دورة عبر الإنترنت – تخصص احترافي معتمد في مجال R لعلوم البيانات والتعلم الآلي من معهد علوم البيانات

أساسي للدراسات المتقدمة في التعلم العميق وعلوم البيانات باستخدام R. التعمق في إعداد البيانات وتقنيات علم البيانات ونماذج التعلم الآلي الإحصائية والتعلم العميق وتطوير التطبيقات اللامعة. قم بترقية مهاراتك من خلال التحديات العملية في الرحلة المتقدمة في عالم البحث.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

البدء

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • علم البيانات
  • برمجة R
  • علم البيانات
  • خوارزميات التعلم الآلي
  • الشبكات العصبية
  • تطوير التطبيق لامعة
  • خوارزميات التعلم الآلي
  • الشبكات العصبية

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • عالم البيانات
  • محلل بيانات
  • مبرمج R
  • الباحث
  • خبير التعلم الآلي
  • مطور تطبيقات الويب مع Shiny
  • إحصائي
  • محلل إحصائي
  • أخصائي تحليل البيانات
  • يطور النماذج التنبؤية

التدريب – سلسلة دورات من 3 أجزاء

ما هو ر؟

R هي لغة برمجة وبيئة مصممة للحسابات الإحصائية وتحليل البيانات والتمثيل الرسومي. يتم استخدامه على نطاق واسع من قبل:

  • الإحصائيين
  • علماء البيانات
  • الباحثين
  • المحللين

محتوى الدورة

ترشد الدورة المتعلمين في برمجة R، من الأساسيات إلى التقنيات المتقدمة. ويغطي:

  • أساسيات ر
  • أنواع البيانات
  • تغيير
  • الهياكل
  • وظائف مخصصة
  • هياكل التحكم
  • معالجة البيانات

التصور والإحصاءات

سوف يتعلم طلاب الماجستير مهارات تصور البيانات باستخدام الحزم الرائدة والتحليل الإحصائي واختبار الفرضيات ونماذج الانحدار.

معالجة البيانات المتقدمة

تتضمن الدورة أيضًا:

  • معالجة البيانات المتقدمة
  • التعامل مع البيانات غير الطبيعية
  • استراتيجيات البيانات المفقودة
  • التعامل مع النص باستخدام التعبيرات العادية

التعلم الآلي

بالإضافة إلى ذلك، فهو يغطي التعلم الآلي مع:

  • خوارزميات الانحدار
  • تصنيف
  • كيبوتس
  • التعلم العميق
  • الشبكات العصبية
  • تصنيف الصور
  • الانقسامات الدلالية

نهاية الدورة

تنتهي الدورة بإنشاء تطبيقات الويب الديناميكية باستخدام Shiny. الغرض منه هو:

  • علماء البيانات الناشئة وذوي الخبرة
  • المحللين
  • المبرمجين
  • الباحثين
  • المهنيين

الدورة مناسبة لمستويات الخبرة المختلفة. تتضمن المتطلبات الأساسية خبرة سابقة في البرمجة، ولكن الدورة مناسبة أيضًا للمتعلمين ذوي مستويات مختلفة من الإلمام بعلوم البيانات وبرمجة البحث.

مشروع التعلم التطبيقي

تم تصميم المشاريع المدرجة في “R Ultimate 2023 – R لتحليل البيانات والتعلم الآلي” لتوفير خبرة عملية في تحليل البيانات الواقعية ومهام التعلم الآلي.

سيستخدم المتعلمون مهاراتهم لحل المشكلات الحقيقية، مثل:

  • إنشاء تطبيقات ويب ديناميكية باستخدام Shiny
  • بناء النماذج التنبؤية
  • إجراء عمليات معالجة البيانات المتقدمة

والتي ستمكنهم من تحويل البيانات الأولية إلى رؤى مفيدة وتطبيقات تفاعلية.

Details of the courses that make up the specialization

أساسيات برمجة R ومعالجة البيانات الأساسية

الدورة 1 • 9 ساعات

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

  • تذكر خطوات تثبيت وتكوين R وRStudio
  • اشرح كيفية التعامل مع أنواع وهياكل البيانات المختلفة في R
  • استخدم عوامل التشغيل والحلقات والوظائف لكتابة كود R فعال
  • تقييم تقنيات معالجة البيانات المتقدمة مثل تصفية مجموعات البيانات وتصفيتها وتخزينها وتحويلها وتسلسلها

المهارات التي سوف تكتسبها

  • الفئة: برمجة R
  • الفئة: ggplot2
  • الفئة: معالجة البيانات
  • التصنيف: رسومات
  • الفئة: آر إس ستوديو

معالجة البيانات المتوسطة والتعلم الآلي

الدورة 2 • 13 ساعة

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

  • هذا هو وصف المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
  • شرح وتوضيح تقنيات تحليل الانحدار المختلفة لحل مشاكل العالم الحقيقي
  • استخدم الأساليب لبناء نماذج قوية للتعلم الآلي وتقييمها
  • تقييم طرق التجميع والحد من الأبعاد لتحليل البيانات

المهارات التي سوف تكتسبها

  • التصنيف: برمجة بايثون
  • الفئة: تحليل الانحدار
  • الفئة: معالجة البيانات
  • التصنيف: التعلم الآلي
  • الفئة: التجميع

التعلم الآلي المتقدم والتعلم العميق

الدورة 3 • 7 ساعات

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

  • تحديد وتذكر الأساسيات والاستخدامات في التعلم العميق
  • شرح كيفية تطوير وتدريب نماذج الشبكات العصبية
  • استخدام التقنيات لتقييم أداء النموذج وتحسينه
  • تقييم كفاءة شبكات CNN لمعالجة الصور و(التجزئة الدلالية)

المهارات التي سوف تكتسبها

  • التصنيف: التعلم العميق
  • التصنيف: التعلم الآلي
  • التصنيف: شبكات عصبية
  • الفئة: باي تورش
  • التصنيف: التنبؤ بالسلاسل الزمنية