ماذا ستتعلم من خلال الدورة :
- إتقان تعلم الآلة على بايثون
- القيام بإجراء تحليل قوي
- القيام بعمل تنبؤات دقيقة
- صناعة نماذج قوية للتعلم الآلي
- استخدام التعلم الآلي للأغراض الشخصية
- تكوين جيش من نماذج التعلم الآلي القوية ومعرفة كيفية دمجها لحل أي مشكلة
- تصنيف البيانات باستخدام مجموعات K-Means ، ودعم آلات المتجهات (SVM) ، و KNN ، وشجرات القرار ، و Naive Bayes ، و PCA
- القيام بتنظيف بيانات الإدخال لإزالة القيم المتطرفة
متطلبات الدورة
- لا حاجة إلى خبرة سابقة ، سوف تتعلم ما هو مطلوب. (المعرفة الأساسية للبايثون ستزيد بالتأكيد من فرصك في التعلم السريع)
التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) في كل مكان ؛ إذا كنت تريد أن تعرف كيف تستخرج شركات مثل Google و Amazon المعنى والرؤى من مجموعات البيانات الضخمة ، فإن دورة علوم البيانات هذه ستمنحك الأساسيات التي تحتاجها. يتمتع علماء البيانات بواحدة من الوظائف الأعلى أجراً ، بمتوسط راتب يبلغ 120 ألف دولار وفقًا لـ Glassdoor و إنديد. هذا مجرد متوسط! ولا يتعلق الأمر بالمال فقط – إنه عمل مثير للاهتمام أيضًا!
إذا كانت لديك بعض الخبرة في البرمجة أو البرمجة النصية ، فستعلمك هذه الدورة التدريبية التقنيات المستخدمة من قبل علماء البيانات الحقيقيين وممارسي التعلم الآلي في صناعة التكنولوجيا – وستجهزك للانتقال إلى هذا المسار الوظيفي الحار.
يتم تقديم كل مفهوم بلغة إنجليزية بسيطة ، مع تجنب الخلط بين التدوين الرياضي والمصطلحات. ثم يتم عرضه باستخدام كود بايثون الذي يمكنك تجربته والبناء عليه ، جنبًا إلى جنب مع الملاحظات التي يمكنك الاحتفاظ بها للرجوع إليها في المستقبل. لن تجد تغطية أكاديمية ورياضية عميقة لهذه الخوارزميات في هذه الدورة – ينصب التركيز على الفهم العملي لها وتطبيقها. في النهاية ، ستحصل على مشروع نهائي لتطبيق ما تعلمته!
لمن هذه الدورة:
- مطورو Python المبتدئين المتحمسين لتعلم التعلم الآلي وعلوم البيانات
- أي شخص مهتم بالتعلم الآلي.
- الطلاب الذين لديهم على الأقل معرفة بالرياضيات في المدرسة الثانوية والذين يرغبون في بدء تعلم التعلم الآلي.
- أي أشخاص من المستوى المتوسط يعرفون أساسيات التعلم الآلي ، بما في ذلك الخوارزميات الكلاسيكية مثل الانحدار الخطي أو الانحدار اللوجستي ، ولكنهم يرغبون في معرفة المزيد عنها واستكشاف جميع مجالات التعلم الآلي المختلفة.
- أي شخص لا يشعر بالراحة تجاه الترميز ولكن يهتم بالتعلم الآلي ويرغب في تطبيقه بسهولة على مجموعات البيانات.
- أي طلاب في الكلية يرغبون في بدء حياة مهنية في علوم البيانات.
- أي محللي بيانات يرغبون في الارتقاء إلى مستوى أعلى في التعلم الآلي.
- أي شخص يرغب في إنشاء قيمة مضافة لأعمالهم باستخدام أدوات التعلم الآلي القوية.