كل الدورات
عن الدورة
تتناول هذه الدورة مفاهيم تحليل التجمعات التي تُستخدم في التنقيب عن البيانات لتعريف مجموعات البيانات المتجانسة. تدرس الدورة مجموعة من أشهر طرق التجميع مثل التجميع التقسيمي باستخدام خوارزمية k-means، التجميع الهرمي باستخدام BIRCH، والتجميع القائم على الكثافة مثل DBSCAN وOPTICS. كما تستعرض الدورة طرقاً لتقييم جودة التجميع والتحقق منه لضمان نتائج دقيقة وفعالة. تقدم الدورة أمثلة تطبيقية على استخدام تحليل التجمعات في مجالات متعددة، مما يعزز فهم المتدربين لكيفية استخدام هذه الأساليب عملياً.
ماذا ستتعلم
- فهم أساسيات تحليل التجمعات وأساليبها المختلفة
- دراسة خوارزميات التجميع النموذجية مثل k-means وBIRCH وDBSCAN/OPTICS
- تطبيق أساليب تقييم الجودة والتحقق من التجمعات
- التعرف على أمثلة واقعية لتطبيقات تحليل التجمعات
- تقييم أداء نماذج التجميع وقراءة نتائجها بفعالية
المتطلبات المسبقة
- لا يتطلب خبرة عميقة مسبقة
- مهارات أساسية في استخدام الحاسوب والإنترنت مفيدة
- القدرة على قراءة التعليمات الإنجليزية وأداء أنشطة الممارسة القصيرة
المدرسون
J
Jiawei Han
Abel Bliss Professor
المواضيع
تحليل بيانات
علوم البيانات
تطوير برمجيات
علوم الحاسوب
الطرق الإحصائية
تصوير البيانات
التعلم الآلي التطبيقي
تقييم النماذج
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تحليل بيانات
علوم البيانات
تطوير برمجيات
علوم الحاسوب
الطرق الإحصائية
تصوير البيانات
التعلم الآلي التطبيقي
تقييم النماذج
Machine Learning Algorithms
Unsupervised Learning
إعلان
إعلان