‫مرحبًا! أنا متحمس للغاية للبدء وآمل أن تكون كذلك.
‫ولكن لكي نكتشف هذا العالم من علوم البيانات والتعلم الآلي ، نحتاج
‫إلى فهم ما نتعلمه وأين سننتهي.
‫لذلك لدينا طريق واضح للنجاح.
‫تحتوي هذه الدورة الآن على أكثر من 300 مقطع فيديو مقسمة إلى أقسام.
‫لذلك دعنا ننتقل إلى الأقسام حتى تعرف ما هي الخطة.
‫أولاً ، نبدأ بقسم تعليمي آلي 101 ممتع حقًا. ما هو التعلم الآلي؟ سنلعب ببعض الأدوات الممتعة
‫ونفهم ما هو هذا الجنون كله حول التعلم الآلي حتى تتمكن من شرح ذلك
‫لأصدقائك وعائلتك وكلبك.
‫حسنًا ، ربما ليس الكلب.
‫بمجرد أن نشعر بالارتياح لفكرة التعلم الآلي ، نفهم التاريخ وكيف وصلنا
‫إلى هنا وكيف يعمل على مستوى عالٍ.
‫ثم لدينا مساران عليك اتباعهما.
‫أحدهما إذا كنت لا تعرف لغة Python أو لم تبرمجها في حياتك مطلقًا. حسنًا ، سنعلمك بعض بايثون حتى تتمكن
‫من متابعة بقية الدورة.
‫المسار الآخر مخصص لأولئك الذين هم بالفعل على دراية بالبرمجة و python ويريدون الغوص مباشرة
‫حتى تتمكن من اختيار Python أو الاستمرار في الدورة التدريبية.
‫الجزء التالي يدور حول بيئة العمل.
‫نريد جميعًا الحصول على إعداد احترافي ستستخدمه في سيناريوهات الحياة الواقعية.
‫لذلك سنقدم لك موضوعات مثل دفاتر Jupyter و Conda والبيئات الافتراضية بحيث يكون
‫لديك في نهاية القسم إعداد احترافي.
‫وعندما تذهب إلى العمل في يومك الأول في الوظيفة ، فأنت تفهم بالضبط ما تحتاج إلى تثبيته على جهاز
‫الكمبيوتر الخاص بك.
‫ننتقل بعد ذلك إلى تحليل البيانات كيف نقوم بتحليل هذه البيانات التي لدينا باستخدام مكتبات مثل الباندا.
‫ثم نتعرف على مكتبة مهمة للغاية عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات وهي NumPy ، وهي أداة
‫أساسية لجميع علماء البيانات.
‫ثم ننتقل إلى تصورات البيانات.
‫سيكون هذا ممتعًا حقًا لأننا نعمل مع مكتبات مثل matplotlib التي تسمح لنا
‫بعمل رسوم بيانية ومرئيات أنيقة حقًا لوصف بياناتنا.
‫ثم ندخل في برنامج scikit-Learn الشهير جدًا. إذا كنت ترغب في الدخول في التعلم الآلي
‫، فأنت بحاجة إلى معرفة هذه المكتبة وتتيح لنا scikit-Learn استخدام النماذج وتدريب النماذج والتحقق من مدى
‫دقة نماذج التعلم الآلي الخاصة بنا.
‫في هذا القسم سوف نتعلم سير عمل كامل لمشروع التعلم الآلي.
‫ثم تصبح الأمور ممتعة.
‫هذا هو الوقت الذي نبدأ فيه العمل في مشروع واقعي ونتعمق في التعلم الآلي.
‫سنتعرف على التعلم الخاضع للإشراف حول الشبكات العصبية ، ونقل التعلم ، والتعلم العميق.
‫سنقوم بعمل مشاريع على التصنيف ، الانحدار.
‫سنقوم ببناء نماذج حول بيانات السلاسل الزمنية.
‫الآن لن نخجل من الموضوعات الصعبة هنا.
‫سنقدم لك ، خاصة لاحقًا في الدورة ، موضوعات متقدمة مثل التعلم العميق
‫والشبكات العصبية ونقل التعلم ونستخدم أحدث إصدار من TensorFlow و Keras للقيام بمشاريع
‫ممتعة مثل تصنيفات الصور ونقل التعلم.
‫سنعرض لك أيضًا كيفية استخدام وحدات معالجة الرسومات على نماذجك لتسريع التدريب.
‫سيكون هذا جزءًا ممتعًا حقًا حيث نعمل بالفعل على مشاريع واقعية وسنمتلك دفاتر ملاحظات
‫وكتيبات عمل بحلول نهايتها للتباهي بها في محفظتك. ثم ندخل في هندسة البيانات.
‫هندسة البيانات هي في الواقع مجال كامل في حد ذاته ولكن كعالم بيانات تحتاج إلى فهم ما
‫يفعلونه وما هي المفاهيم الكبيرة عالية المستوى.
‫في موضوعات مثل Hadoop و Spark حتى تعرف كيف يتم استخدامها في الصناعة ويمكنك التواصل
‫مع مهندسي البيانات.
‫هذا جزء غالبًا ما يكون مفقودًا في الكثير من الدورات التدريبية.
‫لكن أحد الأجزاء المفضلة لدي هو هذا الجزء الأخير: رواية القصص والتواصل. شيء نحن متحمسون جدًا بشأنه لأنه موضوع
‫مهم جدًا ولكن غالبًا ما يتم نسيانه حتى تكون مهندسًا ناجحًا للتعلم الآلي
‫وعلوم البيانات ، يجب أن تكون قادرًا
‫على توصيل عملك ، وتقديم عملك إلى الإدارة ، لرئيسك وزملائك في العمل.
‫لذا ، باستخدام خبرتنا في العمل في الصناعة ، سنعرض لك كيفية العمل على سرد
‫القصص والتواصل لتقديم مشروعك والتميز حقًا عن جميع زملائك.
‫يعد علم البيانات مجالًا شائعًا ولكي تنجح ، نريد أن نتجاوز الأساسيات فقط ، ويعد الاتصال
‫جزءًا كبيرًا من ذلك.
‫كما ترى ، لدينا الكثير لتغطيته هنا.
‫الكثير من الفيديوهات والكثير من التمارين.
‫لكنني أعدك أنه سيكون ممتعًا جدًا.
‫في الواقع ، سوف نتبع قصة حيث يتم تعيينك في شركة وسيتم إلقاء
‫كل هذه المهام عليك من قبل رئيسك.
‫وقد قمنا بتقليد هذه المهام بناءً على خبرتنا في العمل لدى الشركات بحيث عندما
‫تحصل على وظيفتك الأولى ... حسنًا ، لن يكون لديك أي مفاجآت أو على الأقل أنت معتاد على بيئة العمل.
‫في نهاية الأمر ، كل هذا سوف يتلاءم معًا ويكون منطقيًا من بداية التعلم الآلي
‫وأساسيات علم البيانات حتى النهاية مع بناء مشاريعنا الخاصة.
‫سنأخذك من الصفر إلى الإتقان ولكنك تعرف ما هو أفضل جزء في هذه الدورة؟ مجتمعنا على الإنترنت.
‫لدينا الآلاف من المطورين الذين يتحدثون كل يوم ويساعدون بعضهم البعض في حل المشكلات
‫معًا ويتحدثون فقط عن أحدث وأحدث البيانات البرمجية وعالم التكنولوجيا.
‫الآن هذا مورد اختياري يمكنك استخدامه حتى تتمكن من إجراء محادثة ذهابًا وإيابًا
‫مع الطلاب الآخرين وأنا ودانيال.
‫الأفكار التي تجعلك تشعر وكأنك جزء من فصل دراسي ولا تفعل كل هذا بنفسك ولكنك
‫تعرف ماذا؟
‫يكفي الحديث.
‫أعلم أنك متحمس.
‫وأنا كذلك.
‫لنبدأ في الفيديو التالي.
‫إنه يومك الأول في العمل وسنبدأ هذه الدورة التدريبية.
‫لنبدأ التعلم ونرى السبب
‫، أصبح كونك عالم بيانات أحد أكثر المهارات المطلوبة في العالم.
‫هيا بنا نبدأ.