مشروع علم بيانات باستخدام Python: بناء محرك توصيات للكتب

إن العثور على الكتاب الرائع التالي يمثل تحديًا للقراء، لكن علم البيانات (data science) يقدم حلاً أنيقًا. يعد بناء محرك توصيات أحد أكثر المشاريع العملية والمجزية التي يمكنك القيام بها لإتقان سير عمل علم البيانات في العالم الحقيقي. في هذه الدورة النصية، ستنتقل من فهم مفاهيم التوصية الأساسية إلى كتابة نظام توصية كتب يعمل بكامل طاقته في Python. ستتعلم كيفية معالجة بيانات الكتب النصية، وحساب أوجه التشابه، وتوليد اقتراحات مخصصة. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لأنظمة التوصية، بما في ذلك التصفية التعاونية (collaborative) والقائمة على المحتوى (content-based filtering). - إعداد وتنظيف مجموعات بيانات الكتب المهيكلة باستخدام مكتبات بيانات Python الحديثة. - استخراج الميزات من البيانات النصية باستخدام تقنيات التحويل إلى متجهات (vectorization) مثل TF-IDF. - حساب درجات التشابه لمطابقة تفضيلات المستخدم مع ملفات تعريف الكتب ذات الصلة. - تقييم أداء نظام التوصية الخاص بك باستخدام مقاييس علم البيانات القياسية. تبدأ الدورة بالتعريفات التأسيسية وإعداد البيانات قبل إرشادك خطوة بخطوة عبر هندسة الميزات (feature engineering)، ونمذجة التشابه (similarity modeling)، والتقييم النهائي للنظام. تم تصميم هذه الدورة للمحللين الطموحين للبيانات والمطورين والمبتدئين المتحمسين لتطبيق معرفتهم الأساسية بـ Python على مشروع ملموس في علم البيانات. لا تتطلب خلفية متقدمة في الرياضيات أو التعلم الآلي (machine learning). ابدأ القراءة اليوم لبناء أول نظام توصيات ذكي خاص بك من الصفر.