Data Science (Full Course)

يعد هذا التطبيق اختيارًا ممتازًا للمبتدئين لتعلم علوم البيانات من خلال دروس ودروس فيديو تفاعلية مجانًا. أيضًا ، لا يتطلب هذا التطبيق أي عملية تسجيل مما يجعله سهل الاستخدام للغاية وسهل الاستخدام.

★ ماذا ستتعلم في هذه الدورة؟ ★

1. توفر الدورة التدريبية مجموعة الأدوات الكاملة التي تحتاجها لتصبح عالم بيانات

2. املأ سيرتك الذاتية بمهارات علم البيانات المطلوبة

3. تعلم التحليل الإحصائي وبرمجة بايثون باستخدام NumPy و pandas و matplotlib و Seaborn

4. تعلم التحليل الإحصائي المتقدم ، Tableau ، التعلم الآلي باستخدام نماذج الإحصائيات و scikit-Learn ، التعلم العميق باستخدام TensorFlow

5. قم بإثارة إعجاب المحاورين من خلال إظهار فهمهم لمجال علم البيانات

6. فهم الرياضيات وراء التعلم الآلي

7. ابدأ البرمجة في Python وتعلم كيفية استخدامها للتحليل الإحصائي

8. أداء الانحدار الخطي واللوجستي في بايثون

9. كن قادرًا على إنشاء خوارزميات التعلم الآلي في Python ، باستخدام NumPy و statsmodels و scikit-Learn

10. قم بتطبيق مهاراتك على حالات العمل الواقعية

11. استخدم أطر عمل التعلم العميق الحديثة مثل TensorFlow من Google

12. تطوير حدس العمل أثناء الترميز وحل المهام باستخدام البيانات الضخمة

13. كشف قوة الشبكات العصبية العميقة

14. تحسين خوارزميات التعلم الآلي من خلال دراسة عدم الملائمة ، والتجهيز الزائد ، والتدريب ، والتحقق من الصحة

15. قم بتسخين أصابعك حيث ستكون حريصًا على تطبيق كل ما تعلمته هنا على المزيد والمزيد من مواقف الحياة الواقعية

16. كن عالم بيانات وتوظيفك

17. إتقان تعلم الآلة واستخدامه في العمل

18. التعلم العميق ونقل التعلم والشبكات العصبية باستخدام أحدث Tensorflow 2.0

19. استخدم الأدوات الحديثة التي تستخدمها شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Google و Apple و Amazon و Meta

20. تقديم مشاريع علوم البيانات إلى الإدارة وأصحاب المصلحة

21. تعرف على نموذج التعلم الآلي الذي تختاره لكل نوع من أنواع المشاكل

22. دراسات حالة واقعية ومشاريع لفهم كيفية عمل الأشياء في العالم الحقيقي

23. تعلم أفضل الممارسات عندما يتعلق الأمر بسير عمل علوم البيانات

24. تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي

25. تعلم كيفية البرمجة في بايثون باستخدام أحدث إصدار من Python 3

26. كيفية تحسين نماذج التعلم الآلي الخاصة بك

27. تعلم كيفية المعالجة المسبقة للبيانات وتنظيف البيانات وتحليل البيانات الكبيرة.

28. قم ببناء مجموعة من الأعمال التي يجب أن تمتلكها في سيرتك الذاتية

29. إعداد بيئة المطور لعلوم البيانات والتعلم الآلي

30. الإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف

31. تعلم الآلة على بيانات السلاسل الزمنية

32. استكشف مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام أدوات تصور البيانات مثل Matplotlib و Seaborn

33. استكشاف مجموعات كبيرة من البيانات وبيانات الجدال باستخدام Pandas

34. تعلم NumPy وكيف يتم استخدامها في التعلم الآلي

35. مجموعة من مشاريع علوم البيانات والتعلم الآلي للتقدم للوظائف في الصناعة مع توفير جميع التعليمات البرمجية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة

36. تعرف على هندسة البيانات وكيف يتم استخدام أدوات مثل Hadoop و Spark و Kafka في الصناعة

37. عملية علم البيانات برمتها

38. مفاهيم الحوسبة السحابية وتطبيقها في علوم البيانات

39. مفاهيم قواعد البيانات

40. أساسيات الإحصاء حسب الحاجة في علم البيانات

41- تصورات لاستخراج البيانات وعرضها

42. لمحة عامة عن التعلم الإحصائي

43. أساسيات التعلم الآلي

44. أكثر تقدما بايثون لتطبيقها على علوم البيانات

45. فهم أساسيات الاحتمالات

46. ​​أن تكون قادرة على تنفيذ الإحصاءات الأساسية

47. فهم كيفية استخدام التوزيعات الإحصائية المختلفة

48. تطبيق الأساليب الإحصائية واختبار الفرضيات لمشاكل العمل

49. فهم كيفية عمل نماذج الانحدار

50. تنفيذ طريقة واحدة وذات اتجاهين ANOVA

51. القدرة على فهم أنواع مختلفة من البيانات

★ إخلاء المسؤولية

لا يدعي المطور أي رصيد لأي مقطع فيديو مضمن في هذا التطبيق ما لم يُذكر خلاف ذلك. تعد مقاطع الفيديو المضمنة في هذا التطبيق حقوق طبع ونشر لأصحابها المحترمين. إذا كان هناك مقطع فيديو يظهر في هذا التطبيق يخصك ولا تريده أن يظهر في هذا التطبيق ، فيرجى الاتصال بنا عبر البريد الإلكتروني وستتم إزالته على الفور.

★ رمز الائتمان ★

https://www.flaticon.com/free-icons/data-science