عن الدورة
تقدم هذه الدورة مدخلا عمليا لهندسة البيانات ضمن بيئة Amazon Web Services، بوصفها خطوة أساسية قبل بناء نماذج تعلم الآلة. ستتعلم كيف تحلل طرق جمع البيانات من مصادر متعددة، وكيف تحدد جودة البيانات قبل استخدامها في التحليلات أو التدريب. كما ستتدرب على معالجة البيانات الناقصة وفهم تأثير القيم المفقودة على النتائج، مع التعرف إلى استراتيجيات التعويض المناسبة بحسب نوع المتغير. تغطي الدورة مفاهيم هندسة الميزات كمرحلة حاسمة لتحسين أداء النماذج. ستتعرف إلى أساليب استخراج الميزات واختيارها، بما في ذلك استخدام تقنيات مثل تحليل المكونات الرئيسية لتقليل الأبعاد وتقليل الضوضاء، وأدوات بسيطة مثل Variance Threshold لاختيار الميزات الأكثر فائدة. يتم تقديم المفاهيم على شكل وحدات قصيرة تجمع بين النظرية والتطبيق، مع أمثلة تساعدك على الربط بين القرار الهندسي (كيف نجهز البيانات) والقرار النموذجي (كيف سيتعلم النموذج). بنهاية الدورة ستكون قادرا على تجهيز بياناتك على AWS بطريقة أكثر منهجية، وبناء مجموعة ميزات أنظف وأكثر قابلية للاستخدام في مشاريع تعلم الآلة.
ماذا ستتعلم
- تحليل طرق مختلفة لجمع البيانات
- تحليل تقنيات التعامل مع البيانات المفقودة
- تطبيق استخراج الميزات واختيارها باستخدام PCA وVariance Thresholds
المدرسون
Whizlabs Instructor