📊الذكاء الاصطناعي في علوم البيانات والتحليلات

التكنولوجيا والبيانات · 11 وحدة · مجانا، دون عضوية
1 مقدمة للذكاء الاصطناعي في علوم البيانات والتحليلات: سير العمل والأدوار والحدود والتحقق والأخلاق
2 جمع البيانات وفهم المصدر: المخطط وأخذ العينات والجودة والتوعية بالتسرب
3 تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا: القيمة المفقودة، والقيمة الخارجية، وتحويل النوع
4 تحليل البيانات الاستكشافية (EDA): التوزيعات والعلاقات والرؤى الأولية
5 هندسة الميزات: إنشاء المتغيرات والترميز والقياس وتجنب التسرب
6 بناء النموذج: تعريف المشكلة واختيار الخوارزمية وتقسيم التدريب/الاختبار
7 تقييم النموذج: المقاييس والتحقق المتبادل والتعلم الفائق
8 التصور وسرد القصص: رسومات دقيقة، رسومات صادقة
9 إنشاء التعليمات البرمجية: التحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي باستخدام Python (Pandas) وSQL
10 تسرب البيانات وإمكانية تكرار نتائجها: الكوارث الصامتة والانضباط
11 مؤسسة MLOps والأخلاق والخصوصية والتحليلات المسؤولة
جميع التدريبات ابدأ من الوحدة الأولى