Machine Learning Using Python and .R

113
Training ID 7237
Sponsored by: شركة أدوات و حلول
Training Description

هذه الدورة هي نقطة دخولك إلى عالم التعلم الآلي. يبدأ البرنامج بمقدمة للتعلم الآلي ولغة البايثون. مع المضي قدمًا في البرنامج، ستتعلم جميع المفاهيم المهمة مثل تحليل البيانات الاستكشافية بالغة البايثون و ال R، والمعالجة المسبقة للبيانات ، واستخراج البيانات المميزة التى تساعدك في إنشاء تعلم آلة بنجاح ، وتصور البيانات وتجميعها ، و تصنيف البياتات ، و وتقييم أداء نموذج تحليل البيانات المستخدم.

هذا البرنامج يشتمل على العديد من مشاريع التطبيق العملى لتعلم الآلة و تحليل البيانات،  مما سيساعد المتدرب على إكتساب آليات العديد من خوارزميات التعلم الآلي المهمة ، والتي لن تبدو غامضة بعد الآن.

خلال هذه الدورة ، سيتعلم المتدرب معالجة المشكلات التي تعتمد على البيانات وتنفيذ الحلول بلغة  Python القوية والبسيطة.


Skills acquired in accordance with SFIA:
ادارة البيانات DATM Levels: Level 1
SFIA-logo

Training Course index

اليوم الاول :

  • المتغيرات و المنطق الشرطي والتفكير الحسابي
  • استيراد ملفات البيانات:JSON و CSV عبر MS Excel
  •  مكتبة نومبي: مصفوفات متعددة الأبعاد
  •  مكتبة الباندا: إطارات البيانات ؛ بيانات التنظيف
  • Matplotlib وStats Libraries Data التصور
  •  الفئات والأشياء والطرق والخصائص

اليوم الثانى :

  •  ggplot لتصور البيانات
  • المنطق الشرطي والمتجهات
  • الوظائف والحزم
  • تحميل البيانات الخارجية
  • من  Excel إلى R تحضير البيانات
  • المصفوفات وعمليات المصفوفة

اليوم الثالث :

  • مقدمة في ML: التوزيع المنتظم والعادي
  • مكتبة تعلم الآلة Scikit-Learn
  • مكتبة تعلم آلة Tensor Flow
  • مكتبة التعلم الآلي  Keras أعلى Tensor Flow
  • التعلم الخاضع للإشراف مع مجموعات بيانات التدريب والاختبار

اليوم الرابع :

  • التعلم الآلي المتقدم
  • معالجة البيانات المتقدمة في بايثون
  • معالجة البيانات المتقدمة في R
  • تصنيف صور الشبكة العصبية العميقة: Cat vs. Dog

اليوم الخامس :

  • تصور البيانات مع Matplot
  • إطارات البيانات ، وفلاتر DF ، وتصور DF
  • معالجة إطارات البيانات باستخدام dplyr
  • التطبيقات التي تسمع وتتحدث:  NLP معالجة اللغة الطبيعية

 

Training course outcomes

عند الانتهاء من هذه الدورة ، سوف تكون قادرًا على:

فهم المجالات الرئيسية في علم البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق

تطبيق أساسيات التعلم الآلي

استكشاف تقنيات التعلم الآلي باستخدام بيانات حقيقة من حالات اعمال لأكبر المؤسسات العالمية

إتقان تنفيذ الشبكة العصبية العميقة باستخدام مكتبة TensorFlow

التدرب على العديد من خوارزميات التعلم الآلي الشائعة

إتقان خوارزميات التصنيف لتنفيذ أفضل أداة للوظيفة

Training Pre-requirements
  • سعودي الجنسية.   
  • الحصول على دبلوم كحد أدنى وفي تخصص تقني أو معلوماتي أو هندسي
  • اكبر من 18 سنة
  • وجود جهاز حاسب آلي سعته لا تقل عن 4 جيجا بايت وانترنت مناسب
  • ملاحظة الدورة تبدأ من 5 مساءً الى 9 مساءً لمدة 5 أيام
Related Professional Certificates
    There is no related certificates.
Trainer Name
  • Ahmed Imam  
Trainer Experiences
  •  

    Ahmed Imam: Instructor & Consultant  

    Artificial Intelligence professional and Machine Learning Engineer with good technical skills, Certified as Machine Learning, Neural Networks and Deep Learning Instructor from Epita (France), ITI (Egypt) and Certified as Artificial Intelligence Instructor from HUAWEI

    Preparing Data-Science Master (Cairo University), YouTuber and Technical writer

    :Work History

      Computer-Vision Engineer : Self-Employed, Cairo, Cairo,  2019 - Current 

      Machine Learning Engineer: Self-Employed, Cairo, Cairo, 2020 - Current   

  • Training Field
  • Career Path
    • تحليل البيانات
  • Course Type
    Skills Course
  • Training Course Level
    مستوى متقدم
  • Training Delivery Method
    Live Interactive Online
  • Training Dates Starts on 28-11-2021 To 2-12-2021 For 20 Hours
Registration Closed