دورة Python لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي

لماذا هذه الدورة

تجمع Python بين سهولة البرمجة ومكتبات قوية لتحليل البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أداة عملية لتحويل البيانات إلى رؤى ونماذج وتطبيقات. ويحتاج المهنيون إلى مسار تطبيقي يربط أساسيات اللغة بسير العمل التحليلي الكامل.

ينتقل البرنامج من أساسيات Python إلى معالجة البيانات وتصورها وبناء نماذج التعلم الآلي وتطبيقات AI، وينتهي بمشروع متكامل يطبق المهارات على تحد واقعي، ضمن تجربة تقدمها بلاك بيرد للتدريب.

ما الذي ستتعلمه وتطبقه

ستتعلم البرمجة وتحليل البيانات والتصور وبناء النماذج وتقييمها، إضافة إلى تطبيقات معالجة اللغة والرؤية والتوصية والتنبؤ.

مسار البرنامج

اليوم 1: أساسيات Python لعلوم البيانات

• إعداد بيئة تطوير Python.
• فهم الصياغة والمتغيرات وأنواع البيانات والعمليات الأساسية.
• تطبيق تراكيب التحكم والحلقات والوظائف.
• العمل مع مكتبات Python الأساسية لعلوم البيانات.
• استخدام NumPy وPandas للمعالجة والتحليل الأساسيين.

اليوم 2: تحليل البيانات وتصورها

• معالجة مجموعات البيانات وتنظيمها باستخدام Pandas.
• تطبيق التحليل الاستكشافي لتحديد الاتجاهات والأنماط.
• إنشاء رسوم ومخرجات مرئية باستخدام Matplotlib وSeaborn.
• تفسير التصورات وربط النتائج بالقرارات القائمة على البيانات.
• تطبيق التحليل الإحصائي التمهيدي واختبار الفرضيات.

اليوم 3: أسس التعلم الآلي

• فهم مفاهيم التعلم الآلي وسير العمل الأساسي.
• تطبيق التعلم الخاضع للإشراف للانحدار والتصنيف.
• استكشاف التعلم غير الخاضع للإشراف كالتجميع وخفض الأبعاد.
• إعداد مجموعات البيانات لنماذج التعلم الآلي.
• تقييم أداء النماذج والتحقق منه بالأساليب المناسبة.

اليوم 4: التعلم الآلي المتقدم والذكاء الاصطناعي

• تطبيق أشجار القرار وأساليب التجميع لتحسين التنبؤ.
• فهم الشبكات العصبية وأساسيات التعلم العميق.
• استكشاف معالجة اللغة الطبيعية NLP للتطبيقات النصية.
• مقدمة في الرؤية الحاسوبية باستخدام Python.
• مقارنة تقنيات AI وتحديد التطبيق الملائم للمشكلات.

اليوم 5: تطبيقات AI والعمل على المشروع

• بناء نظم توصية باستخدام سيناريوهات بيانات عملية.
• تطبيق تحليل السلاسل الزمنية وأساليب التنبؤ.
• تعلم دمج نماذج التعلم الآلي في التطبيقات.
• تنفيذ مشروع ختامي لتطوير حل AI من البداية إلى النهاية.
• عرض نتائج المشروع ومناقشة فرص التحسين.

الأثر على الفرد

• بناء الثقة في استخدام Python لمهام علوم البيانات وAI.
• تعزيز مهارات معالجة البيانات وتصورها وتحليلها.
• اكتساب خبرة عملية في التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية.
• تنمية الوعي بNLP والرؤية والتوصية والتنبؤ.
• تحسين حل مشكلات البيانات والذكاء الاصطناعي المعقدة.

الأثر على بيئة العمل

• دعم القرار القائم على البيانات عبر التحليل باستخدام Python.
• تحسين بناء النماذج التنبؤية لمشكلات الأعمال الواقعية.
• تمكين الفرق من أتمتة سير العمل التحليلي واستكشاف تطبيقات AI.
• تعزيز التقارير والتصور والتواصل بشأن الرؤى.
• رفع الجاهزية لتبني AI وتطوير الحلول الذكية.

منهجية التدريب

• تمارين عملية في برمجة Python.
• ورش لمعالجة البيانات باستخدام NumPy وPandas.
• أنشطة للتحليل الاستكشافي والتصور.
• تدريب على بناء نماذج التعلم الآلي وتقييمها.
• عروض لNLP والرؤية والتوصية والتنبؤ.
• مشروع ختامي لتطوير حل AI متكامل.

ما بعد الدورة

• استخدام Python بثقة في مشروعات علوم البيانات وAI.
• تنظيف البيانات وتحليلها وتصورها بمكتبات Python.
• بناء نماذج تنبؤية وتقييمها.
• تطوير تطبيقات AI أساسية مثل روبوتات المحادثة ونظم التوصية ومصنفات الصور.
• تطبيق حلول Python على تحديات بيانات واقعية.