علم البيانات والتعلم الآلي باستخدام Python: من النظرية إلى التطبيق

في عالم تحركه البيانات، تعد القدرة على استخلاص رؤى ذات مغزى وبناء أنظمة تنبؤية واحدة من أكثر مجموعات المهارات قيمة التي يمكنك اكتسابها. سواء كنت ترغب في تحليل سلوك العملاء أو أتمتة القرارات، فإن فهم المبادئ الأساسية لعلوم البيانات هو الخطوة الأولى. ترشدك هذه الدورة التدريبية النصية من مبتدئ مطلق إلى ممارس واثق. ستبدأ بإتقان الرياضيات الأساسية والإحصاءات وبرمجة Python قبل الانتقال إلى نماذج التعلم الآلي المتقدمة وسير عمل البيانات الحديثة. من خلال الشروحات المكتوبة والتطبيقات العملية التي تركز على الكود، ستطور العقلية التحليلية المطلوبة لحل تحديات البيانات الواقعية. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الإحصائية الأساسية، وتوزيعات الاحتمالات، واختبار الفرضيات لتحليل البيانات. - تطبيق أساسيات برمجة Python، بما في ذلك معايير الترميز الحديثة وهياكل البيانات النظيفة. - معالجة وتنظيف مجموعات البيانات المعقدة باستخدام مكتبات إطارات البيانات الحديثة مثل Pandas و Polars. - بناء وتقييم نماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، من الانحدار إلى التجميع (clustering). - تطبيق مفاهيم التعلم العميق الأساسية وهياكل الشبكات العصبية باستخدام Python. - تهيئة سير عمل MLOps الأساسي لضمان قابلية استنساخ النموذج وتتبع المشروع المنظم. تبدأ الدورة بالتعريفات الرياضية والإحصائية الأساسية، مما يضمن حصولك على الأساس النظري اللازم للمواضيع المتقدمة. ستنتقل بعد ذلك عبر دروس نصية منظمة تغطي معالجة البيانات، وخوارزميات التعلم الآلي، وممارسات نشر النماذج الحديثة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين الذين ليس لديهم خبرة سابقة في علوم البيانات أو البرمجة، وكذلك للمحللين الذين يتطلعون إلى الانتقال إلى أدوار التعلم الآلي. ابدأ القراءة اليوم لبناء أساسك في علوم البيانات والتعلم الآلي.