تنقيب البيانات باستخدام لغة بايثون

تقدم هذه الدورة مقدمة شاملة لمفاهيم تنقيب البيانات الأساسية ومهامها العامة، مع التركيز على تطبيقها باستخدام لغة بايثون. ستستعرض مجموعات بيانات حقيقية متنوعة من مجالات مثل المتاجر، تقييمات المطاعم، العمليات التجارية، ووسائل التواصل الاجتماعي. ستتعلم كيف تصف البيانات الحقيقية باستخدام تمثيلات مختلفة مثل مجموعات العناصر، المتجهات، المصفوفات، السلاسل الزمنية، والشبكات. تتيح لك الدورة صياغة البيانات الفعلية بكل هذه الأشكال، والبحث عن أنماط وتشابهات كخطوة أساسية نحو التحليل المتقدم والنماذج التعلم الآلي. ستكتسب مهارات تحليلية تمكنك من تقييم أهمية الأنماط وتجهيزها للمهام المستقبلية في التعلم الآلي.

• فهم مفاهيم وإجراءات تنقيب البيانات الأساسية
• تمثيل المعلومات الواقعية باستخدام تمثيلات بيانات متعددة
• تطبيق خوارزميات التنقيب لاستخراج الأنماط والتشابهات
• تقييم أهمية الأنماط للتحضير لمهام التعلم الآلي

• خبرة عملية سابقة في مفاهيم الرياضيات الأساسية ذات الصلة
• قدرة على تطبيق الأدوات أو الطرق بشكل مستقل