علم البيانات: أسس تحليل البيانات والتعلم الآلي

هل لديك فضول بشأن عالم علم البيانات ولكنك تخشى الرياضيات والبرمجة المعقدة؟ تقدم هذه الدورة مقدمة مفاهيمية واضحة للمبادئ التأسيسية للعمل مع البيانات وبناء النماذج التنبؤية. بحلول نهاية هذه الدورة، سيكون لديك فهم قوي لسير عمل علم البيانات بالكامل، بدءًا من الحصول على البيانات وإعدادها وصولاً إلى تقييم النموذج ونشره، مما يؤهلك لمزيد من الدراسة المتخصصة في هذا المجال. ما ستتعلمه: * فهم المصطلحات الأساسية والأدوار وسير العمل المستخدمة في مشاريع علم البيانات الحديثة. * تطبيق تقنيات إعداد البيانات الأساسية، بما في ذلك التنظيف والتحويل وهندسة الميزات (feature engineering). * إتقان المفاهيم التأسيسية للتعلم الآلي الخاضع للإشراف (supervised machine learning)، بما في ذلك نماذج الانحدار والتصنيف. * تحليل كيفية تطبيق الخوارزميات الشائعة مثل النماذج الخطية (linear models) وأشجار القرار (decision trees) لحل مشاكل الأعمال الواقعية. * تعلم البنية الأساسية ووظيفة الشبكات العصبية ومفاهيم التعلم العميق (deep learning). تبدأ الدورة بتحديد المفاهيم الأساسية وأنواع البيانات، ثم تتقدم عبر الخطوات المنظمة لخط أنابيب التعلم الآلي (machine learning pipeline)، مع التركيز على الفهم العملي بدلاً من النظرية المجردة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين تمامًا المهتمين بمجال علم البيانات أو التعلم الآلي. لا تتطلب خبرة سابقة في البرمجة أو معرفة بالإحصاء أو رياضيات متقدمة. ابدأ طريقك لتصبح محترفًا ملمًا بالبيانات اليوم.