Forecast Crypto Market with Time Series & Machine Learning

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 :

مرحبًا بك في التنبؤ بسوق العملة المشفرة مع دورة النبي والسلسلة الزمنية والتعلم الآلي. هذه دورة شاملة قائمة على المشروع حيث ستتعلم خطوة بخطوة حول كيفية إجراء التحليل المعقد والتصور على مجموعة بيانات سوق العملة المشفرة. ستركز هذه الدورة بشكل أساسي على التنبؤ بأسعار العملة المشفرة باستخدام ثلاثة نماذج مختلفة للتنبؤ ، تلك هي النبي ، والتحلل من السلاسل الزمنية ، والتعلم الآلي ، خاصة أننا سنستخدم الغابات العشوائية و XgBoost. فيما يتعلق بلغة البرمجة ، سنستخدم Python جنبًا إلى جنب مع العديد من المكتبات مثل Pandas لأداء نمذجة البيانات ، و Numpy لأداء العمليات الحسابية المعقدة ، و Matplotlib لتصور البيانات ، و TensorFlow ، وهي مكتبة تعلم الآلة مفتوحة المصدر تستخدم في بناء وتدريب مختلف نماذج التعلم العميق. وفي الوقت نفسه ، بالنسبة لمصدر البيانات ، سنقوم بتنزيل مجموعة بيانات سوق Crypto من Kaggle. في جلسة المقدمة ، ستتعلم الأساسيات الأساسية للتنبؤ بسوق العملة المشفرة ، مثل التعرف على خصائص سوق التشفير ونماذج التنبؤ التي سيتم استخدامها. بعد ذلك ، تابع من خلال تعلم الرياضيات الأساسية وراء نموذج النبي وتحلل السلاسل الزمنية حيث سيتم توجيهك خطوة بخطوة حول كيفية تحليل دراسة الحالة وإجراء الحساب الأساسي. تهدف هذه الجلسة إلى إعداد معرفتك وفهمك قبل تنفيذ هذه النماذج في مشروع التنبؤ. بعد ذلك ، ستتعلم أيضًا العديد من العوامل التي يمكن أن تؤثر على سوق العملة المشفرة ، مثل السيولة ، وغطاء السوق ، وحجم المعاملات ، والعرض المتداول. بمجرد أن تتعلم كل المعرفة اللازمة حول التنبؤ في سوق التشفير ، سنبدأ المشروع أولاً ، وسيتم توجيهك أولاً خطوة بخطوة حول كيفية إعداد Google Colab لأننا سنستخدمه كإيدي في هذا المشروع ، ثم أنت سوف يتعلم أيضًا كيفية العثور على مجموعات البيانات وتنزيلها من Kaggle. بعد إعداد IDE ومجموعات البيانات ، ستدخل القسم الرئيسي للدورة التدريبية وهو قسم المشروع. سيتألف المشروع من ثلاثة أجزاء ، وهو الأول يتوقع سوق العملة المشفرة باستخدام نموذج النبي ، والثاني هو التنبؤ بسوق العملة المشفرة باستخدام نموذج تحلل السلسلة الزمنية ، وفي الوقت نفسه ، يتنبأ السوق الثالث بسوق العملة المشفرة باستخدام نماذج التعلم الآلي على وجه التحديد غابة ، و xgboost. أخيرًا ، في نهاية الدورة ، ستتعلم أيضًا كيفية إجراء تقييمات النموذج لتقييم دقة وجودة نموذج التنبؤ الخاص بك. تعلم التنبؤ بسوق التشفير؟ هل ستكون دقيقة؟ حسنًا ، هناك العديد من الإجابات على هذه الأسئلة. أولاً ، تقدمت كل من العملة المشفرة وتكنولوجيا البيانات الضخمة بسرعة كبيرة في السنوات القليلة الماضية ، وبالتالي ، يجمع بين كلا يبدو كأنهما فكرة رائعة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن دمج تكنولوجيا البيانات الضخمة وخاصة التعلم الآلي والسلاسل الزمنية سيمكننا من إنشاء تنبؤات أكثر دقة تعتمد على البيانات. ليس ذلك فحسب ، يمكن استخدام الأنماط والاتجاهات من البيانات التاريخية كمؤشر جيد للتنبؤ بما سيحدث في المستقبل. ومع ذلك ، بغض النظر عن مدى تقدم أو دقة نموذج التنبؤ الخاص بك ، فلا يزال عليك أن تدرك أنه لا يوجد شيء يزيد عن دقة 100 ٪ عندما يتعلق الأمر بالتنبؤ. أخيرًا وليس آخرًا ، يمكن أن يكون تعلم كيفية التنبؤ بمجموعات المعرفة والمهارات ذات قيمة كبيرة لأنك ستتمكن من تنفيذ نفس المفهوم الدقيق للأسواق الأخرى مثل سوق الأوراق المالية أو سوق السلع أو حتى سوق العقارات. توقع أن تتعلم من الدورة:

• تعلم الأساسيات الأساسية للتنبؤ بسوق العملة المشفرة ، مثل التعرف على خصائص سوق التشفير ونماذج التنبؤ التي سيتم استخدامها
• تعلم الرياضيات والمنطق وراء التنبؤ النبي النموذج ، مثل التعرف على عامل الاتجاه ، ومكون الموسمية ، ومكون العطلات
• تعلم الرياضيات والمنطق وراء نموذج تحلل السلاسل الزمنية ، مثل التعرف على مكون الاتجاه ، والمكون الموسمي ، والمكون المتبقي
• تعلم كيفية تقسيم مجموعة البيانات باستخدام خوارزمية الغابات العشوائية وتعلم كيفية حساب شوائب جيني
• تعلم العديد من العوامل التي يمكن أن تؤثر على سوق العملة المشفرة ، مثل التداول ، حجم المعاملات ، السيولة ، غطاء السوق ، والأمان
• تعلم كيفية العثور على مجموعات البيانات وتنزيلها من Kaggle
• تعلم كيفية تحميل البيانات إلى Google Colab Studio
• تعلم كيفية تنظيف مجموعات البيانات من القيم المفقودة والقيم القيم المكررة
• تعلم كيفية اكتشاف القيم المتطرفة في مجموعة البيانات
• تعلم كيفية تحليل وتصور تقلبات الأسعار اليومية والسنوية
• تعلم كيفية اكتشاف اتجاه السوق وحسابها المتوسط ​​المتحرك
• تعلم كيفية العثور على العلاقة بين السعر والحجم باستخدام TensorFlow
• تعلم كيفية بناء نموذج التنبؤ باستخدام Prophet
• تعلم كيفية بناء نموذج التنبؤ باستخدام الوقت باستخدام الوقت تحلل السلسلة
• تعلم كيفية بناء نموذج التنبؤ باستخدام التعلم الآلي ، وخاصة الغابات العشوائية وخوارزمية XgBoost
• تعلم كيفية تقييم دقة وجودة نماذج التنبؤ باستخدام تغطية الفاصل الزمني للتنبؤ ، والمكون التحليل ، وتحليل أهمية الميزة

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)