علم البيانات والذكاء الاصطناعي التوليدي للمحللين المعاصرين

يتطور مجال علم البيانات بسرعة مع صعود النماذج التوليدية. أصبح فهم كيفية الجمع بين الأساليب التحليلية التقليدية والذكاء الاصطناعي الحديث الآن متطلبًا أساسيًا لأي محترف طموح. توفر هذه الدورة مسارًا واضحًا عبر المفاهيم الأساسية اللازمة للتنقل في هذا المشهد الجديد. ستنتقل من تعلم معالجة البيانات الأساسية إلى فهم كيفية بناء ونشر الأنظمة الذكية. من خلال قراءة الشروحات التفصيلية والممارسة باستخدام الأمثلة القائمة على الأكواد، ستطور المهارات اللازمة لمعالجة المعلومات، وبناء النماذج التنبؤية، والاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز سير عملك التحليلي. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم علم البيانات الأساسية، والأساليب الإحصائية، والمصطلحات الأساسية - تطبيق مكتبات Python الحديثة لتنظيف مجموعات البيانات المتنوعة ومعالجتها وتحليلها - بناء وتقييم نماذج التعلم الآلي (machine learning) لمهام التصنيف والانحدار - استكشاف تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لتفسير ومعالجة البيانات النصية - تطبيق أنماط الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل هندسة المطالبات (prompt engineering) والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) - التدرب على استخدام أدوات dataframe الحديثة وقواعد بيانات المتجهات لاسترجاع البيانات بكفاءة يبدأ المنهج بالتعريفات الأساسية والأسس الرياضية قبل التقدم عبر تحليل البيانات المنظمة، وأساسيات التعلم العميق (deep learning)، وأنماط تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة. ستتبع تقدمًا منطقيًا يبني ثقتك في التعامل مع كل من البيانات المنظمة والنصوص غير المنظمة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين الذين ليس لديهم خبرة سابقة في علم البيانات أو البرمجة. يتم شرح جميع المفاهيم بدءًا من الأساسيات المطلقة. ابدأ رحلتك إلى عالم الذكاء القائم على البيانات اليوم.