عن الدورة
في عالم مترابط أكثر من أي وقت مضى، يتزايد جمع البيانات الخام بشكل كبير. في هذا التخصص، ستتعلم كيفية استخراج وتحليل مجموعات بيانات معقدة باستخدام لغة بايثون. يتضمن البرنامج العمل على بيانات حية مثل بيانات الصحة والتعليقات النصية لإنشاء تمثيلات بصرية وتحليل أنماط السكان. كما يغطي التعامل مع البيانات الناقصة والغير منظمة باستخدام تقنيات متقدمة، بالإضافة إلى تعلم أدوات التحليل المتقدمة التي تشمل التنقيب عن البيانات، التجميع، نماذج النمذجة الموضوعية، ونمذجة الشبكات. سيتمكن المتدربون من استخدام مكتبات مثل Scikit-Learn و NetworkX و NLP لتطبيق تقنيات التعلم الآلي وتحليل النصوص لاستخلاص معلومات ذات معنى عبر مجالات متعددة.
ماذا ستتعلم
- بناء تقنيات تحليل وتعلم آلي من خلال التنقيب عن البيانات واستخلاص الأنماط
- استكشاف البيانات غير المنظمة باستخدام التجميع وتخفيض الأبعاد والنمذجة الموضوعية
- تحليل هياكل الشبكات وتطبيق نماذج التوليد ومحاكاة العمليات الانتشارية
- استخلاص معلومات ذات معنى من نصوص بوساطة تقنيات التعلم الموجه
المتطلبات المسبقة
- خبرة سابقة في المفاهيم الأساسية
- القدرة على تطبيق الأدوات والمناهج بشكل مستقل
المدرسون
Kevyn Collins-Thompson
Associate Professor
Daniel Romero
Associate Professor
VG Vinod Vydiswaran
Associate Professor
Qiaozhu Mei
Professor