مجانا
دورة Math for Machine Learning تهدف إلى تعليم الأساسيات ... …
What you'll learn
الـ Vectors (المتجهات): تعلم كيفية التعامل مع vectors كأدوات لتمثيل البيانات في الفضاءات متعددة الأبعاد.
المصفوفات (Matrices): فهم كيفية استخدام matrices لتنفيذ العمليات الحسابية المتعلقة بالبيانات، مثل multiplication و addition.
القيم الذاتية والمتجهات الذاتية (Eigenvalues and Eigenvectors): تعلم كيفية حساب eigenvalues و eigenvectors واستخدامها في تقنيات مثل PCA (Principal Component Analysis) لتقليل الأبعاد.
تحليل القيمة المنفردة (Singular Value Decomposition - SVD): تعلم كيفية استخدام SVD لتحليل المصفوفات وتطبيقاتها في dimensionality reduction و data compression.
نظرية بايز (Bayes Theorem): تعلم كيفية استخدام Bayes Theorem في التنبؤات والقرارات بناءً على البيانات المبدئية.
المتغيرات العشوائية (Random Variables): تعلم كيفية التعامل مع random variables التي تعبر عن النتائج المحتملة في التجارب العشوائية.
التوزيع الاحتمالي المنفصل (Discrete Probability Distribution): فهم التوزيعات الاحتمالية التي تحتوي على عدد محدود من القيم مثل Binomial Distribution و Poisson Distribution.
التوزيع الاحتمالي المستمر (Continuous Probability Distribution): تعلم التوزيعات الاحتمالية المستمرة مثل Normal Distribution و Exponential Distribution.
الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics): تعلم كيفية استخدام mean و median و variance و standard deviation لفهم وتلخيص البيانات.
مجانا
What you'll learn
التعرف على واجهة Excel: تعلم كيفية التنقل في Excel واستخدام الوظائف الأساسية.
العمل مع البيانات: تعلم كيفية إدخال وتنظيم البيانات، وكيفية استخدام filters و sorting.
استخدام الصيغ (Formulas): تعلم كيفية استخدام SUM، AVERAGE، VLOOKUP، و IF، بالإضافة إلى الصيغ المتقدمة مثل INDEX و MATCH.
التنسيق الشرطي (Conditional Formatting): تعلم كيفية تطبيق conditional formatting لجعل البيانات أكثر وضوحًا.
إنشاء الرسوم البيانية (Charts): تعلم كيفية إنشاء الرسوم البيانية مثل bar charts، line charts، و pie charts لعرض البيانات بطريقة مرئية.
التحليل المتقدم: تعلم كيفية استخدام Pivot Tables و Pivot Charts لتحليل البيانات الكبيرة.
