مقدمة في علم البيانات وتعلّم الآلة

تقدّم هذه الدورة مدخلاً أولياً إلى عالم علم البيانات وتغطّي الجوانب الأساسية لاستخلاص الرؤى من مجموعات البيانات. ستتعرّف على رحلة العمل الكاملة التي يتبعها علماء البيانات: بدءاً من الحصول على البيانات من مصادر مختلفة، ثم تنظيفها وتجهيزها لتصبح أسهل في التحليل، مروراً باستكشافها لاكتشاف الأنماط واستخلاص الاستنتاجات. بعد ذلك ستتعلّم كيفية تحويل البيانات إلى سمات (Features) محددة يمكن لخوارزميات تعلّم الآلة التعامل معها بكفاءة، ثم بناء نماذج باستخدام خوارزميات تعلّم الآلة لإجراء التنبؤات والنمذجة. وفي المرحلة الأخيرة ستستخدم الرؤى والتنبؤات الناتجة عن نماذجك لصياغة استنتاجات واضحة وقرارات مبنية على البيانات. تُقدَّم الدورة تقريباً بالكامل عبر دفاتر Jupyter Notebook، وهي من أهم الأدوات المستخدمة اليوم لدى علماء البيانات. تدمج دفاتر Jupyter بين الشيفرة والبيانات والصور والعناصر التفاعلية (Widgets) ضمن عرض واحد سلس، ما يجعلها مناسبة للتعلّم والتجريب وتوثيق خطوات التحليل. كما تتضمن الدورة دفاتر تفاعلية تساعدك على اختبار مهاراتك وممارسة كل جانب من جوانب علم البيانات عملياً، بحيث تطبّق ما تتعلمه خطوة بخطوة باستخدام بايثون ومكتبات علم البيانات الشائعة، مع التركيز على بناء فهم متين لعملية التحليل والنمذجة من البداية حتى الوصول إلى نتائج قابلة للتفسير والاستخدام.

• بيئة البرمجة Jupyter Notebook المستخدمة لدى علماء البيانات في الواقع العملي
• مكتبات بايثون الشائعة لعلم البيانات: pandas وnumpy وmatplotlib وscikit-learn
• الحصول على البيانات
• تنظيف البيانات
• استكشاف البيانات لاستخلاص الرؤى
• تحويل البيانات إلى سمات تُستخدم في خوارزميات تعلّم الآلة