ماذا ستتعلم ؟
تصوير البيانات بواسطة تقنيات متقدمة للغة Python.
الأسس النظرية لخوارزميات التصنيف الشائعة وافتراضاتها وقيودها وتقييم مزايا كل منها.
تقييم نماذج التصنيف بحساب مقاييسها الرئيسية وتحديد استخداماتها المناسبة.
تطبيق استراتيجيات التجميع وضبط عوامل التعلم واختلالات فئات البيانات لتحسين أداء تصنيف البيانات.
استخراج مميزات البيانات النصية باستخدام تقنيات كمية تمكن من تقسيم النصوص ونظم مميزاتها العددية في المتجهات ومصفوفات النصوص.
اكتساب القدرة على تنظيف البيانات النصية ومعالجتها بشكل صحيح وفعال للتحليل الكمي.
معرفة وتمييز خوارزميات تقليل الأبعاد الرئيسية بدقة.
تطبيق خوارزميات تقليل الأبعاد وتقنيات النمذجة الأخرى لإنشاء نماذج موضوعية في معالجة اللغة.
تطوير القدرة على تطبيق تقنيات التعلم الاستنتاجي (الغير موجه).
استغلال الموارد السحابية بكفاءة لإنشاء خوادم بعيدة واستخدامها للحوسبة والتخزين ونشر التطبيقات.
بناء ونشر التطبيقات بلغة Python على الشبكة العنكبوتية بنجاح بطريقة تعكس بيئة استخدامها الفعلية.
معرفة قواعد البيانات العلائقية واللا علائقية والقدرة على التفريق بينهما، ويشمل ذلك طرق تمثيل البيانات والاستخدامات المثلى.
استخدم تقنية إدارة البيانات الضخمة لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة باستغلال تقنيات الحوسبة المتوازية.