Certification in Data Science using Python

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 :

الوصف اتخذ الخطوة التالية في علم البيانات ورحلة بايثون! سواء كنت عالم بيانات طموحًا، أو محللًا، أو مهندس تعلم آلي، أو قائد أعمال، ستزودك هذه الدورة بالمهارات اللازمة لتسخير تقنيات بايثون والتحليلات الحديثة للحلول المستندة إلى البيانات في العالم الحقيقي. تعرف على كيفية قيام أدوات مثل Pandas وScikit-learn وTensorFlow وKeras وSpark بتغيير الطريقة التي تقوم بها المؤسسات بتحليل البيانات وإجراء التنبؤات وإنشاء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي. وبالاستعانة بالمشروعات العملية ودراسات الحالة، سوف تقوم بما يلي:

• إتقان مفاهيم علم البيانات الأساسية وسير عمل Python المطبق على مجموعات البيانات الحقيقية.
• اكتساب خبرة عملية في جمع البيانات وتنظيفها معالجة البيانات باستخدام مكتبات مثل Pandas وNumPy.
• تعلم كيفية تصور البيانات وتحليلها وتصميمها باستخدام خوارزميات Matplotlib وSeaborn والتعلم الآلي.
• استكشف موضوعات متقدمة مثل هندسة الميزات والشبكات العصبية والتعلم العميق وتحليلات البيانات الضخمة باستخدام PySpark.
• فهم أفضل الممارسات لتقييم النماذج وقابلية الشرح والتواصل رؤى فعالة.
• ضع نفسك للحصول على ميزة تنافسية من خلال بناء المهارات المطلوبة عند تقاطع البرمجة وعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي.

أطر عمل الدورة · محاضرات فيديو جذابة ودراسات حالة ومشاريع وموارد قابلة للتنزيل وتمارين تفاعلية - مصممة لمساعدتك على فهم عميق لكيفية تطبيق Python لعلوم البيانات والتعلم الآلي. · تتضمن الدورة التدريبية دراسات حالة خاصة بالصناعة، وتمارين الترميز، والاختبارات، والتقييمات الذاتية، والمختبرات العملية لتعزيز قدرتك على جمع البيانات وتحليلها ووضع نماذج لها بشكل فعال. · في الجزء الأول من الدورة، ستتعلم أساسيات علم البيانات، وPython، ومهارات التعامل مع البيانات الأساسية. · في الجزء الأوسط من الدورة، ستكتسب خبرة عملية في إجراء تحليل البيانات الاستكشافية، وتطبيق الإحصائيات، وبناء خوارزميات التعلم الآلي، والعمل باستخدام أدوات البيانات الضخمة مثل Spark. · في الجزء الأخير من الدورة، سوف تستكشف التعلم العميق، وقابلية تفسير النماذج، والتحليلات المتقدمة، ومشاريع العالم الحقيقي الكاملة. سيتم الرد على جميع استفساراتك في غضون 48 ساعة، مع تقديم الدعم الكامل طوال رحلة التعلم الخاصة بك.
محتوى الدورة: الجزء الأول: المقدمة والخطة الدراسية · المقدمة ومعرفة معلمك · الخطة الدراسية وهيكل الدورة
الوحدة 1. مقدمة لعلوم البيانات وPython1.1. نظرة عامة على علوم البيانات1.2. مقدمة إلى لغة بايثون لعلوم البيانات1.3. اختتام مقدمة لعلم البيانات وPythonModule 2. معالجة البيانات وتنظيفها2.1. استيراد وتصدير البيانات2.2. تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة2.3. اختتام معالجة البيانات والتنظيفModule 3. تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)3.1. تصور البيانات باستخدام Matplotlib وSeaborn3.2. الإحصاء الوصفي وتلخيص البيانات3.3. اختتام وحدة تحليل البيانات الاستكشافية 4. التحليل الإحصائي باستخدام Python4.1. اختبار الفرضيات4.2. النمذجة الإحصائية4.3. اختتام التحليل الإحصائي باستخدام PythonModule 5. أساسيات التعلم الآلي 5.1. مقدمة للتعلم الآلي5.2. بناء وتقييم نماذج التعلم الآلي5.3. اختتام أساسيات التعلم الآلي الوحدة 6. خوارزميات التعلم الآلي باستخدام Python6.1. خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف6.2. خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة6.3. اختتام خوارزميات التعلم الآلي باستخدام PythonModule 7. موضوعات متقدمة في علوم البيانات 7.1. ميزة الهندسة7.2. التعلم العميق والشبكات العصبية7.3. قابلية تفسير النموذج وقابلية الشرح7.4. اختتام المواضيع المتقدمة في علوم البيانات الوحدة 8. التعلم العميق باستخدام Python8.1. مقدمة للتعلم العميق8.2. بناء نماذج التعلم العميق باستخدام TensorFlow وKeras8.3. اختتام التعلم العميق باستخدام PythonModule 9. تحليلات البيانات الضخمة باستخدام Python9.1. مقدمة لتقنيات البيانات الضخمة9.2. تحليل البيانات الضخمة باستخدام Spark9.3. اختتام تحليلات البيانات الضخمة باستخدام PythonModule 10. مشاريع علوم البيانات التطبيقية10.1. مشاريع علوم بيانات العالم الحقيقي10.2. تنفيذ المشروع وعرضه10.3. خاتمة

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)