تحليل البيانات والتعلم الآلي للأنظمة الذكية

تعتمد المؤسسات اليوم على الرؤى المستندة إلى البيانات لاتخاذ قرارات حاسمة، ولكن تحويل البيانات الأولية إلى إجراءات ذكية يتطلب فهمًا قويًا لكل من تحليل البيانات والتعلم الآلي. يسد هذا المساق الفجوة، حيث يقدم لك المفاهيم الأساسية لمعالجة البيانات، والنمذجة التنبؤية، وسير العمل القابلة للتطوير. ستنتقل من مبتدئ تمامًا إلى ممارس واثق قادر على هيكلة مسارات البيانات، وتدريب نماذج التعلم الآلي، وفهم كيفية تشغيل مفاهيم الحوسبة عالية الأداء للذكاء الاصطناعي الحديث (AI). ما ستتعلمه: فهم المفاهيم الأساسية لعلوم البيانات، والتعلم الآلي، والحوسبة عالية الأداء؛ تحليل مجموعات البيانات المعقدة باستخدام مكتبات إطارات البيانات الحديثة وتقنيات إعداد البيانات؛ بناء وتقييم نماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف؛ استكشاف مبادئ معالجة البيانات القابلة للتطوير لمجموعات البيانات الكبيرة؛ تنفيذ سير عمل حديثة لتقييم النماذج و MLOps الأساسية لضمان أنظمة اتخاذ قرار موثوقة؛ تصميم مسارات بيانات منظمة تنظف البيانات الأولية وتحولها وتعدها لخوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI). يبدأ المساق بالمصطلحات الرئيسية والمفاهيم الأساسية قبل إرشادك خطوة بخطوة عبر سير عمل تحليل البيانات والتعلم الآلي العملي. ستتقدم من خلال الشروحات المكتوبة، وشروحات التعليمات البرمجية، والتمارين المفاهيمية المصممة لتعزيز تعلمك. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين تمامًا، ومحللي البيانات الطموحين، والمهنيين الذين يتطلعون إلى الانتقال إلى الذكاء الاصطناعي (AI)، ولا يتطلب أي خبرة برمجية سابقة. ابدأ القراءة اليوم لبناء أساسك في تحليل البيانات والتعلم الآلي.