[100% Off] Complete Linear Regression Analysis in Python 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 أنت تبحث عن دورة كاملة عن الانحدار الخطي والتي تعلمك كل ما تحتاجه لإنشاء نموذج الانحدار الخطي في بايثون، أليس كذلك؟ لقد عثرت على دورة الانحدار الخطي المناسبة! وبعد إكمال هذه الدورة ستتمكن من:

• تحديد مشكلة العمل التي يمكن حلها باستخدام تقنية الانحدار الخطي للتعلم الآلي.
• إنشاء نموذج انحدار خطي في بايثون وتحليل نتائجه.
• الممارسة والمناقشة والتحليل بثقة فهم مفاهيم التعلم الآلي

يتم تقديم شهادة إتمام يمكن التحقق منها لجميع الطلاب الذين يلتحقون بهذه الدورة التدريبية لأساسيات التعلم الآلي. كيف ستساعدك هذه الدورة؟ إذا كنت مدير أعمال أو مسؤولًا تنفيذيًا أو طالبًا من يريد تعلم وتطبيق التعلم الآلي في مشاكل العالم الحقيقي للأعمال، ستمنحك هذه الدورة قاعدة صلبة لذلك من خلال تعليمك الأسلوب الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي، وهو الانحدار الخطي، لماذا يجب عليك اختيار هذه الدورة؟ تغطي هذه الدورة كل شيء الخطوات التي ينبغي للمرء اتخاذها أثناء حل مشكلة العمل من خلال الانحدار الخطي. تركز معظم الدورات التدريبية فقط على تعليم كيفية إجراء التحليل ولكننا نعتقد أن ما يحدث قبل وبعد تشغيل التحليل هو أكثر أهمية، أي قبل تشغيل التحليل، من المهم جدًا أن لديك البيانات الصحيحة وتقوم ببعض المعالجة المسبقة عليها. وبعد إجراء التحليل، يجب أن تكون قادرًا على الحكم على مدى جودة نموذجك وتفسير النتائج لتتمكن فعليًا من مساعدة عملك. ما الذي يجعلنا مؤهلين لتعليمك؟ يتم تدريس الدورة بواسطة أبهيشيك وبوخراج. كمديرين في شركة Global Analytics Consulting، فقد ساعدنا الشركات على حل مشكلة أعمالها باستخدام تقنيات التعلم الآلي واستخدمنا خبرتنا لتضمين الجوانب العملية لتحليل البيانات في هذه الدورة، كما أننا منشئو بعض الدورات التدريبية الأكثر شيوعًا عبر الإنترنت - مع أكثر من 150.000 تسجيل وآلاف التقييمات من فئة 5 نجوم مثل هذه: هذا جيد جدًا، أحب حقيقة أن كل التفسيرات المقدمة يمكن أن يفهمها شخص عادي - جوشوا شكرًا لك المؤلف على هذه الدورة الرائعة. أنت الأفضل وهذه الدورة تستحق أي ثمن. - ديزي وعدنا أن تعليم طلابنا هو عملنا ونحن ملتزمون به. إذا كان لديك أي أسئلة حول محتوى الدورة التدريبية أو ورقة التدريب أو أي شيء يتعلق بأي موضوع، يمكنك دائمًا نشر سؤال في الدورة التدريبية أو إرسال رسالة مباشرة إلينا. قم بتنزيل ملفات التدريب، وإجراء الاختبارات، وإكمال الواجبات. مع كل محاضرة، توجد ملاحظات صفية مرفقة لتتمكن من متابعتها. يمكنك أيضًا إجراء اختبارات للتحقق من فهمك للمفاهيم. يحتوي كل قسم على مهمة تدريبية لتتمكن من تنفيذ تعلمك عمليًا. ما الذي يتم تناوله في هذه الدورة؟ تعلمك هذه الدورة التدريبية جميع خطوات إنشاء نموذج الانحدار الخطي، وهو نموذج التعلم الآلي الأكثر شيوعًا، لحل مشكلات العمل. وفيما يلي محتويات الدورة التدريبية حول الانحدار الخطي:

• القسم 1 - الأساسيات الإحصاء ينقسم هذا القسم إلى خمس محاضرات مختلفة تبدأ من أنواع البيانات ثم أنواع الإحصاء ثم التمثيلات البيانية لوصف البيانات ثم محاضرة عن مقاييس المركز مثل المتوسط ​​والمنوال وأخيرا مقاييس التشتت مثل المدى والانحراف المعياري
• القسم 2 - لغة Python الأساسية هذا القسم يساعدك على البدء باستخدام لغة Python. سيساعدك هذا القسم على إعداد بيئة python وJupyter على نظامك وسيعلمك كيفية تنفيذ بعض العمليات الأساسية في لغة Python. سوف نفهم أهمية المكتبات المختلفة مثل Numpy وPandas وSeaborn.
• القسم 3 - مقدمة إلى التعلم الآلي في هذا القسم سوف نتعلم - ماذا يعني التعلم الآلي. ما هي المعاني أو المصطلحات المختلفة المرتبطة بالتعلم الآلي؟ سترى بعض الأمثلة حتى تفهم ما هو التعلم الآلي في الواقع. ويحتوي أيضًا على خطوات تتعلق ببناء نموذج للتعلم الآلي، وليس فقط النماذج الخطية، أو أي نموذج للتعلم الآلي.
• القسم 4 - المعالجة المسبقة للبيانات في هذا القسم، ستتعرف على الإجراءات التي يتعين عليك اتخاذها خطوة بخطوة الحصول على البيانات ثم إعدادها للتحليل، هذه الخطوات مهمة جدًا. نبدأ بفهم أهمية المعرفة التجارية ثم سنرى كيفية القيام باستكشاف البيانات. نتعلم كيفية إجراء التحليل أحادي المتغير والتحليل ثنائي المتغير ثم نغطي موضوعات مثل المعالجة الخارجية وإسناد القيمة المفقودة وتحويل المتغير والارتباط.
• القسم 5 - نموذج الانحدار يبدأ هذا القسم بالانحدار الخطي البسيط و ثم يغطي الانحدار الخطي المتعدد. لقد قمنا بتغطية النظرية الأساسية وراء كل مفهوم دون التعمق في الرياضيات حتى يتسنى لك فهم مصدر المفهوم ومدى أهميته. ولكن حتى لو لم تفهمها، فلا بأس طالما أنك تتعلم كيفية تشغيل وتفسير النتيجة كما تم تدريسها في المحاضرات العملية. وننظر أيضًا في كيفية قياس دقة النماذج، ما معنى إحصائية F وكيف يتم تفسير المتغيرات الفئوية في مجموعة بيانات المتغيرات المستقلة في النتائج، وما هي الاختلافات الأخرى في طريقة المربعات الصغرى العادية وكيف نفسر النتيجة أخيرًا لمعرفة الإجابة على مشكلة العمل.

بنهاية هذه الدورة، سترتفع ثقتك في إنشاء نموذج انحدار في لغة بايثون. سيكون لديك فهم شامل لكيفية استخدام نمذجة الانحدار لإنشاء نماذج تنبؤية وحل مشكلات العمل.
تابع وانقر على زر التسجيل، وسأراكم في الدرس الأول!
CheersStart-Tech Academy
------------ فيما يلي قائمة بالأسئلة الشائعة الشائعة للطلاب الذين يرغبون في بدء رحلة التعلم الآلي الخاصة بهم- ما هو التعلم الآلي؟ التعلم الآلي هو مجال من مجالات علوم الكمبيوتر الذي يمنح الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجته بشكل صريح. هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يعتمد على فكرة أن الأنظمة يمكنها التعلم من البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل قدر من التدخل البشري. ما هي تقنية الانحدار الخطي للتعلم الآلي؟ الانحدار الخطي هو نموذج بسيط للتعلم الآلي لمشكلات الانحدار، أي عندما يكون المتغير المستهدف قيمة حقيقية. الانحدار الخطي هو نموذج خطي، على سبيل المثال. نموذج يفترض وجود علاقة خطية بين متغيرات الإدخال (x) ومتغير الإخراج الفردي (y). وبشكل أكثر تحديدًا، يمكن حساب y من مجموعة خطية من متغيرات الإدخال (x). عندما يكون هناك متغير إدخال واحد (x)، يشار إلى الطريقة باسم الانحدار الخطي البسيط. عندما يكون هناك متغيرات إدخال متعددة، فإن الطريقة يُعرف باسم الانحدار الخطي المتعدد. لماذا نتعلم تقنية الانحدار الخطي للتعلم الآلي؟ هناك أربعة أسباب لتعلم تقنية الانحدار الخطي للتعلم الآلي:1. الانحدار الخطي هو أسلوب التعلم الآلي الأكثر شيوعًا2. يتمتع الانحدار الخطي بدقة تنبؤ جيدة إلى حد ما3. الانحدار الخطي سهل التنفيذ وسهل التفسير4. يمنحك قاعدة ثابتة لبدء تعلم التقنيات المتقدمة الأخرى للتعلم الآلي. ما هو مقدار الوقت الذي يستغرقه تعلم تقنية الانحدار الخطي للتعلم الآلي؟ الانحدار الخطي سهل ولكن لا يمكن لأحد تحديد الوقت الذي يستغرقه التعلم. يعتمد الأمر عليك تمامًا. الطريقة التي اعتمدناها لمساعدتك على تعلم الانحدار الخطي تبدأ من الأساسيات وتنقلك إلى المستوى المتقدم في غضون ساعات. يمكنك اتباع نفس الشيء، لكن تذكر أنه لا يمكنك تعلم أي شيء دون الممارسة. الممارسة هي الطريقة الوحيدة لتذكر ما تعلمته. لذلك، قدمنا ​​لك أيضًا مجموعة بيانات أخرى للعمل عليها كمشروع منفصل للانحدار الخطي. ما هي الخطوات التي يجب أن أتبعها لأتمكن من بناء نموذج التعلم الآلي؟ يمكنك تقسيم عملية التعلم الخاصة بك إلى 4 أجزاء: الإحصائيات والاحتمالية - يتطلب تنفيذ تقنيات التعلم الآلي معرفة أساسية بمفاهيم الإحصاء والاحتمالات. يغطي القسم الثاني من الدورة هذا الجزء. فهم التعلم الآلي - يساعدك القسم الرابع على فهم المصطلحات والمفاهيم المرتبطة بالتعلم الآلي ويمنحك الخطوات التي يجب اتباعها لبناء نموذج التعلم الآلي. تجربة البرمجة - جزء كبير من التعلم الآلي هو برمجة. من الواضح أن Python وR تبرزان كقادة في الأيام الأخيرة. القسم الثالث سيساعدك على إعداد بيئة بايثون ويعلمك بعض العمليات الأساسية. يوجد في الأقسام اللاحقة مقطع فيديو حول كيفية تنفيذ كل مفهوم يتم تدريسه في المحاضرة النظرية في بايثون فهم نمذجة الانحدار الخطي - يمنحك الحصول على معرفة جيدة بالانحدار الخطي فهمًا قويًا لكيفية عمل التعلم الآلي. على الرغم من أن الانحدار الخطي هو أبسط تقنيات التعلم الآلي، إلا أنه لا يزال الأكثر شيوعًا مع قدرة جيدة على التنبؤ. يغطي القسم الخامس والسادس موضوع الانحدار الخطي من البداية إلى النهاية، ومع كل محاضرة نظرية تأتي محاضرة عملية مقابلة حيث نقوم فعليًا بتشغيل كل استعلام معك. لماذا نستخدم بايثون لتعلم آلة البيانات؟ يعد فهم بايثون أحد المهارات القيمة اللازمة مهنة في مجال التعلم الآلي. على الرغم من أن الأمر لم يكن كذلك دائمًا، إلا أن بايثون هي لغة البرمجة المفضلة لعلم البيانات. فيما يلي نبذة تاريخية مختصرة:    في عام 2016، تفوقت على R في Kaggle، المنصة الرائدة لمسابقات علوم البيانات.    وفي عام 2017، تفوقت على R في استطلاع KDNuggets السنوي للأدوات الأكثر استخدامًا لعلماء البيانات.    في عام 2018، أفاد 66% من علماء البيانات أنهم يستخدمون بايثون يوميًا، مما يجعلها الأداة الأولى لمحترفي التحليلات. ويتوقع خبراء التعلم الآلي أن يستمر هذا الاتجاه مع التطوير المتزايد في نظام بايثون البيئي. وعلى الرغم من أن رحلتك لتعلم برمجة بايثون قد تكون في البداية، فمن الجيد أن تعرف أن فرص العمل وفيرة (ومتنامية) أيضًا. ما الفرق بين التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق؟ ببساطة، التعلم الآلي و يستخدم استخراج البيانات نفس الخوارزميات والتقنيات المستخدمة في استخراج البيانات، باستثناء اختلاف أنواع التنبؤات. بينما يكتشف استخراج البيانات أنماطًا ومعرفة غير معروفة سابقًا، فإن التعلم الآلي يعيد إنتاج الأنماط والمعرفة المعروفة، ويطبق تلك المعلومات تلقائيًا على البيانات وصنع القرار والإجراءات. ومن ناحية أخرى، يستخدم التعلم العميق قوة حاسوبية متقدمة وأنواعًا خاصة من الشبكات العصبية وتطبيقها على كميات كبيرة من البيانات لتعلم وفهم وتحديد الأنماط المعقدة. تعد الترجمة التلقائية للغة والتشخيص الطبي أمثلة على التعلم العميق. (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)