دبلومة بايثون لتعلم الآلة | Python Machine Learning Diploma

آراء، هذه الدعوة للاستعراض والاشتراك في دبلومة "علم وتحليل البيانات باستخدام بايثون" تعكس اهتمامك بقطاع العلم والتحليل النظري، وإشراق ممارسة أفضل جوانب هذا المجال بلغة برمجة بايثون التي تُعتبر واحدةً من أكثر شعبية وفعالية لأعمال هذي الطبيعة.

إليك خصائص الدبلومة والأجزاء التي سيغطيها:

1. مبادئ تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي: هذه القسم يضمن فهم الأساسيات والخطوات الأولية في عمل مع محركات التعلم الآلة.

2. مراجعة على بايثون ومكتبات تحليل البيانات: سيتعلم أدوات بايثون مهمة في تنظيم وتحليل البيانات، مثل Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy ومكتبة Jupyter.

3. تجهيز البيانات لتعلم الآلة: يشمل إحداث، سحب، تحليل وتغيير البيانات (Feature Engineering) لتصبح مُفضلة أو مُقاومة لالгоريتم الآلة التعلمية.

4. تعليم مراقب للآلة: سندرك مثاليًا على أشكال تعليم مراقب مثل الإنحدار (Regression) والتصنيف الإحصائي (Statistical Classification).

5. تعليم بدون مراقبة للآلة: سنطرح الأشكال التي يُقام عليها تعليم بدون مراقبة (Unsupervised Learning), مثل التحليل العنقودي (Cluster Analysis) وتقليل البيانات (Dimensionality Reduction).

6. تقييم واختيار النماذج: هذا القسم يطرح أسالب لكيفية تقدير الأداء لمعاريف التعلم الآلة واختيار النمود ذات الأداء الإيدي.

7. تطبيقات محدثة ومشاريع: سنكتبه مصادر البيانات (Data Sources), كيفية تنظيم بيانات متعدد الأماكن واستخدام النماذج في حل مشكل قطعية.

8. المشاريع النهائية: ستكون على أنه يختار أي مشروع يُقام عليه ما دذبت، مثل تطوير نمودة لتحليل البيانات في مجال علم خاص مثل تفاضل الأسواق أو تكوين منصة لتحليل البيانات في الصحة.

تُذكر دعم المشاركة والمزاولة هو الهدف الأسطورة في هذه الدبلومة، حيث سيقدم ما يحتاجه ليكون مخرجًا محترفًا في علم وتحليل البيانات باستخدام بايثون.