عالم علوم البيانات، وتعلمك المبادئ الأساسية والمهارات العملية اللازمة للعمل مع البيانات بفعالية. بحلول نهاية هذه الدورة، سوف تفهم تدفق العمل الكامل لعلم البيانات. وسوف تكون قادراً على أخذ مجموعة من البيانات، وتنظيفها وإعدادها للتحليل، وبناء نموذج وظيفي للتعلم الآلي لإجراء التنبؤات، وتقييم أدائها ــ وكل هذا من خلال شروحات واضحة قائمة على النصوص وتمارين عملية. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية لعلم البيانات والتعلم الآلي وتطبيقاتهما في العالم الحقيقي. - ممارسة تقنيات تنظيف البيانات ومعالجتها واستكشافها باستخدام مكتبة pandas في Python. - إنشاء نماذج التنبؤ الأولى لمهام الانحدار والتصنيف باستخدام scikit-learn. - تعلم تقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس الموحدة لفهم فعاليته. -تطبيق تقنيات هندسية أساسية لتحسين القدرة التنبؤية لنموذجك - فهم أساسيات الهندسة السريعة للاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة لمهام تحليل البيانات. تبدأ هذه الدورة بالمصطلحات الأساسية والمفاهيم الأساسية قبل الانتقال إلى المهارات العملية. وستتقدم من فهم أنواع البيانات إلى بناء واختبار نماذج التعلم الآلي الخاصة بك من خلال سلسلة من الدروس المكتوبة وتمارين البرمجة. هذه الدورة مصممة للمبتدئين المطلقين. لا تحتاج إلى خبرة سابقة في علوم البيانات أو التعلم الآلي أو الإحصاءات. من المفيد التعرف على برمجة بايثون الأساسية ولكن ليس من الضروري البدء. ابدأ رحلتك في عالم البيانات اليوم.