حقيبتك الأفضل عربيا في تطوير المحتوي التدريبي
حقيبتك الشريك الأول لك فى تطوير المحتوى التدريبي فى الوطن العربي.
مؤسسة حقيبتك لخدمات تصميم وتطوير الحقائب التدربية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تحديث سنة 2023

بايثون لتعلم الآلة وتنقيب البيانات

هذه الحقائب التدريبية تركز على تعليم المشاركين كيفية بناء نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق باستخدام لغة البرمجة بايثون. بحلول نهاية التدريب، سيكون المشاركون قادرين على تطبيق التقنيات المكتسبة في تحليل استخراج البيانات.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

نقدم لكم الحقائب التدريبية الشاملة للمدربين في مجال Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات. تم تصميم هذا المنتج لتزويد المدربين بالموارد والحقائب التعليمية الشاملة لتدريس مفاهيم وتقنيات Python في سياق التعلم الآلي وتنقيب البيانات بشكل فعال. تمت العناية بحقائبنا التدريبية بعناية وتنظيمها لتغطية جميع المواضيع الأساسية في Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات. وتشمل برنامجًا تعليميًا مفصلًا يغطي أساسيات برمجة Python ومعالجة البيانات والتحليل باستخدام مكتبات Python وتقنيات متقدمة للتعلم الآلي وتنقيب البيانات. مع حقائب التدريب الخاصة بنا، سيكون لدى المدربين الوصول إلى مجموعة متنوعة من الموارد لدعم عملهم التعليمي. ويشمل ذلك شرائح المعلم، وتمارين المختبر خطوة بخطوة، وقطع الشفرة العينة، وأمثلة من العالم الحقيقي لتوضيح التطبيق العملي لـ Python في سياق التعلم الآلي وتنقيب البيانات. تم تصميم الحقائب التدريبية لتكون مرنة، مما يتيح للمدربين تكييفها وتخصيصها لتناسب احتياجات تدريبهم الخاصة. سواء كنت تقوم بإجراء ورشة عمل قصيرة أو برنامج تدريب شامل، يمكن تخصيص حقائبنا بسهولة لتناسب تنسيقات ومدد تدريب مختلفة. من خلال استخدام حقائبنا التدريبية، يمكن للمدربين تقديم جلسات تدريب فعالة وجذابة حول Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات بثقة. يمكنهم تزويد طلابهم بالمهارات والمعرفة اللازمة لتطبيق Python في سيناريوهات عملية، وتحليل البيانات بشكل فعال وتفسيرها، وتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي للنمذجة التنبؤية. استثمر في حقائبنا التدريبية لـ Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات اليوم ومكّن مدربيك لتقديم تجارب تدريب استثنائية ستمكن المتعلمين من استخدام كامل إمكانات Python في سياق التعلم الآلي وتنقيب البيانات.
مقدمة في لغة البايثون
ما هو البايثون
لماذا البايثون شهير لتعلم الآلة وتنقيب البيانات
تثبيت وإعداد بيئة Python
أساسيات لغة البرمجة بايثون
المتغيرات وأنواع البيانات
المشغلون والتعابير
تعليمات تدفق التحكم (إذا-إلا، حلقات)
العمل مع البيانات في لغة البرمجة بايثون
أنواع البيانات في لغة البايثون (قوائم، أزواج مرتبة، قواميس، وما إلى ذلك)
قراءة وكتابة ملفات البيانات
مكتبة بانداس للتلاعب بالبيانات
مقدمة للتعلم الآلي
ما هو التعلم الآلي
أنواع خوارزميات التعلم الآلي (ذات المراقبة، غير المراقبة، التعلم المعزز)
العملية التعلم الآلي
خوارزميات التعلم بالإشراف
الانحدار الخطي
الانحدار اللوجستي
الأشجار القرارية
توجد العديد من خوارزميات التعلم غير المراقب التي لا تتطلب وجود مراقب أو توجيه من خبير للتدريب. تعتمد هذه الخوارزميات على استنتاج الأنماط والتقاربات من البيانات بشكل ذاتي، وتقوم بتجميع البيانات دون أن تشير إلى كيفية عمل هذا التجميع. يتم استخدام خوارزميات التعلم غير المراقب في العديد من المجالات مثل التصنيف والتجميع والتجزئة والتنبؤ.
تجميع كي-المتوسط
التجميع التسلسلي الهرمي
تقنيات تقليل الأبعاد (PCA، t-SNE)
تقييم نماذج التعلم الآلي
تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار
مقاييس لتقييم أداء النموذج (الدقة ، الصحة ، الاستدعاء ، النتيجة F1)
التقييم المتقاطع
مقدمة لعمليات التنقيب عن البيانات
ما هو تنقيب البيانات
تقنيات معالجة البيانات (تنظيف، تحويل، تطبيع)
تعدين قواعد الارتباط
مواضيع متقدمة في التعلم الآلي وتعدين البيانات
الشبكات العصبية والتعلم العميق
طرق مجموعة (الغابات العشوائية، تعزيز التدرج)
الكشف عن الاستثناءات

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هو الفرق بين تعلم الآلة وتنقيب البيانات؟
تتركز تعلم الآلة على تطوير خوارزميات ونماذج تمكن الحواسيب من التعلم من البيانات واتخاذ تنبؤات أو قرارات استنادًا إلى البيانات. أما تنقيب البيانات، فهو عملية استخلاص أنماط أو معرفة ذات مغزى من مجموعات كبيرة من البيانات.
تتركز تعلم الآلة على تطوير خوارزميات ونماذج تمكن الحواسيب من التعلم من البيانات واتخاذ تنبؤات أو قرارات استنادًا إلى البيانات. أما تنقيب البيانات، فهو عملية استخلاص أنماط أو معرفة ذات مغزى من مجموعات كبيرة من البيانات.
ما هي الشروط المسبقة لتعلم لغة برمجة بايثون لتعلم الآلة وتنقيب البيانات؟
يُفضَّل عادة أن يكون لديك فهم أساسي للغة البرمجة بايثون. تعرُّف بالخط العام على الجبر الخطي والإحصاء والاحتمال قد يكون أيضًا مفيدًا لفهم أفضل للمفاهيم.
يُفضَّل عادة أن يكون لديك فهم أساسي للغة البرمجة بايثون. تعرُّف بالخط العام على الجبر الخطي والإحصاء والاحتمال قد يكون أيضًا مفيدًا لفهم أفضل للمفاهيم.
3. ما هي المواضيع التي يتم تناولها في الحقيبة التدريبية؟
الحقائب التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع بما في ذلك معالجة البيانات، هندسة السمات، خوارزميات التعلم المراقب وغير المراقب، تقييم النموذج، والتصوير البياني. كما توفر تمارين عملية وأمثلة باستخدام مكتبات Python الشهيرة مثل scikit-learn و pandas.
الحقائب التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع بما في ذلك معالجة البيانات، هندسة السمات، خوارزميات التعلم المراقب وغير المراقب، تقييم النموذج، والتصوير البياني. كما توفر تمارين عملية وأمثلة باستخدام مكتبات Python الشهيرة مثل scikit-learn و pandas.
4. هل توجد أمثلة عملية أو دراسات حالة مُدرجة في حقائب التدريب؟
نعم، تشمل الحقائب التدريبية أمثلة عملية ودراسات حالة للمساعدة في توضيح المفاهيم وإظهار تطبيقاتها في العالم الحقيقي. هذا يسمح للمتعلمين بالحصول على فهم أفضل لكيفية تطبيق التقنيات المكتسبة على المشاكل الفعلية.
نعم، تشمل الحقائب التدريبية أمثلة عملية ودراسات حالة للمساعدة في توضيح المفاهيم وإظهار تطبيقاتها في العالم الحقيقي. هذا يسمح للمتعلمين بالحصول على فهم أفضل لكيفية تطبيق التقنيات المكتسبة على المشاكل الفعلية.
5. هل هذه الحقائب التدريبية مناسبة للمبتدئين الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة في البرمجة أو تحليل البيانات؟
بينما يُفضَّل الحصول على فهم أساسي لبرمجة Python ، فإن حقيبة التدريب مصممة لتكون مناسبة للمبتدئين. تبدأ بالأساسيات وتزيد تدريجياً في التعقيد ، مما يجعلها مفهومة للأفراد الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة في البرمجة أو تحليل البيانات.
بينما يُفضَّل الحصول على فهم أساسي لبرمجة Python ، فإن حقيبة التدريب مصممة لتكون مناسبة للمبتدئين. تبدأ بالأساسيات وتزيد تدريجياً في التعقيد ، مما يجعلها مفهومة للأفراد الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة في البرمجة أو تحليل البيانات.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “بايثون لتعلم الآلة وتنقيب البيانات”
نقدم لكم الحقائب التدريبية الشاملة للمدربين في مجال Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات. تم تصميم هذا المنتج لتزويد المدربين بالموارد والحقائب التعليمية الشاملة لتدريس مفاهيم وتقنيات Python في سياق التعلم الآلي وتنقيب البيانات بشكل فعال. تمت العناية بحقائبنا التدريبية بعناية وتنظيمها لتغطية جميع المواضيع الأساسية في Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات. وتشمل برنامجًا تعليميًا مفصلًا يغطي أساسيات برمجة Python ومعالجة البيانات والتحليل باستخدام مكتبات Python وتقنيات متقدمة للتعلم الآلي وتنقيب البيانات. مع حقائب التدريب الخاصة بنا، سيكون لدى المدربين الوصول إلى مجموعة متنوعة من الموارد لدعم عملهم التعليمي. ويشمل ذلك شرائح المعلم، وتمارين المختبر خطوة بخطوة، وقطع الشفرة العينة، وأمثلة من العالم الحقيقي لتوضيح التطبيق العملي لـ Python في سياق التعلم الآلي وتنقيب البيانات. تم تصميم الحقائب التدريبية لتكون مرنة، مما يتيح للمدربين تكييفها وتخصيصها لتناسب احتياجات تدريبهم الخاصة. سواء كنت تقوم بإجراء ورشة عمل قصيرة أو برنامج تدريب شامل، يمكن تخصيص حقائبنا بسهولة لتناسب تنسيقات ومدد تدريب مختلفة. من خلال استخدام حقائبنا التدريبية، يمكن للمدربين تقديم جلسات تدريب فعالة وجذابة حول Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات بثقة. يمكنهم تزويد طلابهم بالمهارات والمعرفة اللازمة لتطبيق Python في سيناريوهات عملية، وتحليل البيانات بشكل فعال وتفسيرها، وتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي للنمذجة التنبؤية. استثمر في حقائبنا التدريبية لـ Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات اليوم ومكّن مدربيك لتقديم تجارب تدريب استثنائية ستمكن المتعلمين من استخدام كامل إمكانات Python في سياق التعلم الآلي وتنقيب البيانات.
مقدمة في لغة البايثون
ما هو البايثون
لماذا البايثون شهير لتعلم الآلة وتنقيب البيانات
تثبيت وإعداد بيئة Python
أساسيات لغة البرمجة بايثون
المتغيرات وأنواع البيانات
المشغلون والتعابير
تعليمات تدفق التحكم (إذا-إلا، حلقات)
العمل مع البيانات في لغة البرمجة بايثون
أنواع البيانات في لغة البايثون (قوائم، أزواج مرتبة، قواميس، وما إلى ذلك)
قراءة وكتابة ملفات البيانات
مكتبة بانداس للتلاعب بالبيانات
مقدمة للتعلم الآلي
ما هو التعلم الآلي
أنواع خوارزميات التعلم الآلي (ذات المراقبة، غير المراقبة، التعلم المعزز)
العملية التعلم الآلي
خوارزميات التعلم بالإشراف
الانحدار الخطي
الانحدار اللوجستي
الأشجار القرارية
توجد العديد من خوارزميات التعلم غير المراقب التي لا تتطلب وجود مراقب أو توجيه من خبير للتدريب. تعتمد هذه الخوارزميات على استنتاج الأنماط والتقاربات من البيانات بشكل ذاتي، وتقوم بتجميع البيانات دون أن تشير إلى كيفية عمل هذا التجميع. يتم استخدام خوارزميات التعلم غير المراقب في العديد من المجالات مثل التصنيف والتجميع والتجزئة والتنبؤ.
تجميع كي-المتوسط
التجميع التسلسلي الهرمي
تقنيات تقليل الأبعاد (PCA، t-SNE)
تقييم نماذج التعلم الآلي
تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار
مقاييس لتقييم أداء النموذج (الدقة ، الصحة ، الاستدعاء ، النتيجة F1)
التقييم المتقاطع
مقدمة لعمليات التنقيب عن البيانات
ما هو تنقيب البيانات
تقنيات معالجة البيانات (تنظيف، تحويل، تطبيع)
تعدين قواعد الارتباط
مواضيع متقدمة في التعلم الآلي وتعدين البيانات
الشبكات العصبية والتعلم العميق
طرق مجموعة (الغابات العشوائية، تعزيز التدرج)
الكشف عن الاستثناءات

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هو الفرق بين تعلم الآلة وتنقيب البيانات؟
تتركز تعلم الآلة على تطوير خوارزميات ونماذج تمكن الحواسيب من التعلم من البيانات واتخاذ تنبؤات أو قرارات استنادًا إلى البيانات. أما تنقيب البيانات، فهو عملية استخلاص أنماط أو معرفة ذات مغزى من مجموعات كبيرة من البيانات.
تتركز تعلم الآلة على تطوير خوارزميات ونماذج تمكن الحواسيب من التعلم من البيانات واتخاذ تنبؤات أو قرارات استنادًا إلى البيانات. أما تنقيب البيانات، فهو عملية استخلاص أنماط أو معرفة ذات مغزى من مجموعات كبيرة من البيانات.
ما هي الشروط المسبقة لتعلم لغة برمجة بايثون لتعلم الآلة وتنقيب البيانات؟
يُفضَّل عادة أن يكون لديك فهم أساسي للغة البرمجة بايثون. تعرُّف بالخط العام على الجبر الخطي والإحصاء والاحتمال قد يكون أيضًا مفيدًا لفهم أفضل للمفاهيم.
يُفضَّل عادة أن يكون لديك فهم أساسي للغة البرمجة بايثون. تعرُّف بالخط العام على الجبر الخطي والإحصاء والاحتمال قد يكون أيضًا مفيدًا لفهم أفضل للمفاهيم.
3. ما هي المواضيع التي يتم تناولها في الحقيبة التدريبية؟
الحقائب التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع بما في ذلك معالجة البيانات، هندسة السمات، خوارزميات التعلم المراقب وغير المراقب، تقييم النموذج، والتصوير البياني. كما توفر تمارين عملية وأمثلة باستخدام مكتبات Python الشهيرة مثل scikit-learn و pandas.
الحقائب التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع بما في ذلك معالجة البيانات، هندسة السمات، خوارزميات التعلم المراقب وغير المراقب، تقييم النموذج، والتصوير البياني. كما توفر تمارين عملية وأمثلة باستخدام مكتبات Python الشهيرة مثل scikit-learn و pandas.
4. هل توجد أمثلة عملية أو دراسات حالة مُدرجة في حقائب التدريب؟
نعم، تشمل الحقائب التدريبية أمثلة عملية ودراسات حالة للمساعدة في توضيح المفاهيم وإظهار تطبيقاتها في العالم الحقيقي. هذا يسمح للمتعلمين بالحصول على فهم أفضل لكيفية تطبيق التقنيات المكتسبة على المشاكل الفعلية.
نعم، تشمل الحقائب التدريبية أمثلة عملية ودراسات حالة للمساعدة في توضيح المفاهيم وإظهار تطبيقاتها في العالم الحقيقي. هذا يسمح للمتعلمين بالحصول على فهم أفضل لكيفية تطبيق التقنيات المكتسبة على المشاكل الفعلية.
5. هل هذه الحقائب التدريبية مناسبة للمبتدئين الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة في البرمجة أو تحليل البيانات؟
بينما يُفضَّل الحصول على فهم أساسي لبرمجة Python ، فإن حقيبة التدريب مصممة لتكون مناسبة للمبتدئين. تبدأ بالأساسيات وتزيد تدريجياً في التعقيد ، مما يجعلها مفهومة للأفراد الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة في البرمجة أو تحليل البيانات.
بينما يُفضَّل الحصول على فهم أساسي لبرمجة Python ، فإن حقيبة التدريب مصممة لتكون مناسبة للمبتدئين. تبدأ بالأساسيات وتزيد تدريجياً في التعقيد ، مما يجعلها مفهومة للأفراد الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة في البرمجة أو تحليل البيانات.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “بايثون لتعلم الآلة وتنقيب البيانات”

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تحديث سنة 2023

بايثون لتعلم الآلة وتنقيب البيانات

هذه الحقائب التدريبية تركز على تعليم المشاركين كيفية بناء نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق باستخدام لغة البرمجة بايثون. بحلول نهاية التدريب، سيكون المشاركون قادرين على تطبيق التقنيات المكتسبة في تحليل استخراج البيانات.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

نقدم لكم الحقائب التدريبية الشاملة للمدربين في مجال Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات. تم تصميم هذا المنتج لتزويد المدربين بالموارد والحقائب التعليمية الشاملة لتدريس مفاهيم وتقنيات Python في سياق التعلم الآلي وتنقيب البيانات بشكل فعال. تمت العناية بحقائبنا التدريبية بعناية وتنظيمها لتغطية جميع المواضيع الأساسية في Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات. وتشمل برنامجًا تعليميًا مفصلًا يغطي أساسيات برمجة Python ومعالجة البيانات والتحليل باستخدام مكتبات Python وتقنيات متقدمة للتعلم الآلي وتنقيب البيانات. مع حقائب التدريب الخاصة بنا، سيكون لدى المدربين الوصول إلى مجموعة متنوعة من الموارد لدعم عملهم التعليمي. ويشمل ذلك شرائح المعلم، وتمارين المختبر خطوة بخطوة، وقطع الشفرة العينة، وأمثلة من العالم الحقيقي لتوضيح التطبيق العملي لـ Python في سياق التعلم الآلي وتنقيب البيانات. تم تصميم الحقائب التدريبية لتكون مرنة، مما يتيح للمدربين تكييفها وتخصيصها لتناسب احتياجات تدريبهم الخاصة. سواء كنت تقوم بإجراء ورشة عمل قصيرة أو برنامج تدريب شامل، يمكن تخصيص حقائبنا بسهولة لتناسب تنسيقات ومدد تدريب مختلفة. من خلال استخدام حقائبنا التدريبية، يمكن للمدربين تقديم جلسات تدريب فعالة وجذابة حول Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات بثقة. يمكنهم تزويد طلابهم بالمهارات والمعرفة اللازمة لتطبيق Python في سيناريوهات عملية، وتحليل البيانات بشكل فعال وتفسيرها، وتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي للنمذجة التنبؤية. استثمر في حقائبنا التدريبية لـ Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات اليوم ومكّن مدربيك لتقديم تجارب تدريب استثنائية ستمكن المتعلمين من استخدام كامل إمكانات Python في سياق التعلم الآلي وتنقيب البيانات.
مقدمة في لغة البايثون
ما هو البايثون
لماذا البايثون شهير لتعلم الآلة وتنقيب البيانات
تثبيت وإعداد بيئة Python
أساسيات لغة البرمجة بايثون
المتغيرات وأنواع البيانات
المشغلون والتعابير
تعليمات تدفق التحكم (إذا-إلا، حلقات)
العمل مع البيانات في لغة البرمجة بايثون
أنواع البيانات في لغة البايثون (قوائم، أزواج مرتبة، قواميس، وما إلى ذلك)
قراءة وكتابة ملفات البيانات
مكتبة بانداس للتلاعب بالبيانات
مقدمة للتعلم الآلي
ما هو التعلم الآلي
أنواع خوارزميات التعلم الآلي (ذات المراقبة، غير المراقبة، التعلم المعزز)
العملية التعلم الآلي
خوارزميات التعلم بالإشراف
الانحدار الخطي
الانحدار اللوجستي
الأشجار القرارية
توجد العديد من خوارزميات التعلم غير المراقب التي لا تتطلب وجود مراقب أو توجيه من خبير للتدريب. تعتمد هذه الخوارزميات على استنتاج الأنماط والتقاربات من البيانات بشكل ذاتي، وتقوم بتجميع البيانات دون أن تشير إلى كيفية عمل هذا التجميع. يتم استخدام خوارزميات التعلم غير المراقب في العديد من المجالات مثل التصنيف والتجميع والتجزئة والتنبؤ.
تجميع كي-المتوسط
التجميع التسلسلي الهرمي
تقنيات تقليل الأبعاد (PCA، t-SNE)
تقييم نماذج التعلم الآلي
تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار
مقاييس لتقييم أداء النموذج (الدقة ، الصحة ، الاستدعاء ، النتيجة F1)
التقييم المتقاطع
مقدمة لعمليات التنقيب عن البيانات
ما هو تنقيب البيانات
تقنيات معالجة البيانات (تنظيف، تحويل، تطبيع)
تعدين قواعد الارتباط
مواضيع متقدمة في التعلم الآلي وتعدين البيانات
الشبكات العصبية والتعلم العميق
طرق مجموعة (الغابات العشوائية، تعزيز التدرج)
الكشف عن الاستثناءات

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هو الفرق بين تعلم الآلة وتنقيب البيانات؟
تتركز تعلم الآلة على تطوير خوارزميات ونماذج تمكن الحواسيب من التعلم من البيانات واتخاذ تنبؤات أو قرارات استنادًا إلى البيانات. أما تنقيب البيانات، فهو عملية استخلاص أنماط أو معرفة ذات مغزى من مجموعات كبيرة من البيانات.
تتركز تعلم الآلة على تطوير خوارزميات ونماذج تمكن الحواسيب من التعلم من البيانات واتخاذ تنبؤات أو قرارات استنادًا إلى البيانات. أما تنقيب البيانات، فهو عملية استخلاص أنماط أو معرفة ذات مغزى من مجموعات كبيرة من البيانات.
ما هي الشروط المسبقة لتعلم لغة برمجة بايثون لتعلم الآلة وتنقيب البيانات؟
يُفضَّل عادة أن يكون لديك فهم أساسي للغة البرمجة بايثون. تعرُّف بالخط العام على الجبر الخطي والإحصاء والاحتمال قد يكون أيضًا مفيدًا لفهم أفضل للمفاهيم.
يُفضَّل عادة أن يكون لديك فهم أساسي للغة البرمجة بايثون. تعرُّف بالخط العام على الجبر الخطي والإحصاء والاحتمال قد يكون أيضًا مفيدًا لفهم أفضل للمفاهيم.
3. ما هي المواضيع التي يتم تناولها في الحقيبة التدريبية؟
الحقائب التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع بما في ذلك معالجة البيانات، هندسة السمات، خوارزميات التعلم المراقب وغير المراقب، تقييم النموذج، والتصوير البياني. كما توفر تمارين عملية وأمثلة باستخدام مكتبات Python الشهيرة مثل scikit-learn و pandas.
الحقائب التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع بما في ذلك معالجة البيانات، هندسة السمات، خوارزميات التعلم المراقب وغير المراقب، تقييم النموذج، والتصوير البياني. كما توفر تمارين عملية وأمثلة باستخدام مكتبات Python الشهيرة مثل scikit-learn و pandas.
4. هل توجد أمثلة عملية أو دراسات حالة مُدرجة في حقائب التدريب؟
نعم، تشمل الحقائب التدريبية أمثلة عملية ودراسات حالة للمساعدة في توضيح المفاهيم وإظهار تطبيقاتها في العالم الحقيقي. هذا يسمح للمتعلمين بالحصول على فهم أفضل لكيفية تطبيق التقنيات المكتسبة على المشاكل الفعلية.
نعم، تشمل الحقائب التدريبية أمثلة عملية ودراسات حالة للمساعدة في توضيح المفاهيم وإظهار تطبيقاتها في العالم الحقيقي. هذا يسمح للمتعلمين بالحصول على فهم أفضل لكيفية تطبيق التقنيات المكتسبة على المشاكل الفعلية.
5. هل هذه الحقائب التدريبية مناسبة للمبتدئين الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة في البرمجة أو تحليل البيانات؟
بينما يُفضَّل الحصول على فهم أساسي لبرمجة Python ، فإن حقيبة التدريب مصممة لتكون مناسبة للمبتدئين. تبدأ بالأساسيات وتزيد تدريجياً في التعقيد ، مما يجعلها مفهومة للأفراد الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة في البرمجة أو تحليل البيانات.
بينما يُفضَّل الحصول على فهم أساسي لبرمجة Python ، فإن حقيبة التدريب مصممة لتكون مناسبة للمبتدئين. تبدأ بالأساسيات وتزيد تدريجياً في التعقيد ، مما يجعلها مفهومة للأفراد الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة في البرمجة أو تحليل البيانات.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “بايثون لتعلم الآلة وتنقيب البيانات”
نقدم لكم الحقائب التدريبية الشاملة للمدربين في مجال Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات. تم تصميم هذا المنتج لتزويد المدربين بالموارد والحقائب التعليمية الشاملة لتدريس مفاهيم وتقنيات Python في سياق التعلم الآلي وتنقيب البيانات بشكل فعال. تمت العناية بحقائبنا التدريبية بعناية وتنظيمها لتغطية جميع المواضيع الأساسية في Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات. وتشمل برنامجًا تعليميًا مفصلًا يغطي أساسيات برمجة Python ومعالجة البيانات والتحليل باستخدام مكتبات Python وتقنيات متقدمة للتعلم الآلي وتنقيب البيانات. مع حقائب التدريب الخاصة بنا، سيكون لدى المدربين الوصول إلى مجموعة متنوعة من الموارد لدعم عملهم التعليمي. ويشمل ذلك شرائح المعلم، وتمارين المختبر خطوة بخطوة، وقطع الشفرة العينة، وأمثلة من العالم الحقيقي لتوضيح التطبيق العملي لـ Python في سياق التعلم الآلي وتنقيب البيانات. تم تصميم الحقائب التدريبية لتكون مرنة، مما يتيح للمدربين تكييفها وتخصيصها لتناسب احتياجات تدريبهم الخاصة. سواء كنت تقوم بإجراء ورشة عمل قصيرة أو برنامج تدريب شامل، يمكن تخصيص حقائبنا بسهولة لتناسب تنسيقات ومدد تدريب مختلفة. من خلال استخدام حقائبنا التدريبية، يمكن للمدربين تقديم جلسات تدريب فعالة وجذابة حول Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات بثقة. يمكنهم تزويد طلابهم بالمهارات والمعرفة اللازمة لتطبيق Python في سيناريوهات عملية، وتحليل البيانات بشكل فعال وتفسيرها، وتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي للنمذجة التنبؤية. استثمر في حقائبنا التدريبية لـ Python للتعلم الآلي وتنقيب البيانات اليوم ومكّن مدربيك لتقديم تجارب تدريب استثنائية ستمكن المتعلمين من استخدام كامل إمكانات Python في سياق التعلم الآلي وتنقيب البيانات.
مقدمة في لغة البايثون
ما هو البايثون
لماذا البايثون شهير لتعلم الآلة وتنقيب البيانات
تثبيت وإعداد بيئة Python
أساسيات لغة البرمجة بايثون
المتغيرات وأنواع البيانات
المشغلون والتعابير
تعليمات تدفق التحكم (إذا-إلا، حلقات)
العمل مع البيانات في لغة البرمجة بايثون
أنواع البيانات في لغة البايثون (قوائم، أزواج مرتبة، قواميس، وما إلى ذلك)
قراءة وكتابة ملفات البيانات
مكتبة بانداس للتلاعب بالبيانات
مقدمة للتعلم الآلي
ما هو التعلم الآلي
أنواع خوارزميات التعلم الآلي (ذات المراقبة، غير المراقبة، التعلم المعزز)
العملية التعلم الآلي
خوارزميات التعلم بالإشراف
الانحدار الخطي
الانحدار اللوجستي
الأشجار القرارية
توجد العديد من خوارزميات التعلم غير المراقب التي لا تتطلب وجود مراقب أو توجيه من خبير للتدريب. تعتمد هذه الخوارزميات على استنتاج الأنماط والتقاربات من البيانات بشكل ذاتي، وتقوم بتجميع البيانات دون أن تشير إلى كيفية عمل هذا التجميع. يتم استخدام خوارزميات التعلم غير المراقب في العديد من المجالات مثل التصنيف والتجميع والتجزئة والتنبؤ.
تجميع كي-المتوسط
التجميع التسلسلي الهرمي
تقنيات تقليل الأبعاد (PCA، t-SNE)
تقييم نماذج التعلم الآلي
تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار
مقاييس لتقييم أداء النموذج (الدقة ، الصحة ، الاستدعاء ، النتيجة F1)
التقييم المتقاطع
مقدمة لعمليات التنقيب عن البيانات
ما هو تنقيب البيانات
تقنيات معالجة البيانات (تنظيف، تحويل، تطبيع)
تعدين قواعد الارتباط
مواضيع متقدمة في التعلم الآلي وتعدين البيانات
الشبكات العصبية والتعلم العميق
طرق مجموعة (الغابات العشوائية، تعزيز التدرج)
الكشف عن الاستثناءات

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هو الفرق بين تعلم الآلة وتنقيب البيانات؟
تتركز تعلم الآلة على تطوير خوارزميات ونماذج تمكن الحواسيب من التعلم من البيانات واتخاذ تنبؤات أو قرارات استنادًا إلى البيانات. أما تنقيب البيانات، فهو عملية استخلاص أنماط أو معرفة ذات مغزى من مجموعات كبيرة من البيانات.
تتركز تعلم الآلة على تطوير خوارزميات ونماذج تمكن الحواسيب من التعلم من البيانات واتخاذ تنبؤات أو قرارات استنادًا إلى البيانات. أما تنقيب البيانات، فهو عملية استخلاص أنماط أو معرفة ذات مغزى من مجموعات كبيرة من البيانات.
ما هي الشروط المسبقة لتعلم لغة برمجة بايثون لتعلم الآلة وتنقيب البيانات؟
يُفضَّل عادة أن يكون لديك فهم أساسي للغة البرمجة بايثون. تعرُّف بالخط العام على الجبر الخطي والإحصاء والاحتمال قد يكون أيضًا مفيدًا لفهم أفضل للمفاهيم.
يُفضَّل عادة أن يكون لديك فهم أساسي للغة البرمجة بايثون. تعرُّف بالخط العام على الجبر الخطي والإحصاء والاحتمال قد يكون أيضًا مفيدًا لفهم أفضل للمفاهيم.
3. ما هي المواضيع التي يتم تناولها في الحقيبة التدريبية؟
الحقائب التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع بما في ذلك معالجة البيانات، هندسة السمات، خوارزميات التعلم المراقب وغير المراقب، تقييم النموذج، والتصوير البياني. كما توفر تمارين عملية وأمثلة باستخدام مكتبات Python الشهيرة مثل scikit-learn و pandas.
الحقائب التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع بما في ذلك معالجة البيانات، هندسة السمات، خوارزميات التعلم المراقب وغير المراقب، تقييم النموذج، والتصوير البياني. كما توفر تمارين عملية وأمثلة باستخدام مكتبات Python الشهيرة مثل scikit-learn و pandas.
4. هل توجد أمثلة عملية أو دراسات حالة مُدرجة في حقائب التدريب؟
نعم، تشمل الحقائب التدريبية أمثلة عملية ودراسات حالة للمساعدة في توضيح المفاهيم وإظهار تطبيقاتها في العالم الحقيقي. هذا يسمح للمتعلمين بالحصول على فهم أفضل لكيفية تطبيق التقنيات المكتسبة على المشاكل الفعلية.
نعم، تشمل الحقائب التدريبية أمثلة عملية ودراسات حالة للمساعدة في توضيح المفاهيم وإظهار تطبيقاتها في العالم الحقيقي. هذا يسمح للمتعلمين بالحصول على فهم أفضل لكيفية تطبيق التقنيات المكتسبة على المشاكل الفعلية.
5. هل هذه الحقائب التدريبية مناسبة للمبتدئين الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة في البرمجة أو تحليل البيانات؟
بينما يُفضَّل الحصول على فهم أساسي لبرمجة Python ، فإن حقيبة التدريب مصممة لتكون مناسبة للمبتدئين. تبدأ بالأساسيات وتزيد تدريجياً في التعقيد ، مما يجعلها مفهومة للأفراد الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة في البرمجة أو تحليل البيانات.
بينما يُفضَّل الحصول على فهم أساسي لبرمجة Python ، فإن حقيبة التدريب مصممة لتكون مناسبة للمبتدئين. تبدأ بالأساسيات وتزيد تدريجياً في التعقيد ، مما يجعلها مفهومة للأفراد الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة في البرمجة أو تحليل البيانات.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “بايثون لتعلم الآلة وتنقيب البيانات”

منتجات ذات صلة

حقيبة تدريبية : دورة الصيانة المرتكزة على الموثوقية – RCM

حقيبة تدريبية : دورة اعداد ميزانية الصيانة وترشيد التكاليف

حقيبة تدريبية : دورة تقنيات ومنهجيات إدارة الصيانة المتقدمة

هذه الحقائب التدريبية تركز على تعليم المشاركين كيفية بناء نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق باستخدام لغة البرمجة بايثون. بحلول نهاية التدريب، سيكون المشاركون قادرين على تطبيق التقنيات المكتسبة في تحليل استخراج البيانات.

هذه الحقائب التدريبية تركز على تعليم المشاركين كيفية بناء نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق باستخدام لغة البرمجة بايثون. بحلول نهاية التدريب، سيكون المشاركون قادرين على تطبيق التقنيات المكتسبة في تحليل استخراج البيانات.

بايثون لتعلم الآلة وتنقيب البيانات