كل الدورات
عن الدورة
يستهدف هذا المساق المشكلات الشائعة في مجال التصنيف ضمن علم البيانات، ويُقدّم شرحًا معمقًا لكيفية استخدام خوارزميات التصنيف لتحقيق التنبؤات ودعم اتخاذ القرارات في الأعمال. يتناول المساق تقنيات مثل الانحدار اللوجستي، الجار الأقرب، وآلية الدعم الناقل، مع جلسات عملية لتطبيقها باستخدام Excel وPython. يتضمن المساق تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس مختلفة، مثل مصفوفة الارتباك، مع شرح مفصل للخطأ النوعي وخطأ النوعي السلبي وتأثيرهما على سيناريوهات الأعمال المتنوعة. مناسب للمهتمين بالتحليلات المالية وإدارة الأعمال وعلم البيانات.
ماذا ستتعلم
- تمييز تقنيات التصنيف المختلفة واستخدامها المناسب
- تنفيذ الانحدار اللوجستي في Excel وإكساب المهارات العملية
- إنشاء نماذج تصنيف أساسية باستخدام Python
- تقييم وتفسير أداء نماذج التصنيف
- فهم تأثير الخطأ النوعي والسلبي في سياقات الأعمال
المتطلبات المسبقة
- خبرة عملية سابقة بأساسيات التصنيف
- القدرة على استخدام أدوات تحليل البيانات بشكل مستقل
المدرسون
C
CFI (Corporate Finance Institute)
المواضيع
المالية
الأعمال
تحليل البيانات
علم البيانات
خوارزميات التصنيف
تقييم النماذج
تصور البيانات
التحليل
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
المالية
الأعمال
تحليل البيانات
علم البيانات
خوارزميات التصنيف
تقييم النماذج
تصور البيانات
التحليل
Feature Engineering
Predictive Modeling
إعلان
إعلان