منذ 17 ساعة
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 :
تم تصميم هذه الدورة التدريبية الشاملة، التعلم الآلي وعلوم بيانات بايثون للأعمال والذكاء الاصطناعي، لتحويلك من مبتدئ في مجال البيانات إلى ممارس ماهر. سواء كنت محترفًا في مجال الأعمال ويتطلع إلى الاستفادة من الرؤى المستندة إلى البيانات، أو طالبًا حريصًا على دخول مجال الذكاء الاصطناعي، أو مطورًا يهدف إلى إضافة مهارات جديدة قوية إلى مجموعة الأدوات الخاصة بك، فإن هذه الدورة التدريبية توفر مسارًا واضحًا وعمليًا وقائمًا على المشاريع لتحقيق الإتقان.سأتخطى النظرية الأكاديمية الثقيلة وأتعمق مباشرة في التطبيق العملي للتعلم الآلي. سوف تتعلم من خلال العمل، وبناء مجموعة من مشاريع العالم الحقيقي التي تنطبق على الفور على تحديات الأعمال والذكاء الاصطناعي. ينصب تركيزنا على حل المشكلات باستخدام الأدوات الأكثر شيوعًا وقوة في الصناعة: Python وPandas وNumPy وScikit-learn وMatplotlib.
بحلول نهاية هذه الدورة التدريبية، لن تفهم المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي فحسب، بل ستتمكن أيضًا من تنفيذها بثقة. ستكتسب فهمًا عميقًا لكيفية جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها لإجراء تنبؤات دقيقة واتخاذ قرارات مستنيرة.
لماذا هذه الدورة؟ في عالم اليوم القائم على البيانات، تعتمد المؤسسات على علم البيانات والذكاء الاصطناعي لتظل قادرة على المنافسة. إن فهم كيفية تسخير البيانات بشكل فعال يمكن أن يساعد الشركات على التنبؤ بالاتجاهات وتحسين العمليات واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً. تم تصميم هذه الدورة التدريبية خصيصًا لسد الفجوة بين مفاهيم التعلم الآلي التقنية وتطبيقات الأعمال العملية.
ما ستتعلمه
- ابدأ بأساسيات Python وتعلم كيفية كتابة تعليمات برمجية نظيفة وفعالة لتحليل البيانات.
- تعرف على كيفية معالجة البيانات وتنظيفها وتصورها باستخدام مكتبات Python الشائعة مثل Pandas وNumPy وMatplotlib لاستخراج البيانات المفيدة. الرؤى.
- فهم المفاهيم الإحصائية الأساسية التي تشكل أساس التعلم الآلي، بما في ذلك الاحتمالات والتوزيعات واختبار الفرضيات.
- تعمق في الخوارزميات الأساسية مثل الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، والتجميع، ودعم آلات المتجهات.
- استكشف تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، بما في ذلك الشبكات العصبية، وتعلم كيفية تطبيقها على حل مشاكل العمل المعقدة.
- تعرف على كيفية تقييم أداء نماذجك وتحسين دقتها باستخدام تقنيات مثل التحقق من الصحة وضبط المعلمات الفائقة.
- طبّق مهاراتك على مجموعات البيانات من التمويل والتسويق والمبيعات والعمليات لإنشاء رؤى قابلة للتنفيذ تدفع القرارات الإستراتيجية.
لماذا ستنجحتجمع هذه الدورة التدريبية بين النظرية والتمارين العملية وتطبيقات الأعمال في العالم الحقيقي لضمان أنك لا تفهم المفاهيم فحسب، بل تعرف أيضًا كيفية تنفيذها بفعالية. بحلول نهاية الدورة التدريبية، ستكون واثقًا من قدرتك على بناء نماذج التعلم الآلي وتقييمها ونشرها باستخدام Python - وترجمة هذه النماذج إلى رؤى أعمال قابلة للتنفيذ.
ما ستتمكن من فعله بعد إكمال هذه الدورة التدريبية:
- كتابة برامج Python لتحليل البيانات ومهام الذكاء الاصطناعي.
- إنشاء نماذج التعلم الآلي وتقييمها للتنبؤ والتصنيف والتجميع.
- استخدام البيانات تقنيات التصور لتوصيل الرؤى بوضوح.
- تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لحل مشاكل العمل العملية.
- اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات لتحسين استراتيجية الأعمال والعمليات.
- تطوير محفظة احترافية تعرض علوم البيانات الحقيقية ومشاريع الذكاء الاصطناعي.
من خلال التسجيل في التعلم الآلي وعلوم بيانات Python للأعمال والذكاء الاصطناعي، فإنك تستثمر في المهارات التي هي في ارتفاع الطلب عبر الصناعات في جميع أنحاء العالم. سواء كان هدفك هو بدء مهنة في علوم البيانات، أو تعزيز قدرات تحليلات أعمالك، أو الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لمؤسستك، فإن هذه الدورة التدريبية توفر المعرفة والأدوات والثقة لتحقيق النجاح.
ابدأ رحلتك اليوم وقم بتغيير الطريقة التي تفهم بها البيانات وتستخدمها للأعمال والذكاء الاصطناعي.
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)
0 تعليقات
تسجيل دخول