Data Mining MCQ [2023]

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 :

أكثر من 300 سؤال وأجوبة للمقابلة الخاصة بالتنقيب عن البيانات، اختبار تدريبي لـ MCQ مع شرح مفصل. [تم التحديث عام 2023] انطلق في رحلة لإتقان تعقيدات استخراج البيانات من خلال دورة اختبار MCQ الشاملة والتفاعلية. صُممت هذه الدورة التدريبية للمتحمسين والمهنيين والطلاب على حدٍ سواء، وهي تغطي المجال الواسع لاستخراج البيانات، وترشدك عبر مسار تعليمي منظم بدقة باستخدام استبيانات واقعية. ما ستتعلمه:

• القسم 1: مقدمة لاستخراج البيانات تعمق في أساسيات استخراج البيانات، واستكشف النظرة العامة والعمليات والتقنيات والتطبيقات المتنوعة. فهم الآثار الأخلاقية والاجتماعية، ووضع أساس قوي للتعامل الأخلاقي مع البيانات واتخاذ القرار.
• القسم 2: المعالجة المسبقة للبيانات في التنقيب عن البيانات احصل على رؤى مهمة حول مراحل المعالجة المسبقة، بما في ذلك تنظيف البيانات وتكاملها وتقليلها والتعامل مع البيانات المزعجة والمفقودة. تعرف على تقنيات التطبيع والتوحيد القياسي وتقليل الأبعاد المهمة لتحليل البيانات بكفاءة.
• القسم 3: خوارزميات استخراج البيانات تعمق في جوهر استخراج البيانات باستخدام الخوارزميات. فهم خوارزميات التصنيف مثل Decision Trees وNive Bayes وSVM؛ خوارزميات التجميع بما في ذلك K-Means وDBSCAN والتجميع الهرمي؛ والتعرف على تعدين قواعد الارتباط، وتحليل الانحدار، واكتشاف الشذوذ، وطرق المجموعة.
• القسم 4: التقييم والتحقق من الصحة في استخراج البيانات اكتشف أهمية مقاييس الارتباط والارتباط ومقاييس تقييم النماذج القوية. تعرف على تقنيات التحقق من الصحة، والفروق الدقيقة بين الإفراط في التجهيز وعدم التناسب، ومنحنيات ROC، والمساحة تحت المنحنى، واستراتيجيات التعامل مع البيانات غير المتوازنة.
• القسم 5: موضوعات التنقيب عن البيانات المتقدمة استكشف موضوعات متقدمة مثل التنقيب عن النصوص، والتنقيب عن الويب والوسائط الاجتماعية، والتنقيب عن البيانات المكانية والزمنية، والتنقيب عن البيانات المتدفقة، وتحليلات البيانات الضخمة، وتقنيات التعلم العميق. يضمن هذا القسم أنك على اطلاع بأحدث الاتجاهات والمنهجيات في مجال التنقيب عن البيانات.
• القسم 6: أدوات وتقنيات التنقيب عن البيانات احصل على معرفة عملية حول أدوات التنقيب عن البيانات الشائعة مثل Weka وRapidMiner وKNIME. فهم دور أنظمة قواعد البيانات، وتخزين البيانات، وقواعد بيانات NoSQL، وHadoop، وMapReduce، وSpark، وأدوات تصور البيانات في مجال استخراج البيانات.

تنسيق الدورة (الاختبار): تم تنسيق دورة الاختبار الخاصة بالتنقيب في البيانات MCQ لتوفير تجربة تعليمية غامرة وتفاعلية، مع التركيز بشكل كامل على أسئلة الاختيار من متعدد (MCQs). تم تصميم هذا النهج الفريد لاختبار وتعزيز فهمك لكل موضوع ضمن المجال الواسع لاستخراج البيانات. نقوم بتحديث الأسئلة بانتظام: للتأكد من أن دورتنا تظل ذات صلة ومحدثة بأحدث الاتجاهات والتطورات في مجال استخراج البيانات، نحن ملتزمون بتحديث أسئلتنا بانتظام. وإليك كيف يفيدك ذلك:

• البقاء على اطلاع دائم: يتطور مجال استخراج البيانات باستمرار، وتعني تحديثاتنا المتكررة أنك تتعلم أحدث المفاهيم والأدوات والتقنيات.
• تجربة تعليمية محسنة: مع إضافة أسئلة جديدة، لن تصبح رحلة التعلم الخاصة بك راكدة أبدًا. هذه الإضافة المستمرة للمحتوى الجديد تجعل الدورة مثيرة للاهتمام ومليئة بالتحديات.
• التحضير للعالم الحقيقي: من خلال الحفاظ على محتوى الدورة التدريبية محدثًا، نضمن أنك مستعد جيدًا لمواجهة تحديات العالم الحقيقي ومواكبًا لمعايير الصناعة.
• التحسين المستمر: نحن نقدر التعليقات وندمج الاقتراحات المقدمة من المتعلمين لدينا لتحسين وتوسيع بنك الأسئلة الخاص بنا، مما يضمن تجربة تعليمية عالية الجودة.

تم تصميم الدورة التدريبية لدينا لتكون شاملة ومرنة، وتستوعب سرعات وأنماط التعلم المختلفة. مع التركيز على التعلم التفاعلي والتطبيق في العالم الحقيقي، تعد هذه الدورة خيارًا ممتازًا لأي شخص يتطلع إلى التعمق في عالم استخراج البيانات، وتعزيز مهاراته المهنية، ومواكبة مجال تحليل البيانات سريع التطور. سجل الآن وابدأ رحلتك لتصبح خبيرًا في مجال التنقيب عن البيانات. سواء كنت بدأت للتو أو تتطلع إلى تعميق معرفتك الحالية، فإن هذه الدورة هي بوابتك لإتقان المجال الديناميكي لاستخراج البيانات!

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)