مجانا
What you'll learn
فهم واجهة Power BI وأساسيات التعامل معها.
استيراد وتنظيف البيانات باستخدام Power Query Editor.
إنشاء علاقات بين الجداول وبناء Data Models قوية.
تحليل البيانات باستخدام DAX (Data Analysis Expressions).
تصميم تقارير ولوحات تحكم Dashboards تفاعلية واحترافية.
نشر ومشاركة التقارير عبر Power BI Service.
تطبيق كل المفاهيم دي في مشاريع تحليل بيانات حقيقية.
مجانا
What you'll learn
فهم أساسيات SQL: تعلم كيفية كتابة أول استعلامات SQL باستخدام جمل SELECT و WHERE.
إدارة البيانات: تعلم كيفية إضافة وتحديث وحذف البيانات باستخدام INSERT، UPDATE، و DELETE.
إنشاء قواعد البيانات والجداول: تعلم كيفية إنشاء databases و tables.
مجانا
What you'll learn
تحسين مهارات SQL الأساسية: تعلم كيفية التعامل مع queries و subqueries المعقدة.
العمل مع JOINs المتقدمة: تعلم كيفية استخدام INNER JOIN، LEFT JOIN، RIGHT JOIN، و FULL OUTER JOIN بشكل متقدم.
إجراءات مخزنة (Stored Procedures): تعلم كيفية إنشاء stored procedures لتنفيذ عمليات معقدة.
Triggers: فهم كيفية استخدام triggers لتنفيذ الإجراءات تلقائيًا عند حدوث تغييرات في البيانات.
تحسين أداء الاستعلامات: تعلم كيفية تحسين الاستعلامات باستخدام INDEXES و EXPLAIN.
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
قدمة في NLP: تعلم الأساسيات المتعلقة بـ Natural Language Processing وكيفية التعامل مع النصوص باستخدام الخوارزميات المناسبة.
مقدمة في Hugging Face: استكشاف مكتبة Hugging Face وأدواتها الأساسية مثل Transformers و Datasets.
استخدام البيانات وmodels: تعلم كيفية الوصول إلى datasets و pre-trained models من مكتبة Hugging Face واستخدامها في مشاريعك.
التدريب علىmodels: تعلم كيفية تدريب models باستخدام أدوات Hugging Face وتطبيقها على مجموعة متنوعة من مهام NLP.
مشروع تطبيقي: تطبيق ما تعلمته في مشروع حقيقي باستخدام Hugging Face لبناء وتدريب NLP models على بيانات حقيقية.
مجانا
What you'll learn
تنظيف البيانات: تعلم كيفية التعامل مع missing values (القيم المفقودة)، outliers (القيم الغريبة)، و duplicates (البيانات المكررة).
معالجة البيانات: تعلم كيفية استخدام تقنيات مثل Normalization، Standardization، و Scaling لتحويل البيانات وتوحيدها.
التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): تعلم كيفية استكشاف البيانات باستخدام statistical summaries و visualizations.
تصور البيانات (Data Visualization): تعلم كيفية استخدام Matplotlib و Seaborn لإنشاء الرسوم البيانية التي تساعد في فهم البيانات.
استخراج الميزات (Feature Extraction): تعلم كيفية اختيار الميزات الأكثر تأثيرًا والملائمة لبناء models دقيقة.
- 1
- 2
