التنبؤ بأسعار المنازل باستخدام Python و Linear Regression

يعد التنبؤ بقيم العقارات مهارة أساسية في علوم البيانات، ولكن العمل مع بيانات الإسكان الخام وغير المنظمة قد يكون مخيفاً. يوجهك هذه الدورة المكتوبة خطوة بخطوة خلال عملية تنظيف مجموعات البيانات وبناء النماذج التنبؤية. بنهاية هذه الدورة، ستنتقل من فهم المفاهيم الإحصائية الأساسية إلى تنفيذ نموذج انحدار خطي وظيفي بالكامل في Python. ستحتسب الثقة لتنظيف البيانات، والتعامل مع القيم المفقودة، وتقييم أداء نموذجك باستخدام مقاييس الصناعة القياسية. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم الانحدار الخطي الأساسية والمصطلحات الرئيسية قبل كتابة الكود. - تجهيز ومعالجة مجموعات بيانات الإسكان باستخدام مكتبات بيانات Python الحديثة. - التعامل مع القيم المفقودة، والقيم المتطرفة، والمتغيرات الفئوية لبيانات العقارات. - بناء وتدريب نموذج انحدار خطي للتنبؤ بأسعار الإسكان. - تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل Mean Squared Error و R-squared. - تطبيق ممارسات Python الحديثة، بما في ذلك إعداد بيئة العمل وهيكل الكود النظيف. تبدأ الدورة بالمفاهيم الأساسية لتحليل الانحدار وإعداد البيانات قبل إرشادك خلال تنظيف البيانات وبناء النموذج. ستتقدم بشكل طبيعي من النظرية الأساسية إلى التنفيذ العملي بـ Python. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين في علوم البيانات وبرمجة Python، دون الحاجة لأي خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ القراءة اليوم لبناء نموذجك التنبؤي الأول.