الوصف

نظرة عامة على الدورة

تعد دورة “علم البيانات وتعلم الآلة باستخدام بايثون” فرصة مثالية للمبتدئين والمحترفين على حد سواء لتعلم كيفية استخدام لغة البرمجة بايثون في تحليل البيانات وتطبيق تقنيات تعلم الآلة. ستغطي الدورة جميع الجوانب الأساسية لعلم البيانات وتعلم الآلة، بدءًا من إعداد بيئة العمل إلى بناء النماذج وتحليل البيانات.

مخرجات التعلم

بنهاية هذه الدورة، سيكون المتعلمون قادرين على:

فهم أساسيات علم البيانات وتعلم الآلة.
استخدام مكتبات بايثون الشهيرة مثل NumPy وPandas وMatplotlib وScikit-Learn.
تحليل البيانات واستكشافها باستخدام بايثون.
بناء نماذج تعلم الآلة الأساسية.
تقييم وتحسين أداء نماذج تعلم الآلة.
تطبيق تقنيات تعلم الآلة على مشكلات حقيقية.

فوائد الدورة

تعلم عملي: تتضمن الدورة مشاريع عملية وتمارين تطبيقية لتعزيز الفهم.
إعداد للمستقبل: تزويد المتعلمين بالمهارات الأساسية التي تؤهلهم لمواصلة التعلم في مجالات أكثر تقدماً في علم البيانات وتعلم الآلة.
مرونة التعلم: يمكن للطلاب التعلم بالوتيرة التي تناسبهم، مع إمكانية الوصول إلى المواد التعليمية في أي وقت.
شهادة إتمام: يحصل المتعلمون على شهادة إتمام عند إنهاء الدورة بنجاح، مما يعزز من فرصهم في سوق العمل.

مخطط الدورة

مقدمة إلى علم البيانات وتعلم الآلة
- ما هو علم البيانات؟
- ما هو تعلم الآلة؟
- أهمية علم البيانات وتعلم الآلة في العصر الحديث
إعداد بيئة التطوير
- تثبيت بايثون
- إعداد Jupyter Notebook
- تثبيت المكتبات الأساسية (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn)
أساسيات بايثون
- المتغيرات وأنواع البيانات
- العمليات الحسابية والمنطقية
- الحلقات والجمل الشرطية
- الدوال
تحليل البيانات باستخدام Pandas
- استيراد البيانات واستكشافها
- تنظيف البيانات ومعالجتها
- تحليل البيانات واستخراج الإحصاءات الأساسية
التحليل البصري باستخدام Matplotlib وSeaborn
- إنشاء الرسوم البيانية الأساسية
- تحليل البيانات بصرياً
- تخصيص الرسوم البيانية
مقدمة إلى NumPy
- إنشاء المصفوفات والتعامل معها
- العمليات الحسابية على المصفوفات
- تطبيق العمليات الإحصائية باستخدام NumPy
مقدمة إلى تعلم الآلة باستخدام Scikit-Learn
- مفهوم تعلم الآلة وأنواعه
- تحميل البيانات وتحضيرها
- بناء نماذج تعلم الآلة الأساسية (التصنيف، التراجع)
تقييم وتحسين النماذج
- تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار
- استخدام المقاييس المختلفة لتقييم أداء النماذج
- تحسين النماذج باستخدام تقنيات مثل Grid Search وCross-Validation
مشروع عملي: تطبيق تعلم الآلة
- اختيار مشكلة حقيقية
- تحليل البيانات وبناء النموذج
- تقييم النموذج وتحسينه
- تقديم النتائج
نشر النماذج
- إعداد النموذج للنشر
- نشر النموذج على منصة مثل Flask أو Django
- اختبار النموذج في بيئة الإنتاج

هذه الدورة مصممة لتكون نقطة انطلاق قوية لأي شخص يرغب في تعلم علم البيانات وتعلم الآلة باستخدام بايثون، وتوفر الأساسيات التي يمكن البناء عليها لمزيد من التعلم والتطور في هذا المجال المثير.