تهدف هذه الدورة إلى تزويد المشاركين بالمعرفة الأساسية والمفاهيم الضرورية في علم البيانات والتعلم الآلي، وتمكينهم من استخدام الأدوات والتقنيات الحديثة لتحليل البيانات واستخلاص الرؤى القيمة. سيتعلم المشاركون كيفية معالجة وتحليل البيانات الكبيرة، وتطبيق تقنيات التعلم الآلي لإيجاد الأنماط وإجراء التنبؤات التي تدعم اتخاذ القرارات الفعالة.
الوصف
أهداف الدورة
- فهم الأساسيات المتعلقة بعلم البيانات والتعلم الآلي.
- تعلم كيفية معالجة وتنظيف البيانات باستخدام أدوات متخصصة.
- تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتحليل البيانات واستخلاص الأنماط.
- استخدام أساليب التصنيف والتنبؤ لتحسين اتخاذ القرارات.
- تطوير مهارات تقييم وتحسين نماذج التعلم الآلي.
محاور الدورة
1. مقدمة في علم البيانات والتعلم الآلي:
- تعريف علم البيانات والتعلم الآلي.
- الفرق بين علم البيانات والتعلم الآلي.
- التطبيقات العملية لعلم البيانات والتعلم الآلي في مختلف المجالات.
2. جمع وتنظيف البيانات:
- مصادر البيانات وأدوات جمع البيانات.
- تقنيات تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل.
- معالجة البيانات المفقودة والشاذة.
3. استكشاف البيانات وتحليلها:
- تحليل البيانات باستخدام أدوات مثل Python وR.
- تطبيق الأساليب الإحصائية لاستخلاص الأنماط.
- استخدام الرسوم البيانية لتصور البيانات.
4. تعلم الآلة: الأساليب الأساسية:
- التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
- أساليب التصنيف (مثل الانحدار اللوجستي، SVM، شجرة القرار).
- الأساليب غير الإشرافية مثل التجميع (Clustering).
5. النمذجة والتنبؤ:
- بناء النماذج التنبؤية باستخدام الخوارزميات.
- تقنيات تحسين النماذج (مثل Cross-Validation).
- تقييم أداء النماذج باستخدام المقاييس المختلفة.
6. التعامل مع البيانات الكبيرة:
- أدوات وتقنيات معالجة البيانات الكبيرة (Big Data).
- استخدام Hadoop وSpark لتحليل البيانات.
- تخزين البيانات باستخدام قواعد البيانات المتقدمة.
7. تطبيقات علم البيانات والتعلم الآلي:
- تطبيقات في الأعمال والتسويق.
- استخدامات علم البيانات في الرعاية الصحية والتعليم.
- الاتجاهات المستقبلية في علم البيانات والتعلم الآلي.