أساسيات علم البيانات والذكاء الاصطناعي التطبيقي

قد يبدو الدخول إلى علم البيانات والذكاء الاصطناعي أمرًا مربكًا بدون مسار تعليمي منظم وسهل الوصول إليه. تقدم هذه الدورة أساسًا واضحًا في المبادئ الإحصائية، واستكشاف البيانات، والنمذجة التنبؤية، وسير عمل الذكاء الاصطناعي الحديث. ما ستتعلمه: * فهم المصطلحات الأساسية لعلم البيانات، والمفاهيم الرياضية الأساسية، ودورة حياة التحليل القياسية. * تنظيف وتحويل وتحليل مجموعات البيانات الجدولية باستخدام أنماط التحليل الحديثة. * بناء نماذج تنبؤية أساسية لمهام الانحدار والتصنيف. * تطبيق مفاهيم الذكاء الاصطناعي الحديث، بما في ذلك أساسيات نماذج الأساس وتصميم الأوامر (prompt design). * تقييم أداء النموذج وتشخيص مشكلات النمذجة الشائعة مثل الإفراط في التخصيص (overfitting). تبدأ المادة بالمفردات الأساسية ومفاهيم البيانات الأساسية قبل الانتقال بشكل منهجي إلى معالجة البيانات العملية، والتحليلات التنبؤية، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية مع مقتطفات تعليمية من الكود. تم تصميم هذه الدورة خصيصًا للمبتدئين تمامًا الذين لا يحتاجون إلى خبرة سابقة في البرمجة أو الرياضيات المتقدمة. ابدأ القراءة اليوم لتطوير مهارات بيانات عملية ومستعدة للمستقبل بوتيرتك الخاصة.