دورة تعلم الآلة الكاملة: علوم البيانات في بايثون - MOOC - Udemy

هل تدق كلمتا التعلم الآلي أو عالم البيانات جرسًا؟ هل تشعر بالفضول بشأن ماهية هذه التقنيات أو لماذا تدفع الشركات في جميع أنحاء العالم راتبًا يتراوح بين 120.000 ألف دولار إلى 200.000 ألف دولار سنويًا لعالم بيانات؟ 

حسنًا ، تم تصميم هذه الدورة التدريبية وتصميمها بواسطة متخصص من عالم علوم البيانات ، مثل خوان جابرييل جوميلا ، حتى يشاركك كل معارفه معك ويساعدك على فهم النظرية المعقدة للرياضيات التي تقف وراءها ، الخوارزميات ومكتبات برمجة Python لتصبح خبراء حتى لو لم تكن لديك خبرة سابقة. 

سنرى خطوة بخطوة كيفية بدء العمل مع المفاهيم والخوارزميات من عالم التعلم الآلي. مع كل فصل وقسم جديد تكمله ، سيكون لديك مهارات جديدة ستساعدك على فهم هذا العالم الكامل والمربح الذي يمكن أن يكون عليه هذا الفرع من علوم البيانات.

أخبرك أيضًا أن هذه الدورة ممتعة للغاية ، على غرار خوان جابرييل جوميلا وأنك ستتعلم وتستمتع أثناء تعلم تقنيات التعلم الآلي باستخدام بايثون. على وجه الخصوص ، ستكون الموضوعات التي سنعمل عليها كما يلي:

الجزء 1 - تثبيت Python والحزم اللازمة لعلوم البيانات والتعلم الآلي وتصور البيانات
الجزء 2 - التطور التاريخي للتحليلات التنبؤية والتعلم الآلي
الجزء 3 - المعالجة المسبقة وتنظيف البيانات 
الجزء 4 - معالجة البيانات ومشاحنات البيانات والعمليات باستخدام مجموعات البيانات وتوزيعات الاحتمالات الأكثر شهرة
الجزء الخامس - مراجعة الإحصائيات الأساسية ، فترات الثقة ، اختبارات الفرضيات ، الارتباط ، ...
الجزء 6 - الانحدار الخطي البسيط والانحدار الخطي المتعدد والانحدار متعدد الحدود والمتغيرات الفئوية ومعالجة القيم المتطرفة.
الجزء 7 - التصنيف مع الانحدار اللوجستي ، وتقدير الاحتمالية القصوى ، والتحقق المتقاطع ، والتحقق من صحة أضعاف K ، ومنحنيات ROC 
الجزء 8 - التجميع ، K-mean ، K-medoids ، dendrograms والتجميع الهرمي ، تقنية الكوع وتحليل الصورة الظلية
الجزء 9 - التصنيف بالأشجار ، والغابات العشوائية ، وتقنيات التقليم ، والنتروبيا ، وتعظيم المعلومات
الجزء 10 - آلات المتجهات الداعمة لقضايا التصنيف والانحدار ، الحبات غير الخطية ، التعرف على الوجوه (كيف يعمل CSI)
الجزء 11 - K أقرب الجيران ، قرار الأغلبية ، برمجة خوارزميات التعلم الآلي مقابل مكتبات Python
الجزء 12 - تحليل المكونات الرئيسية ، تقليل الأبعاد ، LDA
الجزء 13 - التعلم العميق ، التعلم المعزز ، الشبكات العصبية الاصطناعية والتلافيفية وتدفق التنسور

بالإضافة إلى ذلك ، ستجد في الدورة تمارين ومجموعات بيانات لممارستها استنادًا إلى أمثلة من الحياة الواقعية ، بحيث لا تتعلم النظرية فقط من خلال مقاطع الفيديو ، بل تتدرب أيضًا على بناء نماذج التعلم الآلي الخاصة بك. وكيف لا تنسى أنه سيكون لديك جيثب مع جميع الكود المصدري في بايثون لتنزيله واستخدامه في جميع مشاريعك. لذلك لا تنتظر أكثر من ذلك واشترك في دورة التعلم الآلي الأكثر اكتمالا وفائدة في السوق الإسبانية!

لمن هذه الدورة؟
أي شخص مهتم بتعلم الآلة
الطلاب الذين لديهم خلفية في الرياضيات والذين يرغبون في التعرف على التعلم الآلي باستخدام Python
المستخدمون المتوسطون الذين يعرفون أساسيات التعلم الآلي مثل خوارزميات الانحدار الخطي أو اللوجيستي الكلاسيكي ولكنهم يتطلعون إلى معرفة المزيد واستكشاف مجالات أخرى للتعلم الإحصائي
المبرمجون الذين يحبون البرمجة والمهتمون بتعلم الآلة لتطبيق هذه التقنيات على مجموعات البيانات الخاصة بهم
طلاب الجامعات الذين يسعون إلى التخصص ويتعلمون أن يكونوا علماء بيانات
محللو البيانات الذين يرغبون في المضي قدمًا بفضل التعلم الآلي
أي شخص غير راضٍ عن وظيفته ويتطلع إلى بدء العمل كعالم بيانات محترف
أي شخص يرغب في إضافة قيمة لشركته الخاصة باستخدام أدوات التعلم الآلي القوية