تحليل البيانات الاستكشافية وإعداد البيانات للتعلم الآلي

قبل بناء أي نموذج للتعلم الآلي، يجب عليك فهم وتنظيف وإعداد بياناتك. هذا الدرس النصي يرشدك خلال العملية الأساسية لتحويل مجموعات البيانات الخام والفوضوية إلى مدخلات عالية الجودة للنمذجة التنبؤية. سوف تتقدم من فهم مفاهيم البيانات الأساسية إلى أداء إعداد البيانات المتقدمة. وسوف تتعلم كيفية استخراج البيانات من مصادر مختلفة، والتعامل مع القيم المفقودة، ومهندسة الميزات القوية، وإجراء تحليلات إحصائية أولية للكشف عن الأنماط الخفية. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية لجودة البيانات، وأنواع البيانات، وخط أنابيب التعلم الآلي. - استرجاع مجموعات البيانات من مصادر متنوعة، بما في ذلك قواعد بيانات SQL والنظم الحديثة لقواعد البيانات غير SQL. - تنظيف البيانات غير المتسقة عن طريق معالجة القيم المفقودة والقيم الخارجة عن المألوف وعدم اتساق الشكل. - تطبيق تقنيات هندسة السمات مثل القياس، وترميز المتغيرات الفئوية، والتحولات الرياضية. - ممارسة التحقق من صحة البيانات باستخدام طرق التحقق من المخططات لضمان موثوقية سلسلة البيانات. - إجراء تحليل استكشافي للبيانات باستخدام الموجزات الإحصائية ومصفوفات الارتباط لوضع الفرضيات. تبدأ الدورة بتعريفات أساسية ومبادئ لجودة البيانات قبل الانتقال إلى التعامل العملي مع البيانات وهندسة المميزات. وسوف تقرأ شروحات واضحة، وتحلل مقتطفات عملية من شفرة بايثون، وتستكمل تمارين مكتوبة مصممة لتعزيز تعلمك. هذه الدورة مصممة للمبتدئين الذين يرغبون في دخول علم البيانات والتعلم الآلي، دون الحاجة إلى شروط مسبقة متقدمة. البدء في إتقان المهارات الحاسمة لإعداد البيانات التي تجعل نماذج التعلم الآلي ناجحة.