مخرجات الدورة

• التعامل مع التقنيات المتقدمة مثل Dimensionality Reduction.
• صناعة نماذج قوية خاصة بال Machine Learning.
• معرفة كيفية تجربة نماذج مختلفة لل Machine learning وإنتقاء الأفضل منها والأدق من حيث النتيجة.
• تكوين كم من نماذج التعلم الآلي القوية ومعرفة طريقة دمجها لحل أي مشكلة.
• القدرة على تحميل البيانات وفهم الهيكل الخاص بها عن طريق الملخصات الإحصائية وتصوير البيانات في مخططات بيانية متعددة.
• التعرف على نموذج التعلم الآلي الذي يجب إختياره لكل نوع من المشكلات.

المحاور

• design and program Python applications.

• use lists, tuples, and dictionaries in Python programs.

• Python Basics.

• Functions and Modules.

• Arithmetic Operators.

• The random Module.

• Python Strings.

• Iterables: Sequences, Dictionaries and Sets.

• File Processing.

• Wildcard except Clauses.

• Getting Information on Exceptions.

• Read and write files in Python.

• Design object‐oriented programs with Python classes.

• Business Problem Description.

• How to Import The Libraries and Dataset.

• Quotation Marks and Special Characters.

• Get the Dataset.

• Import The Libraries and Dataset.

• Random Forest Regression Intuition.

• Random Forest Regression in Python.