عن الدورة
صُممت هذه الدورة كرفيق عملي يمنحك صورة سريعة ومترابطة عن علم البيانات من المفاهيم إلى التطبيق. ستتعرف على أساسيات التعلم الآلي مثل الانحدار والتصنيف، وكيف تُستخدم هذه النماذج للإجابة عن أسئلة تنبؤية شائعة. ثم تنتقل إلى جانب التطوير العملي عبر معالجة البيانات وتنظيمها وتمثيلها بصريًا باستخدام حلول منخفضة الكود، ما يساعدك على التركيز على المنطق التحليلي بدل الانشغال بالتفاصيل البرمجية في البداية. كما تقدم الدورة منظورًا عن دمج عدة أدوات ضمن سير عمل واحد لحل مشكلات علم البيانات بكفاءة، وكيف تختار الأداة الأنسب لكل مرحلة. وفي جزء السحابة ستتعلم كيفية الاستفادة من موارد Amazon Web Services لتوسيع معالجة البيانات وتسريع تدريب النماذج عند التعامل مع أحجام أكبر أو احتياجات تشغيلية أعلى. بنهاية الدورة ستكون قادرًا على ربط المفاهيم الأساسية بالمهارات العملية، وبناء تدفق عمل واقعي يبدأ من البيانات وينتهي بنتيجة قابلة للاستخدام.
ماذا ستتعلم
- اكتساب خلفية في علم البيانات ومفاهيم التعلم الآلي الأساسية مثل الانحدار والتصنيف
- استخدام أدوات منخفضة الكود لمعالجة البيانات وبناء تصورات أولية
- دمج عدة أدوات ضمن سير عمل متماسك لحل مشكلات تحليلية
- توسيع المعالجة والتدريب عبر موارد AWS عند الحاجة
- اختيار أساليب مناسبة حسب حجم البيانات والهدف التحليلي
المدرسون
MathWorks Instructors