كل الدورات
عن الدورة
تركز هذه الدورة على تطوير مهارات عملية في تحويل بيانات عملاء الاتصالات الخام إلى تنسيق جاهز للاستخدام في نماذج التعلم الآلي لتنبؤ خسارة العملاء. يتعلم المتعلمون ترميز المتغيرات التصنيفية، موازنة الخصائص الرقمية، اختيار أفضل معلمات النموذج، وتنظيم البيانات بشكل يضمن تقييمًا موضوعيًا للنماذج. يتم التركيز على الاستخدام العملي لتقنيات مثل K-Nearest Neighbors في معالجة البيانات، مع شرح مفصل لخطوات تجهيز البيانات التي تؤثر بشكل مباشر على دقة النماذج. تتيح الدورة فهمًا عميقًا لعملية إعداد البيانات كخطوة أساسية في تطوير تحليلات تنبؤية ناجحة في مجال الاتصالات.
ماذا ستتعلم
- تحضير وتحويل بيانات عملاء الاتصالات للتنبؤ بخسارة العملاء باستخدام R
- تطبيق تقنيات الهندسة المميزة مثل الترميز والموازنة واختيار المتغيرات
- بناء مجموعات بيانات منظمة جاهزة للنمذجة والتقييم الموثوق لخسارة العملاء
المتطلبات المسبقة
- مهارات حاسوب وإنترنت أساسية
- القدرة على متابعة التعليمات القصيرة باللغة الإنجليزية وإجراء تطبيقات عملية
المدرسون
E
EDUCBA
المواضيع
تحليل البيانات
علوم البيانات
إدارة البيانات
تكنولوجيا المعلومات
خوارزميات التصنيف
النمذجة التنبؤية
التحليل التنبؤي
معالجة البيانات
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تحليل البيانات
علوم البيانات
إدارة البيانات
تكنولوجيا المعلومات
خوارزميات التصنيف
النمذجة التنبؤية
التحليل التنبؤي
معالجة البيانات
Feature Engineering
Machine Learning Algorithms
إعلان
إعلان