حقيبتك الشريك الأول لك في تطوير المحتوي التدريبي في الوطن العربي
حقيبتك الشريك الأول لك فى تطوير المحتوى التدريبي فى الوطن العربي.

مميزات الحقيبة

دليل المدرب
مذكرة المتدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تحديث سنة 2024

مقدمة في علم البيانات وتعلم الآلة باستخدام لغة البايثون للمبتدئين

سيقدم لك هذه الحقائب التدريبية كيفية تحليل البيانات باستخدام تقنيات مختلفة، وإجراء توقعات دقيقة استنادًا إلى البيانات، واستكشاف وتلاعب بإطارات البيانات، وتنظيف وتصور البيانات بكفاءة. اكتسب مهارات عملية في تحليل البيانات وتصورها لتعزيز عملية اتخاذ القرارات الخاصة بك.

مراجعة
English - العربية
محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
هل تبحث عن تعزيز مهاراتك في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة Python؟ لا تبحث بعيداً! حقائب التدريب الشاملة لدينا “مقدمة في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام Python للمبتدئين”، مصممة خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تعليم أساسيات هذه المواضيع للعلماء البيانات الطموحين ومحبي تعلم الآلة. تغطي هذه الحقائب التدريبية كل ما تحتاجه للبدء في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام Python. تقدم نهجًا خطوة بخطوة، مما يجعلها ملائمة للمبتدئين والمدربين الجدد في هذا المجال. تبدأ الحقائب بمقدمة لأساسيات علوم البيانات وتعلم الآلة، بما في ذلك مفاهيم مثل الخوارزميات ومعالجة البيانات وتقييم الطراز. يتعمق الحقائب ثم في لغة البرمجة Python، وتعلم المدربين كيفية استخدامها بفعالية لتحليل البيانات ومهام تعلم الآلة. تغطي جميع المكتبات والأدوات الأساسية، بما في ذلك Pandas وNumPy وscikit-learn، وتوفر تمارين وأمثلة عملية لتعزيز التعلم. تتضمن الحقائب التدريبية أيضًا دراسات حالة ومشاريع من الحياة الواقعية يمكن للمدربين استخدامها لجذب طلابهم وتوفير تجربة عملية في حل مشاكل علوم البيانات وتعلم الآلة. تشمل هذه الدراسات حالات في مجموعة متنوعة من الصناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتسويق، مما يتيح للمدربين تخصيص تعليمهم لاهتمامات وأهداف مسارات طلابهم المهنية. مع حقائب التدريب “مقدمة في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام Python للمبتدئين”، ستحصل المدربين على كافة الموارد التي يحتاجونها لتقديم دورة شاملة وشيقة حول هذه المواضيع المتقدمة. ابدأ اليوم وساعد طلابك في استكشاف إمكانيات علوم البيانات وتعلم الآلة!
نظرة عامة على علم البيانات وتعلّم الآلة (العنوان: مقدمة في علم البيانات وتعلّم الآلة)
توضيح ما هي علوم البيانات وتعلم الآلة
أهمية علم البيانات والتعلم الآلي في مختلف الصناعات
نظرة عامة على لغة البرمجة بايثون كلغة برمجة شائعة في مجال علوم البيانات وتعلم الآلة
أساسيات برمجة بايثون (العنوان: أساسيات برمجة بايثون)
مقدمة إلى بناء جملة Python وأنواع البيانات
المتغيرات، المشغلات، وبيانات التحكم في تدفق البرنامج في لغة البايثون
كتابة وتنفيذ سكربتات بسيطة باستخدام لغة بيثون.
تحليل وتلاعب البيانات باستخدام بانداس (العنوان: تحليل وتلاعب البيانات باستخدام بانداس)
مقدمة إلى مكتبة بانداس للتلاعب وتحليل البيانات
تحميل واستكشاف البيانات باستخدام إطار بيانات بانداس
تقنيات تنظيف ومعالجة البيانات باستخدام بانداس
تصور البيانات باستخدام ماتبلوتليب وسيبورن (العنوان: تصور البيانات باستخدام ماتبلوتليب وسيبورن)
مقدمة عن مكتبتي Matplotlib و Seaborn لتصور البيانات
إنشاء أنواع مختلفة من الرسوم البيانية والاخطط باستخدام مكتبة Matplotlib.
تحسين الرسوم التوضيحية باستخدام ميزات Seaborn المتقدمة
مقدمة لخوارزميات التعلم الآلي
شرح للتعلم المشرف والتعلم غير المشرف
نظرة عامة على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة المستخدمة مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وشجرة القرار وخوارزميات التجميع
فهم مفهوم تدريب النماذج وتقييمها
تقنيات تقييم النماذج والتحقق من صحتها (العنوان: تقنيات تقييم النماذج والتحقق من صحتها)
مقدمة لمختلف التقنيات المستخدمة لتقييم وتحقيق صحة نماذج التعلم الآلي
التقسيم المتقاطع وتقسيم التدريب والاختبار حتمية
مقاييس لتقييم أداء النموذج مثل الدقة والتوجيه واستحضار الذاكرة ونسبة الأمتال والنتيجة F1.
خوارزميات التعلم الآلي بالإشراف (العنوان: خوارزميات التعلم الآلي بالإشراف)
استكشاف مفصل لخوارزميات التعلم الآلي المشرفة مثل الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، وآلات الدعم النوعية.
فهم مبادئ الخوارزميات هذه وحالات استخدامها
تنفيذ هذه الخوارزميات باستخدام لغة Python ومكتبة scikit-learn
خوارزميات تعلم الآلة غير المراقبة (العنوان: خوارزميات تعلم الآلة غير المراقبة)
شرح مفصل لخوارزميات التعلم غير المشرو superv أشرفي، بما في ذلك خوارزميات تجزئة المجموعات وتقنيات تقليل الأبعاد.
نظرة عامة على تجميع الـ k-means، التجميع الهرمي، وتحليل المكونات الرئيسية (PCA)
تطبيق خوارزميات التعلم غير المشروف على مجموعات بيانات حقيقية
مقدمة في التعلم العميق باستخدام تنسورفلو (العنوان: مقدمة في التعلم العميق باستخدام تنسورفلو)
مقدمة في التعلم العميق والشبكات العصبية
نظرة عامة على مكتبة TensorFlow لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق
تنفيذ شبكة عصبية أساسية باستخدام TensorFlow في لغة البايثون

™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 علم البيانات؟
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين تقنيات وأساليب من مجالات مختلفة مثل الإحصاء، علوم الحاسوب، والرياضيات لاستخلاص الأفكار والمعرفة من البيانات.
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين تقنيات وأساليب من مجالات مختلفة مثل الإحصاء، علوم الحاسوب، والرياضيات لاستخلاص الأفكار والمعرفة من البيانات.
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استخدام خوارزميات لتمكين الكمبيوترات من التعلم من البيانات بدون برمجة صريحة. يركز على تطوير نماذج وخوارزميات يمكنها التعلم وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استخدام خوارزميات لتمكين الكمبيوترات من التعلم من البيانات بدون برمجة صريحة. يركز على تطوير نماذج وخوارزميات يمكنها التعلم وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
لماذا يتم استخدام لغة البايثون بشكل شائع في مجال علم البيانات والتعلم الآلي؟
بايثون هو لغة برمجة شهيرة في علوم البيانات وتعلم الآلة بسبب بساطتها وقدرتها على التكيف، وتوافر عدد كبير من المكتبات والأطر العمل. إنها توفر أدوات قوية للتلاعب بالبيانات، والتحليل، والتصور، والنمذجة.
بايثون هو لغة برمجة شهيرة في علوم البيانات وتعلم الآلة بسبب بساطتها وقدرتها على التكيف، وتوافر عدد كبير من المكتبات والأطر العمل. إنها توفر أدوات قوية للتلاعب بالبيانات، والتحليل، والتصور، والنمذجة.
ما الذي سأتعلمه في هذه الحقائب التدريبية؟
في هذه الحقيبة التدريبية، ستتعلم أساسيات علم البيانات والتعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون. تشمل المواضيع معالجة البيانات، التحليل التفسيري للبيانات، اختيار الميزات، تدريب النماذج وتقييمها، والنمذجة التنبؤية. ستكتسب أيضًا خبرة عملية من خلال العمل على مشاريع وتمارين في العالم الحقيقي.
في هذه الحقيبة التدريبية، ستتعلم أساسيات علم البيانات والتعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون. تشمل المواضيع معالجة البيانات، التحليل التفسيري للبيانات، اختيار الميزات، تدريب النماذج وتقييمها، والنمذجة التنبؤية. ستكتسب أيضًا خبرة عملية من خلال العمل على مشاريع وتمارين في العالم الحقيقي.
هل أحتاج إلى أي خبرة سابقة في البرمجة للاستفادة من هذه الحقائب التدريبية؟
بينما قد يكون بعض المعرفة في البرمجة مفيدة، إلا أن هذه الحقائب التدريبية مصممة للمبتدئين الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة أو خبرة بسيطة في البرمجة. تبدأ بأساسيات برمجة البايثون وتدخل تدريجيا في مفاهيم وتقنيات علم البيانات وتعلم الآلة.
بينما قد يكون بعض المعرفة في البرمجة مفيدة، إلا أن هذه الحقائب التدريبية مصممة للمبتدئين الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة أو خبرة بسيطة في البرمجة. تبدأ بأساسيات برمجة البايثون وتدخل تدريجيا في مفاهيم وتقنيات علم البيانات وتعلم الآلة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

هل تبحث عن تعزيز مهاراتك في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة Python؟ لا تبحث بعيداً! حقائب التدريب الشاملة لدينا “مقدمة في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام Python للمبتدئين”، مصممة خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تعليم أساسيات هذه المواضيع للعلماء البيانات الطموحين ومحبي تعلم الآلة. تغطي هذه الحقائب التدريبية كل ما تحتاجه للبدء في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام Python. تقدم نهجًا خطوة بخطوة، مما يجعلها ملائمة للمبتدئين والمدربين الجدد في هذا المجال. تبدأ الحقائب بمقدمة لأساسيات علوم البيانات وتعلم الآلة، بما في ذلك مفاهيم مثل الخوارزميات ومعالجة البيانات وتقييم الطراز. يتعمق الحقائب ثم في لغة البرمجة Python، وتعلم المدربين كيفية استخدامها بفعالية لتحليل البيانات ومهام تعلم الآلة. تغطي جميع المكتبات والأدوات الأساسية، بما في ذلك Pandas وNumPy وscikit-learn، وتوفر تمارين وأمثلة عملية لتعزيز التعلم. تتضمن الحقائب التدريبية أيضًا دراسات حالة ومشاريع من الحياة الواقعية يمكن للمدربين استخدامها لجذب طلابهم وتوفير تجربة عملية في حل مشاكل علوم البيانات وتعلم الآلة. تشمل هذه الدراسات حالات في مجموعة متنوعة من الصناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتسويق، مما يتيح للمدربين تخصيص تعليمهم لاهتمامات وأهداف مسارات طلابهم المهنية. مع حقائب التدريب “مقدمة في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام Python للمبتدئين”، ستحصل المدربين على كافة الموارد التي يحتاجونها لتقديم دورة شاملة وشيقة حول هذه المواضيع المتقدمة. ابدأ اليوم وساعد طلابك في استكشاف إمكانيات علوم البيانات وتعلم الآلة!
نظرة عامة على علم البيانات وتعلّم الآلة (العنوان: مقدمة في علم البيانات وتعلّم الآلة)
توضيح ما هي علوم البيانات وتعلم الآلة
أهمية علم البيانات والتعلم الآلي في مختلف الصناعات
نظرة عامة على لغة البرمجة بايثون كلغة برمجة شائعة في مجال علوم البيانات وتعلم الآلة
أساسيات برمجة بايثون (العنوان: أساسيات برمجة بايثون)
مقدمة إلى بناء جملة Python وأنواع البيانات
المتغيرات، المشغلات، وبيانات التحكم في تدفق البرنامج في لغة البايثون
كتابة وتنفيذ سكربتات بسيطة باستخدام لغة بيثون.
تحليل وتلاعب البيانات باستخدام بانداس (العنوان: تحليل وتلاعب البيانات باستخدام بانداس)
مقدمة إلى مكتبة بانداس للتلاعب وتحليل البيانات
تحميل واستكشاف البيانات باستخدام إطار بيانات بانداس
تقنيات تنظيف ومعالجة البيانات باستخدام بانداس
تصور البيانات باستخدام ماتبلوتليب وسيبورن (العنوان: تصور البيانات باستخدام ماتبلوتليب وسيبورن)
مقدمة عن مكتبتي Matplotlib و Seaborn لتصور البيانات
إنشاء أنواع مختلفة من الرسوم البيانية والاخطط باستخدام مكتبة Matplotlib.
تحسين الرسوم التوضيحية باستخدام ميزات Seaborn المتقدمة
مقدمة لخوارزميات التعلم الآلي
شرح للتعلم المشرف والتعلم غير المشرف
نظرة عامة على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة المستخدمة مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وشجرة القرار وخوارزميات التجميع
فهم مفهوم تدريب النماذج وتقييمها
تقنيات تقييم النماذج والتحقق من صحتها (العنوان: تقنيات تقييم النماذج والتحقق من صحتها)
مقدمة لمختلف التقنيات المستخدمة لتقييم وتحقيق صحة نماذج التعلم الآلي
التقسيم المتقاطع وتقسيم التدريب والاختبار حتمية
مقاييس لتقييم أداء النموذج مثل الدقة والتوجيه واستحضار الذاكرة ونسبة الأمتال والنتيجة F1.
خوارزميات التعلم الآلي بالإشراف (العنوان: خوارزميات التعلم الآلي بالإشراف)
استكشاف مفصل لخوارزميات التعلم الآلي المشرفة مثل الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، وآلات الدعم النوعية.
فهم مبادئ الخوارزميات هذه وحالات استخدامها
تنفيذ هذه الخوارزميات باستخدام لغة Python ومكتبة scikit-learn
خوارزميات تعلم الآلة غير المراقبة (العنوان: خوارزميات تعلم الآلة غير المراقبة)
شرح مفصل لخوارزميات التعلم غير المشرو superv أشرفي، بما في ذلك خوارزميات تجزئة المجموعات وتقنيات تقليل الأبعاد.
نظرة عامة على تجميع الـ k-means، التجميع الهرمي، وتحليل المكونات الرئيسية (PCA)
تطبيق خوارزميات التعلم غير المشروف على مجموعات بيانات حقيقية
مقدمة في التعلم العميق باستخدام تنسورفلو (العنوان: مقدمة في التعلم العميق باستخدام تنسورفلو)
مقدمة في التعلم العميق والشبكات العصبية
نظرة عامة على مكتبة TensorFlow لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق
تنفيذ شبكة عصبية أساسية باستخدام TensorFlow في لغة البايثون

™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 علم البيانات؟
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين تقنيات وأساليب من مجالات مختلفة مثل الإحصاء، علوم الحاسوب، والرياضيات لاستخلاص الأفكار والمعرفة من البيانات.
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين تقنيات وأساليب من مجالات مختلفة مثل الإحصاء، علوم الحاسوب، والرياضيات لاستخلاص الأفكار والمعرفة من البيانات.
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استخدام خوارزميات لتمكين الكمبيوترات من التعلم من البيانات بدون برمجة صريحة. يركز على تطوير نماذج وخوارزميات يمكنها التعلم وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استخدام خوارزميات لتمكين الكمبيوترات من التعلم من البيانات بدون برمجة صريحة. يركز على تطوير نماذج وخوارزميات يمكنها التعلم وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
لماذا يتم استخدام لغة البايثون بشكل شائع في مجال علم البيانات والتعلم الآلي؟
بايثون هو لغة برمجة شهيرة في علوم البيانات وتعلم الآلة بسبب بساطتها وقدرتها على التكيف، وتوافر عدد كبير من المكتبات والأطر العمل. إنها توفر أدوات قوية للتلاعب بالبيانات، والتحليل، والتصور، والنمذجة.
بايثون هو لغة برمجة شهيرة في علوم البيانات وتعلم الآلة بسبب بساطتها وقدرتها على التكيف، وتوافر عدد كبير من المكتبات والأطر العمل. إنها توفر أدوات قوية للتلاعب بالبيانات، والتحليل، والتصور، والنمذجة.
ما الذي سأتعلمه في هذه الحقائب التدريبية؟
في هذه الحقيبة التدريبية، ستتعلم أساسيات علم البيانات والتعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون. تشمل المواضيع معالجة البيانات، التحليل التفسيري للبيانات، اختيار الميزات، تدريب النماذج وتقييمها، والنمذجة التنبؤية. ستكتسب أيضًا خبرة عملية من خلال العمل على مشاريع وتمارين في العالم الحقيقي.
في هذه الحقيبة التدريبية، ستتعلم أساسيات علم البيانات والتعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون. تشمل المواضيع معالجة البيانات، التحليل التفسيري للبيانات، اختيار الميزات، تدريب النماذج وتقييمها، والنمذجة التنبؤية. ستكتسب أيضًا خبرة عملية من خلال العمل على مشاريع وتمارين في العالم الحقيقي.
هل أحتاج إلى أي خبرة سابقة في البرمجة للاستفادة من هذه الحقائب التدريبية؟
بينما قد يكون بعض المعرفة في البرمجة مفيدة، إلا أن هذه الحقائب التدريبية مصممة للمبتدئين الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة أو خبرة بسيطة في البرمجة. تبدأ بأساسيات برمجة البايثون وتدخل تدريجيا في مفاهيم وتقنيات علم البيانات وتعلم الآلة.
بينما قد يكون بعض المعرفة في البرمجة مفيدة، إلا أن هذه الحقائب التدريبية مصممة للمبتدئين الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة أو خبرة بسيطة في البرمجة. تبدأ بأساسيات برمجة البايثون وتدخل تدريجيا في مفاهيم وتقنيات علم البيانات وتعلم الآلة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تحديث سنة 2024

مقدمة في علم البيانات وتعلم الآلة باستخدام لغة البايثون للمبتدئين

سيقدم لك هذه الحقائب التدريبية كيفية تحليل البيانات باستخدام تقنيات مختلفة، وإجراء توقعات دقيقة استنادًا إلى البيانات، واستكشاف وتلاعب بإطارات البيانات، وتنظيف وتصور البيانات بكفاءة. اكتسب مهارات عملية في تحليل البيانات وتصورها لتعزيز عملية اتخاذ القرارات الخاصة بك.

مراجعة
English - العربية
محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
هل تبحث عن تعزيز مهاراتك في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة Python؟ لا تبحث بعيداً! حقائب التدريب الشاملة لدينا “مقدمة في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام Python للمبتدئين”، مصممة خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تعليم أساسيات هذه المواضيع للعلماء البيانات الطموحين ومحبي تعلم الآلة. تغطي هذه الحقائب التدريبية كل ما تحتاجه للبدء في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام Python. تقدم نهجًا خطوة بخطوة، مما يجعلها ملائمة للمبتدئين والمدربين الجدد في هذا المجال. تبدأ الحقائب بمقدمة لأساسيات علوم البيانات وتعلم الآلة، بما في ذلك مفاهيم مثل الخوارزميات ومعالجة البيانات وتقييم الطراز. يتعمق الحقائب ثم في لغة البرمجة Python، وتعلم المدربين كيفية استخدامها بفعالية لتحليل البيانات ومهام تعلم الآلة. تغطي جميع المكتبات والأدوات الأساسية، بما في ذلك Pandas وNumPy وscikit-learn، وتوفر تمارين وأمثلة عملية لتعزيز التعلم. تتضمن الحقائب التدريبية أيضًا دراسات حالة ومشاريع من الحياة الواقعية يمكن للمدربين استخدامها لجذب طلابهم وتوفير تجربة عملية في حل مشاكل علوم البيانات وتعلم الآلة. تشمل هذه الدراسات حالات في مجموعة متنوعة من الصناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتسويق، مما يتيح للمدربين تخصيص تعليمهم لاهتمامات وأهداف مسارات طلابهم المهنية. مع حقائب التدريب “مقدمة في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام Python للمبتدئين”، ستحصل المدربين على كافة الموارد التي يحتاجونها لتقديم دورة شاملة وشيقة حول هذه المواضيع المتقدمة. ابدأ اليوم وساعد طلابك في استكشاف إمكانيات علوم البيانات وتعلم الآلة!
نظرة عامة على علم البيانات وتعلّم الآلة (العنوان: مقدمة في علم البيانات وتعلّم الآلة)
توضيح ما هي علوم البيانات وتعلم الآلة
أهمية علم البيانات والتعلم الآلي في مختلف الصناعات
نظرة عامة على لغة البرمجة بايثون كلغة برمجة شائعة في مجال علوم البيانات وتعلم الآلة
أساسيات برمجة بايثون (العنوان: أساسيات برمجة بايثون)
مقدمة إلى بناء جملة Python وأنواع البيانات
المتغيرات، المشغلات، وبيانات التحكم في تدفق البرنامج في لغة البايثون
كتابة وتنفيذ سكربتات بسيطة باستخدام لغة بيثون.
تحليل وتلاعب البيانات باستخدام بانداس (العنوان: تحليل وتلاعب البيانات باستخدام بانداس)
مقدمة إلى مكتبة بانداس للتلاعب وتحليل البيانات
تحميل واستكشاف البيانات باستخدام إطار بيانات بانداس
تقنيات تنظيف ومعالجة البيانات باستخدام بانداس
تصور البيانات باستخدام ماتبلوتليب وسيبورن (العنوان: تصور البيانات باستخدام ماتبلوتليب وسيبورن)
مقدمة عن مكتبتي Matplotlib و Seaborn لتصور البيانات
إنشاء أنواع مختلفة من الرسوم البيانية والاخطط باستخدام مكتبة Matplotlib.
تحسين الرسوم التوضيحية باستخدام ميزات Seaborn المتقدمة
مقدمة لخوارزميات التعلم الآلي
شرح للتعلم المشرف والتعلم غير المشرف
نظرة عامة على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة المستخدمة مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وشجرة القرار وخوارزميات التجميع
فهم مفهوم تدريب النماذج وتقييمها
تقنيات تقييم النماذج والتحقق من صحتها (العنوان: تقنيات تقييم النماذج والتحقق من صحتها)
مقدمة لمختلف التقنيات المستخدمة لتقييم وتحقيق صحة نماذج التعلم الآلي
التقسيم المتقاطع وتقسيم التدريب والاختبار حتمية
مقاييس لتقييم أداء النموذج مثل الدقة والتوجيه واستحضار الذاكرة ونسبة الأمتال والنتيجة F1.
خوارزميات التعلم الآلي بالإشراف (العنوان: خوارزميات التعلم الآلي بالإشراف)
استكشاف مفصل لخوارزميات التعلم الآلي المشرفة مثل الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، وآلات الدعم النوعية.
فهم مبادئ الخوارزميات هذه وحالات استخدامها
تنفيذ هذه الخوارزميات باستخدام لغة Python ومكتبة scikit-learn
خوارزميات تعلم الآلة غير المراقبة (العنوان: خوارزميات تعلم الآلة غير المراقبة)
شرح مفصل لخوارزميات التعلم غير المشرو superv أشرفي، بما في ذلك خوارزميات تجزئة المجموعات وتقنيات تقليل الأبعاد.
نظرة عامة على تجميع الـ k-means، التجميع الهرمي، وتحليل المكونات الرئيسية (PCA)
تطبيق خوارزميات التعلم غير المشروف على مجموعات بيانات حقيقية
مقدمة في التعلم العميق باستخدام تنسورفلو (العنوان: مقدمة في التعلم العميق باستخدام تنسورفلو)
مقدمة في التعلم العميق والشبكات العصبية
نظرة عامة على مكتبة TensorFlow لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق
تنفيذ شبكة عصبية أساسية باستخدام TensorFlow في لغة البايثون

™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 علم البيانات؟
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين تقنيات وأساليب من مجالات مختلفة مثل الإحصاء، علوم الحاسوب، والرياضيات لاستخلاص الأفكار والمعرفة من البيانات.
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين تقنيات وأساليب من مجالات مختلفة مثل الإحصاء، علوم الحاسوب، والرياضيات لاستخلاص الأفكار والمعرفة من البيانات.
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استخدام خوارزميات لتمكين الكمبيوترات من التعلم من البيانات بدون برمجة صريحة. يركز على تطوير نماذج وخوارزميات يمكنها التعلم وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استخدام خوارزميات لتمكين الكمبيوترات من التعلم من البيانات بدون برمجة صريحة. يركز على تطوير نماذج وخوارزميات يمكنها التعلم وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
لماذا يتم استخدام لغة البايثون بشكل شائع في مجال علم البيانات والتعلم الآلي؟
بايثون هو لغة برمجة شهيرة في علوم البيانات وتعلم الآلة بسبب بساطتها وقدرتها على التكيف، وتوافر عدد كبير من المكتبات والأطر العمل. إنها توفر أدوات قوية للتلاعب بالبيانات، والتحليل، والتصور، والنمذجة.
بايثون هو لغة برمجة شهيرة في علوم البيانات وتعلم الآلة بسبب بساطتها وقدرتها على التكيف، وتوافر عدد كبير من المكتبات والأطر العمل. إنها توفر أدوات قوية للتلاعب بالبيانات، والتحليل، والتصور، والنمذجة.
ما الذي سأتعلمه في هذه الحقائب التدريبية؟
في هذه الحقيبة التدريبية، ستتعلم أساسيات علم البيانات والتعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون. تشمل المواضيع معالجة البيانات، التحليل التفسيري للبيانات، اختيار الميزات، تدريب النماذج وتقييمها، والنمذجة التنبؤية. ستكتسب أيضًا خبرة عملية من خلال العمل على مشاريع وتمارين في العالم الحقيقي.
في هذه الحقيبة التدريبية، ستتعلم أساسيات علم البيانات والتعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون. تشمل المواضيع معالجة البيانات، التحليل التفسيري للبيانات، اختيار الميزات، تدريب النماذج وتقييمها، والنمذجة التنبؤية. ستكتسب أيضًا خبرة عملية من خلال العمل على مشاريع وتمارين في العالم الحقيقي.
هل أحتاج إلى أي خبرة سابقة في البرمجة للاستفادة من هذه الحقائب التدريبية؟
بينما قد يكون بعض المعرفة في البرمجة مفيدة، إلا أن هذه الحقائب التدريبية مصممة للمبتدئين الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة أو خبرة بسيطة في البرمجة. تبدأ بأساسيات برمجة البايثون وتدخل تدريجيا في مفاهيم وتقنيات علم البيانات وتعلم الآلة.
بينما قد يكون بعض المعرفة في البرمجة مفيدة، إلا أن هذه الحقائب التدريبية مصممة للمبتدئين الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة أو خبرة بسيطة في البرمجة. تبدأ بأساسيات برمجة البايثون وتدخل تدريجيا في مفاهيم وتقنيات علم البيانات وتعلم الآلة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

هل تبحث عن تعزيز مهاراتك في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة Python؟ لا تبحث بعيداً! حقائب التدريب الشاملة لدينا “مقدمة في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام Python للمبتدئين”، مصممة خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تعليم أساسيات هذه المواضيع للعلماء البيانات الطموحين ومحبي تعلم الآلة. تغطي هذه الحقائب التدريبية كل ما تحتاجه للبدء في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام Python. تقدم نهجًا خطوة بخطوة، مما يجعلها ملائمة للمبتدئين والمدربين الجدد في هذا المجال. تبدأ الحقائب بمقدمة لأساسيات علوم البيانات وتعلم الآلة، بما في ذلك مفاهيم مثل الخوارزميات ومعالجة البيانات وتقييم الطراز. يتعمق الحقائب ثم في لغة البرمجة Python، وتعلم المدربين كيفية استخدامها بفعالية لتحليل البيانات ومهام تعلم الآلة. تغطي جميع المكتبات والأدوات الأساسية، بما في ذلك Pandas وNumPy وscikit-learn، وتوفر تمارين وأمثلة عملية لتعزيز التعلم. تتضمن الحقائب التدريبية أيضًا دراسات حالة ومشاريع من الحياة الواقعية يمكن للمدربين استخدامها لجذب طلابهم وتوفير تجربة عملية في حل مشاكل علوم البيانات وتعلم الآلة. تشمل هذه الدراسات حالات في مجموعة متنوعة من الصناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتسويق، مما يتيح للمدربين تخصيص تعليمهم لاهتمامات وأهداف مسارات طلابهم المهنية. مع حقائب التدريب “مقدمة في علوم البيانات وتعلم الآلة باستخدام Python للمبتدئين”، ستحصل المدربين على كافة الموارد التي يحتاجونها لتقديم دورة شاملة وشيقة حول هذه المواضيع المتقدمة. ابدأ اليوم وساعد طلابك في استكشاف إمكانيات علوم البيانات وتعلم الآلة!
نظرة عامة على علم البيانات وتعلّم الآلة (العنوان: مقدمة في علم البيانات وتعلّم الآلة)
توضيح ما هي علوم البيانات وتعلم الآلة
أهمية علم البيانات والتعلم الآلي في مختلف الصناعات
نظرة عامة على لغة البرمجة بايثون كلغة برمجة شائعة في مجال علوم البيانات وتعلم الآلة
أساسيات برمجة بايثون (العنوان: أساسيات برمجة بايثون)
مقدمة إلى بناء جملة Python وأنواع البيانات
المتغيرات، المشغلات، وبيانات التحكم في تدفق البرنامج في لغة البايثون
كتابة وتنفيذ سكربتات بسيطة باستخدام لغة بيثون.
تحليل وتلاعب البيانات باستخدام بانداس (العنوان: تحليل وتلاعب البيانات باستخدام بانداس)
مقدمة إلى مكتبة بانداس للتلاعب وتحليل البيانات
تحميل واستكشاف البيانات باستخدام إطار بيانات بانداس
تقنيات تنظيف ومعالجة البيانات باستخدام بانداس
تصور البيانات باستخدام ماتبلوتليب وسيبورن (العنوان: تصور البيانات باستخدام ماتبلوتليب وسيبورن)
مقدمة عن مكتبتي Matplotlib و Seaborn لتصور البيانات
إنشاء أنواع مختلفة من الرسوم البيانية والاخطط باستخدام مكتبة Matplotlib.
تحسين الرسوم التوضيحية باستخدام ميزات Seaborn المتقدمة
مقدمة لخوارزميات التعلم الآلي
شرح للتعلم المشرف والتعلم غير المشرف
نظرة عامة على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة المستخدمة مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وشجرة القرار وخوارزميات التجميع
فهم مفهوم تدريب النماذج وتقييمها
تقنيات تقييم النماذج والتحقق من صحتها (العنوان: تقنيات تقييم النماذج والتحقق من صحتها)
مقدمة لمختلف التقنيات المستخدمة لتقييم وتحقيق صحة نماذج التعلم الآلي
التقسيم المتقاطع وتقسيم التدريب والاختبار حتمية
مقاييس لتقييم أداء النموذج مثل الدقة والتوجيه واستحضار الذاكرة ونسبة الأمتال والنتيجة F1.
خوارزميات التعلم الآلي بالإشراف (العنوان: خوارزميات التعلم الآلي بالإشراف)
استكشاف مفصل لخوارزميات التعلم الآلي المشرفة مثل الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، وآلات الدعم النوعية.
فهم مبادئ الخوارزميات هذه وحالات استخدامها
تنفيذ هذه الخوارزميات باستخدام لغة Python ومكتبة scikit-learn
خوارزميات تعلم الآلة غير المراقبة (العنوان: خوارزميات تعلم الآلة غير المراقبة)
شرح مفصل لخوارزميات التعلم غير المشرو superv أشرفي، بما في ذلك خوارزميات تجزئة المجموعات وتقنيات تقليل الأبعاد.
نظرة عامة على تجميع الـ k-means، التجميع الهرمي، وتحليل المكونات الرئيسية (PCA)
تطبيق خوارزميات التعلم غير المشروف على مجموعات بيانات حقيقية
مقدمة في التعلم العميق باستخدام تنسورفلو (العنوان: مقدمة في التعلم العميق باستخدام تنسورفلو)
مقدمة في التعلم العميق والشبكات العصبية
نظرة عامة على مكتبة TensorFlow لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق
تنفيذ شبكة عصبية أساسية باستخدام TensorFlow في لغة البايثون

™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 علم البيانات؟
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين تقنيات وأساليب من مجالات مختلفة مثل الإحصاء، علوم الحاسوب، والرياضيات لاستخلاص الأفكار والمعرفة من البيانات.
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين تقنيات وأساليب من مجالات مختلفة مثل الإحصاء، علوم الحاسوب، والرياضيات لاستخلاص الأفكار والمعرفة من البيانات.
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استخدام خوارزميات لتمكين الكمبيوترات من التعلم من البيانات بدون برمجة صريحة. يركز على تطوير نماذج وخوارزميات يمكنها التعلم وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استخدام خوارزميات لتمكين الكمبيوترات من التعلم من البيانات بدون برمجة صريحة. يركز على تطوير نماذج وخوارزميات يمكنها التعلم وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
لماذا يتم استخدام لغة البايثون بشكل شائع في مجال علم البيانات والتعلم الآلي؟
بايثون هو لغة برمجة شهيرة في علوم البيانات وتعلم الآلة بسبب بساطتها وقدرتها على التكيف، وتوافر عدد كبير من المكتبات والأطر العمل. إنها توفر أدوات قوية للتلاعب بالبيانات، والتحليل، والتصور، والنمذجة.
بايثون هو لغة برمجة شهيرة في علوم البيانات وتعلم الآلة بسبب بساطتها وقدرتها على التكيف، وتوافر عدد كبير من المكتبات والأطر العمل. إنها توفر أدوات قوية للتلاعب بالبيانات، والتحليل، والتصور، والنمذجة.
ما الذي سأتعلمه في هذه الحقائب التدريبية؟
في هذه الحقيبة التدريبية، ستتعلم أساسيات علم البيانات والتعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون. تشمل المواضيع معالجة البيانات، التحليل التفسيري للبيانات، اختيار الميزات، تدريب النماذج وتقييمها، والنمذجة التنبؤية. ستكتسب أيضًا خبرة عملية من خلال العمل على مشاريع وتمارين في العالم الحقيقي.
في هذه الحقيبة التدريبية، ستتعلم أساسيات علم البيانات والتعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون. تشمل المواضيع معالجة البيانات، التحليل التفسيري للبيانات، اختيار الميزات، تدريب النماذج وتقييمها، والنمذجة التنبؤية. ستكتسب أيضًا خبرة عملية من خلال العمل على مشاريع وتمارين في العالم الحقيقي.
هل أحتاج إلى أي خبرة سابقة في البرمجة للاستفادة من هذه الحقائب التدريبية؟
بينما قد يكون بعض المعرفة في البرمجة مفيدة، إلا أن هذه الحقائب التدريبية مصممة للمبتدئين الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة أو خبرة بسيطة في البرمجة. تبدأ بأساسيات برمجة البايثون وتدخل تدريجيا في مفاهيم وتقنيات علم البيانات وتعلم الآلة.
بينما قد يكون بعض المعرفة في البرمجة مفيدة، إلا أن هذه الحقائب التدريبية مصممة للمبتدئين الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة أو خبرة بسيطة في البرمجة. تبدأ بأساسيات برمجة البايثون وتدخل تدريجيا في مفاهيم وتقنيات علم البيانات وتعلم الآلة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

منتجات ذات صلة

حقيبة تدريبية : دورة تقنيات ومنهجيات الصيانة الحديثة والذكية

حقيبة تدريبية : دورة الأساليب والتقنيات المرنة في مشاريع الصيانة

حقيبة تدريبية : دورة تثبيت التدريب

سيقدم لك هذه الحقائب التدريبية كيفية تحليل البيانات باستخدام تقنيات مختلفة، وإجراء توقعات دقيقة استنادًا إلى البيانات، واستكشاف وتلاعب بإطارات البيانات، وتنظيف وتصور البيانات بكفاءة. اكتسب مهارات عملية في تحليل البيانات وتصورها لتعزيز عملية اتخاذ القرارات الخاصة بك.

سيقدم لك هذه الحقائب التدريبية كيفية تحليل البيانات باستخدام تقنيات مختلفة، وإجراء توقعات دقيقة استنادًا إلى البيانات، واستكشاف وتلاعب بإطارات البيانات، وتنظيف وتصور البيانات بكفاءة. اكتسب مهارات عملية في تحليل البيانات وتصورها لتعزيز عملية اتخاذ القرارات الخاصة بك.