[100% Off] Complete Data Science & Machine Learning Course Free Course Coupon

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

وصف عنوان الدورة: الدورة الكاملة لعلوم البيانات والتعلم الآلي وصف الدورة: مرحبًا بك في "الدورة التدريبية الكاملة لعلوم البيانات والتعلم الآلي"! في هذه الدورة الشاملة، ستبدأ رحلة لإتقان أساسيات علم البيانات والتعلم الآلي، بدءًا من المعالجة المسبقة للبيانات وتحليل البيانات الاستكشافية وحتى بناء النماذج التنبؤية ونشرها في الإنتاج. سواء كنت مبتدئًا أو محترفًا ذو خبرة، ستزودك هذه الدورة بالمعرفة والمهارات اللازمة للنجاح في المجال الديناميكي لعلوم البيانات والتعلم الآلي. نظرة عامة على الفصل:

مقدمة في علوم البيانات والتعلم الآلي:< ul>

فهم مبادئ ومفاهيم علم البيانات والتعلم الآلي.

استكشف تطبيقات العالم الحقيقي واستخدم حالات علم البيانات في مختلف الصناعات.

أساسيات بايثون للبيانات العلوم:

• تعرف على أساسيات لغة البرمجة Python ومكتباتها لعلوم البيانات، بما في ذلك NumPy وPandas وMatplotlib.
• إتقان تقنيات معالجة البيانات وتحليلها وتصورها باستخدام Python.< /li>

المعالجة المسبقة للبيانات وتنظيفها:

• فهم أهمية المعالجة المسبقة للبيانات وتنظيفها في سير عمل علم البيانات.
• تعرف على تقنيات التعامل البيانات المفقودة، القيم المتطرفة والتناقضات في مجموعات البيانات.

تحليل البيانات الاستكشافية (EDA):

• إجراء تحليل البيانات الاستكشافية للحصول على رؤى حول الأنماط والعلاقات الأساسية في البيانات.
• تصور توزيعات البيانات وارتباطاتها واتجاهاتها باستخدام الأساليب الإحصائية وأدوات التصور.

هندسة الميزات والاختيار:

• مهندس الميزات الجديدة و قم بتحويل الميزات الحالية لتحسين أداء النموذج.
• حدد الميزات ذات الصلة باستخدام تقنيات مثل تصنيف أهمية الميزة وتقليل الأبعاد.

بناء النماذج وتقييمها:< ul>

إنشاء نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، وتعزيز التدرج.

تقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس والتقنيات المناسبة، بما في ذلك التحقق من الصحة و ضبط المعلمات الفائقة.

تقنيات التعلم الآلي المتقدمة:

• التعمق في تقنيات التعلم الآلي المتقدمة مثل أجهزة المتجهات الداعمة (SVM) والشبكات العصبية وأساليب التجميع .

نشر النماذج وإنتاجها:

• نشر نماذج التعلم الآلي المدربة في بيئات الإنتاج باستخدام الحاويات والخدمات السحابية.
• نموذج المراقبة أداء، قابلية التوسع والموثوقية في الإنتاج وإجراء التعديلات اللازمة.

سجل الآن واطلق العنان للإمكانات الكاملة لعلم البيانات والتعلم الآلي من خلال الدورة التدريبية الكاملة لعلوم البيانات والتعلم الآلي! (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); احصل على قسيمة إذا لم يتم فتح القسيمة، قم بتعطيل Adblock، أو جرب متصفحًا آخر.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)