كل الدورات
عن الدورة
تركز هذه الدورة على التعامل مع البيانات التسويقية الضخمة التي يصعب على الإنسان قراءة وتحليل عينات ممثلة لها، من خلال تدريب خوارزميات التعلم العميق غير المراقب لاستخراج المواضيع والرؤى من بيانات النصوص. يبدأ المتعلمون بمراجعة مفاهيم التعلم الآلي غير المراقب وينتقلون لتطبيقها عملياً على مجموعات بيانات حقيقية عبر دروس موجهة باستخدام بايثون. تختتم الدورة بمشروع رئيسي تطبيقي، باستخدام بيئة Jupyter Notebooks وحوسبة Google Colab، حيث تُخزن الملفات وتنظم في Google Drive. توفر هذه الدورة شهادة أكاديمية ضمن برنامج ماجستير علوم البيانات في جامعة كولورادو بولدر عبر منصة Coursera.
ماذا ستتعلم
- وصف مفهوم نمذجة المواضيع والمصطلحات ذات الصلة
- تطبيق نمذجة المواضيع على بيانات التسويق من خلال مشروع تقييم الأقران
- تطبيق نمذجة المواضيع على حالات تسويقية شائعة
- تقييم وتحسين أداء نموذج المواضيع المُطبق
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمجال ومصطلحاته
- الاستعداد للتطبيق العملي عبر تمارين أو دراسات حالة
المدرسون
C
Chris J. Vargo
Associate Professor
S
Scott Bradley
Senior Engineer
المواضيع
تحليل البيانات
علوم البيانات
التعلم الآلي
التعلم العميق
معالجة البيانات
تحليل البيانات الاستكشافية
البيانات غير المنظمة
معالجة اللغة الطبيعية
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تحليل البيانات
علوم البيانات
التعلم الآلي
التعلم العميق
معالجة البيانات
تحليل البيانات الاستكشافية
البيانات غير المنظمة
معالجة اللغة الطبيعية
JSON
Text Mining
إعلان
إعلان