عن الدورة
تمكنك هذه الدورة القائمة على المشروع من تحويل ما تعلمته في تحليل البيانات باستخدام Python إلى عمل متكامل يشبه ما يُطلب في الواقع المهني. ستبدأ بتحديد نطاق المشروع واتجاهه: صياغة المشكلة، تحديد أهداف قابلة للقياس، واختيار التقنيات الملائمة لتحقيق تلك الأهداف. ستبني خط معالجة بيانات يشمل التنظيف، واختيار الميزات، وتقسيم البيانات، ثم تنتقل إلى نماذج تعلم آلي إشرافية مثل التصنيف والانحدار. ستتعلم تحسين الأداء عبر التحقق المتقاطع، ومقارنة النماذج، واستخدام أساليب التجميع Ensemble عند الحاجة. كما ستطبق تقنيات تعلم غير إشرافية مثل العنقدة، وتقليل الأبعاد، واكتشاف القيم الشاذة، والتنقيب عن قواعد الارتباط لفهم البنية الداخلية للبيانات. تركز الدورة على اتخاذ قرارات منهجية: لماذا اخترت هذا النموذج؟ ما القياس المناسب؟ وكيف تفسر النتائج دون مبالغة. في النهاية ستنتج مخرجات واضحة تشمل تقريرا مختصرا ورسومات ونتائج قابلة للمشاركة، مع إبراز القيود والخطوات التالية. بنهاية الدورة ستكون قادرا على قيادة مشروع تحليل ونمذجة من البداية إلى التسليم بثقة.
ماذا ستتعلم
- تحديد نطاق واتجاه مشروع تحليل بيانات واختيار منهجيات مناسبة للأهداف
- تطبيق خوارزميات تصنيف وانحدار مع تحقق متقاطع وتجميع لتحسين الأداء
- تطبيق خوارزميات غير إشرافية مثل العنقدة وتقليل الأبعاد وقواعد الارتباط واكتشاف الشذوذ
المتطلبات المسبقة
- Basic familiarity with the topic and its common terminology
- Readiness to practice through applied exercises or case-based work
المدرسون
Di Wu
Instructor