معسكر علم البيانات — من البيانات إلى الاستنتاجات
حوّل البيانات الخام إلى استنتاجات مفيدة وقرارات مدروسة مع هذا المعسكر التطبيقي في علم البيانات. ستتعلم كيف تجمع البيانات وتنظفها وتستكشفها وتمثّلها بيانيًا وتحللها باستخدام Python والأدوات المعتمدة في القطاع. ثم ينقلك المعسكر إلى الإحصاء والتعلم الآلي والنمذجة التنبؤية، قبل أن يتحداك لتطبيق كل شيء في مشروع ختامي واقعي. وفي النهاية، ستمتلك الأسس التقنية والخبرة العملية اللازمة لبدء العمل مع البيانات باحترافية.
- المستوىمتقدم
- المدة14 أسبوعًا
- في الأسبوع12 ساعة
- الصيغةحضوريًا
- السعر135,000 DZD
ما ستتعلمه
- فهم دورة حياة علم البيانات
- تعلّم Python لعلم البيانات
- العمل مع مجموعات البيانات ومختلف صيغها
- تنظيف البيانات غير المنظمة وتحضيرها
- إجراء تحليل استكشافي للبيانات
- استخدام الإحصاء لفهم البيانات
- إنشاء تمثيلات بيانية ذات معنى
- العمل مع NumPy وPandas
- استعلام البيانات وتحليلها بـ SQL
- اكتشاف الأنماط والعلاقات في مجموعات البيانات
- بناء نماذج التعلم الآلي وتقييمها
- فهم التعلم الموجّه وغير الموجّه
- تطبيق تقنيات الانحدار والتصنيف
- العمل مع التجميع وتقليص الأبعاد
- تقييم أداء النموذج
- إيصال الاستنتاجات عبر سرد القصص بالبيانات
- إنجاز مشروع كامل في علم البيانات
البرنامج
اكتشف ما هو علم البيانات، وكيف يعمل علماء البيانات، وكيف تنتقل البيانات من مجموعة خام إلى استنتاجات قابلة للتطبيق.
ابنِ أساسيات Python اللازمة لتحليل البيانات، بما فيها المتغيرات وهياكل البيانات والدوال والحلقات والوحدات والتعامل مع الملفات.
تعلّم كيف تحمّل مجموعات البيانات وتفحصها وتنظمها وتعالجها باستخدام أدوات مثل NumPy وPandas.
تعلّم كيف تسترجع البيانات المخزنة في قواعد البيانات وتحللها باستخدام SQL. استكشف الاستعلامات والتصفية والتجميع والربط وغير ذلك.
تعلّم كيف تتعامل مع القيم المفقودة والتكرارات والصيغ غير المتناسقة والقيم الشاذة وغيرها من المشكلات الشائعة في مجموعات البيانات الواقعية.
تعلّم كيف تستكشف مجموعات البيانات، وتحدد الأنماط والعلاقات، وتطرح أسئلة ذات معنى، وتحوّل البيانات الخام إلى ملاحظات مفيدة.
حوّل البيانات إلى تمثيلات بيانية واضحة ومقنعة. تعلّم كيف تختار الرسوم المناسبة وتوصل المعلومات بفعالية.
اكتسب فهمًا تطبيقيًا للإحصاء يشمل التوزيعات والاحتمالات والارتباط والمعاينة واختبار الفرضيات والدلالة الإحصائية.
اكتشف كيف تتعلم الآلات من البيانات واستكشف أسس التعلم الموجّه وغير الموجّه.
ابنِ أولى نماذجك في التعلم الآلي باستخدام تقنيات مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وأشجار القرار والتصنيف.
تعلّم كيف تقيس أداء النموذج، وتتجنب الإفراط في التخصيص، وتقسّم مجموعات البيانات بشكل صحيح، وتختار الخصائص المفيدة، وتحسّن نماذجك.
استكشف التقنيات التي تتيح للنماذج اكتشاف البنى الخفية في البيانات، بما في ذلك التجميع وتقليص الأبعاد.
تعلّم كيف تحوّل التحليل التقني إلى قصة واضحة يفهمها المديرون والعملاء والجمهور غير التقني.
تعلّم كيف تنظّم سير عمل كامل في علم البيانات، وتوثّق تحليلك، وتجعل عملك قابلًا لإعادة الإنتاج، وتقدّم نتائجك باحترافية.
اعمل على مشروع متكامل باستخدام مجموعة بيانات حقيقية. حدّد المشكلة، واجمع البيانات ونظّفها، واستكشفها، وابنِ النماذج، وقيّم نتائجك، وقدّم استنتاجاتك.
لمن هذا التكوين
- صُمّم هذا المعسكر لعلماء البيانات الطموحين والطلاب والمحللين والمطورين والمهندسين والمحترفين الراغبين في الانتقال إلى مجال البيانات، ولكل من يريد تعلّم استخراج القيمة من البيانات.
المتطلبات المسبقة
- إلمام أساسي بالحاسوب
- أساسيات الرياضيات والتفكير المنطقي
- لا تُشترط خبرة سابقة في علم البيانات
- لا تُشترط خبرة مهنية في البرمجة
- حاسوب متصل بالإنترنت
- الرغبة في التدرب على مجموعات البيانات وإتمام المشاريع