علوم البيانات كورس عملي | تعلم Python وMachine Learning خطوة بخطوة

يُزود هذا البرنامج العملي في علوم البيانات المشاركين بالمهارات الأساسية في برمجة بايثون، وتصور البيانات، والإحصاء، وتنظيف البيانات، والتعلم الآلي. من خلال التمارين العملية والأمثلة الواقعية، سيكتسب المتعلمون الثقة اللازمة لتحليل البيانات، وبناء نماذج تنبؤية، واتخاذ قرارات قائمة على البيانات. يُعد هذا البرنامج مثاليًا لمحللي البيانات الطموحين، ومطوري البرامج، والمحترفين الذين يتطلعون إلى بدء مسيرة مهنية في علوم البيانات.

الوحدة 1: أساسيات البيانات وأساسيات بايثون
الوحدة 2: تصور البيانات
الوحدة 3: الإحصاء لعلوم البيانات
الوحدة 4: تنظيف البيانات ومعالجتها المسبقة
الوحدة 5: التعلم الآلي - التعلم المُشرف
الوحدة 6: التعلم الآلي - التعلم غير المُشرف

تركز هذه الدورة بشكل كبير على:

• التعلم العملي:
  تمارين عملية، ومجموعات بيانات واقعية، ومشاريع صناعية.

• منهج دراسي شامل:
  يغطي بايثون، والإحصاء، والتعلم الآلي، وأساسيات الذكاء الاصطناعي.

• مشروع التخرج:
  تطبيق جميع المفاهيم في مشروع علم بيانات متكامل.

• المهارات ذات الصلة بالقطاع:
  التركيز على أدوات مثل Pandas وScikit-Learn وTensorFlow وPower BI.

• سرد قصص البيانات:
  تعلم كيفية تصوّر الرؤى وعرضها بفعالية.

• الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:
  مقدمة في التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية.

• نشر النماذج:
  تعلم كيفية نشر نماذج التعلم الآلي في تطبيقات واقعية.

التفاصيل الرئيسية:

التاريخ: 28 ديسمبر 25 - 26 فبراير 26

الهدف الرئيسي: بناء أساس متين في علوم البيانات، وبايثون، وتعلم الآلة
المدة: حوالي ٣٦ ساعة
النظام: اونلاين عبر زووم + جميع الجلسات مسجلة
النتيجة: مهارات عملية لتحليل البيانات، وإنشاء التصورات، وبناء نماذج تعلم الآلة
الفئة المستهدفة: محللو البيانات الطموحون، والمطورون، والمحترفون الذين يدخلون مجال علوم البيانات

الاعتمادات: ACTD - AWS - Engineers Syndicate