كل الدورات
عن الدورة
تقدم هذه الدورة المختصرة من خلال تطبيق عملي تعلم استخدام التعلم الموجه لتوقع مؤشرات الأعمال الحيوية، كالأرباح المستقبلية، وتحليل العوامل التي تؤثر على الأداء. يبني المشاركون ويضبطون نماذج الانحدار ونماذج التعزيز المتدرج عبر تمارين عملية باستخدام لغة برمجة بايثون. ثم يتعلمون تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير مثل SHAP لتفسير مخرجات النماذج وتحويلها إلى رؤى واضحة وفعالة للأعمال. في نهاية الدورة، يتمكن المشاركون من تقييم دقة التوقعات، وتحديد المتغيرات المؤثرة حقًا على النتائج، وتوصيل النتائج بلغة مبسطة تلائم أصحاب المصلحة. الدورة موجهة للخبراء والمحللين الذين يرغبون في ربط علوم البيانات بحالات الأعمال العملية.
ماذا ستتعلم
- استخدام التعلم الموجه لتوقع مؤشرات الأعمال الرئيسية
- اكتشاف العوامل المؤثرة في الأداء
- بناء وتعديل نماذج الانحدار ونماذج التعزيز المتدرج ببايثون
- تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي التفسيرية لشرح نتائج النماذج
- تقييم دقة التوقعات والتواصل الفعّال للنتائج
المتطلبات المسبقة
- مألوفية أساسية بالمصطلحات والمفاهيم المتعلقة بالموضوع
- الاستعداد للتطبيق العملي من خلال التمارين أو دراسات الحالة
المدرسون
a
ansrsource instructors
ansrsource instructors
المواضيع
التعلم الآلي
علوم البيانات
المالية
الأعمال
التنبؤ
اتخاذ القرارات المبنية على البيانات
تحليل البيانات الاستكشافية
تحليل الأداء
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
التعلم الآلي
علوم البيانات
المالية
الأعمال
التنبؤ
اتخاذ القرارات المبنية على البيانات
تحليل البيانات الاستكشافية
تحليل الأداء
Predictive Modeling
Stakeholder Communications
إعلان
إعلان