linkedin

Home - Courses - دورات شهادة علوم البيانات في دبي - postTitle –

 

دورة تدريبية في بايثون لتحليل البيانات في دبي

نظره عامه تم تصميم هذه الدورة لتزويد المشاركين بأساس متين في علوم البيانات باستخدام لغة برمجة بايثون. يغطي هذا المساق المفاهيم والتقنيات الأساسية اللازمة لتحليل البيانات الفعال والتعلم الآلي والتصور. سيتعلم المشاركون كيفية جمع البيانات وتنظيفها ومعالجتها مسبقا ، وإجراء تحليل البيانات الاستكشافية ، وبناء وتقييم نماذج التعلم الآلي ، واكتساب رؤى من البيانات. من خلال التدريبات العملية ومشاريع العالم الحقيقي ، سيكتسب المشاركون مهارات عملية للتعامل مع البيانات وتحليلها ، واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات ، والمساهمة في مجال علوم البيانات باستخدام Python. المتطلبات المسبقه لتحقيق أقصى استفادة من دورة "علوم البيانات باستخدام بايثون" ، يجب أن يكون لدى المشاركين:
  • المعرفة الأساسية بالبرمجة: فهم المتغيرات وأنواع البيانات والحلقات ومفاهيم الترميز الأساسية.
  • الفهم الرياضي: الإلمام بالجبر والإحصاء وأساسيات الاحتمالات.
  • أساسيات بايثون: خبرة سابقة في بناء جملة Python وهياكل البيانات والوظائف الأساسية.
  • مهارات الحاسوب: الراحة مع أجهزة الكمبيوتر وتثبيت البرامج وإدارة الملفات.
  • المفاهيم الإحصائية: المعرفة الأساسية بالمتوسط والوسيط والانحراف المعياري والارتباط.
  • الوعي بتحليل البيانات: الوعي بمفاهيم تحليل البيانات وأهميتها.
  • موقف حل المشكلات: عقلية فضولية ورغبة في التعلم والحل باستخدام البيانات.
بينما تساعد الخلفية القوية للبرمجة والرياضيات ، يمكن أن يؤدي التصميم وموقف التعلم أيضا إلى النجاح في هذه الدورة. مخرجات التعلم عند الانتهاء من دورة "علم البيانات باستخدام بايثون" ، سيتمكن المشاركون من:
  • فهم أساسيات علوم البيانات: فهم المفاهيم والعمليات والمنهجيات الأساسية لعلوم البيانات.
  • استخدم Python لمعالجة البيانات: قم بتطبيق مكتبات Python مثل Pandas و NumPy لمعالجة البيانات ومعالجتها.
  • أداء تصور البيانات: إنشاء تصورات ذات مغزى باستخدام مكتبات Matplotlib و Seaborn.
  • إجراء تحليل البيانات الاستكشافية (EDA): تحليل البيانات وتلخيصها لاستخراج الرؤى والأنماط.
  • تطبيق خوارزميات التعلم الآلي: تنفيذ نماذج التعلم الآلي للتصنيف والانحدار والتجميع.
  • تقييم أداء النموذج: تقييم دقة النموذج ودقته وتذكره ودرجة F1.
  • العمل مع بيانات العالم الحقيقي: اكتساب الخبرة العملية من خلال العمل مع مجموعات البيانات الفعلية.
  • استخدم دفاتر Jupyter: استخدم دفاتر Jupyter للترميز والتوثيق التفاعلي.
  • التعاون في المشاريع: العمل في فرق لحل التحديات المتعلقة بالبيانات وتقديم النتائج.
  • تطوير حلول تعتمد على البيانات: استخدام تقنيات علوم البيانات لمعالجة مشاكل العالم الحقيقي.
  • توصيل الرؤى: تقديم النتائج والرؤى بشكل فعال باستخدام تصورات البيانات والتقارير.
ستزود هذه النتائج المشاركين بمهارات قيمة لتحليل البيانات والتعلم الآلي واتخاذ القرارات القائمة على البيانات. من يحتاج هذه الدورة؟ هذه الدورة مفيدة ل:
  • علماء البيانات الطموحون: الأفراد الذين يتطلعون إلى دخول مجال علوم البيانات والتعلم الآلي.
  • المحللون والباحثون: المحترفون الذين يرغبون في تعزيز مهاراتهم في تحليل البيانات والعمل مع مجموعات البيانات المعقدة.
  • محترفو الأعمال: المهتمون بالاستفادة من البيانات لاتخاذ القرارات الاستراتيجية ورؤى الأعمال.
  • المبرمجين والمطورين: الأفراد الذين يسعون إلى إضافة قدرات علوم البيانات إلى مجموعة مهارات البرمجة الخاصة بهم.
  • الاحصائيين: يهدف الإحصائيون إلى تطبيق خبراتهم على تحليل البيانات والتنبؤ بها في العالم الحقيقي.
  • متخصصو تكنولوجيا المعلومات: المهتمين باستكشاف عالم البيانات واكتساب رؤى من مصادر مختلفة.
  • الخريجين والطلاب: الطلاب أو الخريجين الجدد الذين يسعون إلى بناء أساس قوي في علوم البيانات باستخدام بايثون.
محتوى الدورة الوحدة 1: مقدمة في علوم البيانات وبايثون
  • نظرة عامة على علم البيانات وتطبيقاته
  • مقدمة في برمجة بايثون
  • مكتبات بايثون لعلوم البيانات (نومبي ، باندا ، ماتبلوتليب ، سيبورن)
الوحدة 2: المعالجة المسبقة للبيانات وتنظيفها
  • جمع البيانات والحصول عليها
  • التعامل مع البيانات المفقودة
  • تحويل البيانات وتطبيعها
  • تقنيات تنظيف البيانات
الوحدة 3: تحليل البيانات الاستكشافية
  • الإحصاء الوصفي والمقاييس الموجزة
  • تصور البيانات باستخدام Matplotlib و Seaborn
  • تحليل الارتباط وخرائط الحرارة
  • تحليل أحادي المتغير وثنائي المتغير
الوحدة 4: أساسيات التعلم الآلي
  • مقدمة في التعلم الآلي
  • أنواع خوارزميات التعلم الآلي
  • التعلم الخاضع للإشراف مقابل التعلم غير الخاضع للإشراف
  • تقييم النموذج والتحقق من صحته
الوحدة 5: خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف
  • الانحدار الخطي
  • الانحدار اللوجستي
  • أشجار القرار والغابات العشوائية
  • دعم آلات ناقلات
  • مقاييس تقييم النموذج
الوحدة 6: خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف
  • خوارزميات التجميع (K-Means ، التجميع الهرمي)
  • تقليل الأبعاد (PCA)
  • تعدين قاعدة الارتباط (خوارزمية Apriori)
الوحدة 7: تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ بها
  • خصائص بيانات السلاسل الزمنية
  • تصور السلاسل الزمنية
  • نماذج التنبؤ بالسلاسل الزمنية (ARIMA، التجانس الأسي)
الوحدة 8: التنقيب عن النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية
  • المعالجة المسبقة للنص
  • تحليل المشاعر
  • نمذجة الموضوع باستخدام تخصيص Dirichlet الكامن (LDA)
الوحدة 9: نشر النموذج وإمكانية التفسير
  • نشر النماذج في الإنتاج
  • تقنيات التفسير النموذجية
  • مقدمة في قابلية شرح النموذج
يعتبر معهد زعبيل أفضل معهد تدريب في دبي لدورات علوم البيانات.
نحن معهد معتمد بالكامل من قبل هيئة المعرفة والتنمية البشرية ومعتمد من قبل الطلاب كأفضل معهد تدريب لدورة علوم البيانات في دبي. تقدم زعبيل تدريبا في علوم البيانات في دبي ودورة في عالم البيانات في دبي. نحن واحدة من أفضل معاهد التدريب في دبي.  لمعرفة المزيد عن دورات علوم البيانات في دبي، يرجى النقر هنا. لمعرفة المزيد عن الدورات الأخرى في أكاديمية تكنولوجيا المعلومات، يرجى النقر هنا.   الأسئلة المتداولة Q1: هل هذه الدورة مناسبة للمبتدئين الذين ليس لديهم خبرة سابقة في علوم البيانات؟ A1: نعم ، تم تصميم هذه الدورة لاستيعاب المبتدئين دون أي خبرة سابقة في علوم البيانات. يوفر مقدمة شاملة لمفاهيم علوم البيانات وبرمجة بايثون. Q2: ماذا سأكون قادرا على القيام به بعد الانتهاء من هذه الدورة؟ A2: بنهاية الدورة ، ستكون مجهزا بالمهارات اللازمة لتحليل البيانات وتفسيرها ، وإنشاء تصورات ، وبناء نماذج تنبؤية ، واكتساب رؤى من مجموعات البيانات الواقعية باستخدام Python. Q3: هل أحتاج إلى خبرة في البرمجة لأخذ هذه الدورة؟ A3: في حين أن الخبرة السابقة في البرمجة مفيدة ، إلا أنها ليست مطلوبة. تغطي الدورة أساسيات بايثون ، مما يجعلها مناسبة للمتعلمين الذين لديهم خلفية برمجة قليلة أو معدومة. س 4: هل هناك أي متطلبات مسبقة للتسجيل في هذه الدورة؟ A4: لا توجد شروط مسبقة محددة. كل ما تحتاجه هو محو الأمية الحاسوبية الأساسية والرغبة في تعلم مفاهيم علوم البيانات للبدء. س 5: ما هي الموضوعات التي سيتم تناولها في الدورة؟ A5: تغطي الدورة مجموعة واسعة من الموضوعات ، بما في ذلك معالجة البيانات ، والتصور ، وتحليل البيانات الاستكشافية ، والتحليل الإحصائي ، وخوارزميات التعلم الآلي ، والمزيد. س 6: كيف سيتم تقديم الدورة؟ ج 6: سيتم تقديم الدورة من خلال مجموعة من محاضرات الفيديو والتمارين العملية والمشاريع العملية والاختبارات التفاعلية لتعزيز التعلم. س 7: هل سأحصل على شهادة عند الانتهاء من الدورة؟ A7: نعم ، عند الانتهاء بنجاح من الدورة وأي تقييمات مطلوبة ، ستتلقى شهادة إتمام ، والتي يمكن أن تكون إضافة قيمة لسيرتك الذاتية. س 8: كم من الوقت يجب أن أخصصه للدورة كل أسبوع؟ A8: الدورة ذاتية السرعة ، مما يسمح لك بالتعلم بالسرعة التي تناسبك. في المتوسط ، يجب أن يكون تخصيص بضع ساعات في الأسبوع لمحتوى الدورة والتمارين كافيا. س 9: هل هناك أي مهام أو مشاريع لإكمالها؟ A9: نعم ، تتضمن الدورة مهام ومشاريع عملية تسمح لك بتطبيق ما تعلمته على سيناريوهات العالم الحقيقي. س 10: كيف يمكنني التفاعل مع المعلمين وزملائي المتعلمين؟ ج 10: قد تتضمن الدورة منتديات مناقشة أو منصات عبر الإنترنت حيث يمكنك التفاعل مع المدربين وزملائك المتعلمين وطرح الأسئلة ومشاركة الأفكار. س 11: هل يمكن تطبيق المهارات المكتسبة في هذه الدورة على مواقف العالم الحقيقي؟ A11: بالتأكيد. المهارات المكتسبة في هذه الدورة قابلة للتطبيق بشكل كبير على مهام تحليل البيانات في العالم الحقيقي عبر مختلف الصناعات. Q12: ما هي البرامج أو الأدوات التي سأحتاجها للدورة؟ A12: من المحتمل أن تتطلب الدورة التدريبية استخدام Python والمكتبات ذات الصلة لمعالجة البيانات والتصور والتحليل. سيتم توفير أدوات محددة أو توصيات برمجية. س 13: هل ستوفر هذه الدورة أساسا قويا لمهنة في علوم البيانات؟ A13: نعم ، تم تصميم هذه الدورة لتزويدك بأساس متين في مفاهيم علوم البيانات وبرمجة Python ، وهي مهارات ذات قيمة عالية في هذا المجال.  
Quick Enquiry

    situs daftar slot online
    error:
    × Chat with us! Available on SundayMondayTuesdayWednesdayThursdayFridaySaturday