fbpx

للمبتدئين دورة تعلم الالة من الألف للياء باستخدام بايثون

0
للمبتدئين دورة تعلم الالة من الألف للياء باستخدام بايثون

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.

اترك رد

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.