دليل شامل لتعلم تحليل البيانات والتعلم الآلي2024 : الكورسات المجانية والمصادر المفيدة

 

هذا المقال سيقدم لك قائمة بالدورات المجانية والمصادر المفيدة لتعلم تحليل البيانات والتعلم الآلي. ستجد فيه معلومات حول كيفية البدء والتطور في هذا المجال المثير.

 

دعونا نبدأ بشرح مفهوم التعلم الآلي بأسلوب بسيط:

التعلم الآلي (Machine Learning)

هو مجال في الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تطوير نماذج وبرامج قادرة على التعلم من البيانات وتحسين أدائها مع مرور الوقت. هذه النماذج تستند إلى الخوارزميات والمعلومات المستمدة من البيانات لاتخاذ قرارات أو تنبؤ النتائج.

 

أهمية التعلم الآلي:

• يمكن للنماذج المدربة أن تكتشف أنماط معقدة وتحليلات دقيقة من البيانات.
• يُمكن استخدام تعلم الآلة في مجموعة متنوعة من المجالات مثل التوصيات، والتصنيف، والتحليل التنبؤي، والترجمة الآلية، والتعرف على الصور.
• يُعزز من القدرة على اتخاذ قرارات أكثر دقة وفعالية في الأعمال والبحث والتطبيقات العملية.

 

كيف يتدرب نموذج التعلم الآلي على البيانات؟

تدريب نموذج تعلُّم آلي على البيانات هو عملية مهمة لتمكينه من استخراج الأنماط والقواعد من البيانات. إليك خطوات عامة لتدريب نموذج تعلُّم آلي:

1. جمع البيانات:
   • يبدأ الأمر بجمع مجموعة من البيانات المتنوعة والممثلة للمشكلة التي يهدف النموذج إلى حلها.
   • يجب أن تكون البيانات متوافقة مع الهدف، مثل الصور لنموذج تعلُّم عميق أو الجداول لنموذج تصنيف.
2. تحضير البيانات:
   • يتضمن تنظيف وتحويل البيانات لجعلها صالحة للتدريب.
   • قد تشمل هذه الخطوة إزالة القيم المفقودة، وتحويل البيانات النصية إلى تمثيل رقمي، وتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار.
3. انتقاء النموذج:
   • يجب اختيار نموذج مناسب للمشكلة المحددة، مثل الشبكات العصبية للتعلم العميق أو نماذج الانحدار للتنبؤ.
4. تدريب النموذج:
   • يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعة البيانات المعدة.
   • يتم ضبط معلمات النموذج لتحسين أدائه على البيانات التدريبية.
5. تقييم الأداء:
   • يتم اختبار أداء النموذج على مجموعة من البيانات التي لم يتم تدريبه عليها (مجموعة الاختبار).
   • يستخدم مقاييس مثل دقة التصنيف أو متوسط الخطأ المربعي لتقييم أداء النموذج.
6. ضبط النموذج:
   • يتم ضبط معلمات النموذج مرة أخرى بناءً على أداءه على مجموعة الاختبار.
   • يهدف الضبط إلى تحسين أداء النموذج على البيانات الجديدة.

باختصار، تدريب نموذج تعلُّم آلي يتطلب تحضير البيانات واختيار النموذج المناسب وتقييم أدائه. 

 

يمكنك متابعة قناتنا على الإنستجرام للحصول على آخر المستجدات حول الوظائف والدورات التدريبية المتاحة وكيفية التسجيل فيها.

قناة الانستجرام

 

أساليب وأدوات التعلم الآلي:

• التعلم العميق (Deep Learning): يستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات لتحليل البيانات، ويُستخدم بشكل واسع في مجالات مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية.
• التصنيف والتجميع (Classification and Clustering): يستخدم لتصنيف البيانات إلى فئات مختلفة أو تجميعها بناءً على الشبهات بينها.
• التعلم الشبكي (Reinforcement Learning): يستخدم لتدريب النماذج على اتخاذ قرارات استنادًا إلى التفاعل مع البيئة.

 

ما هي الخوارزميات المشهورة في مجال التعلم الآلي؟

تخيل أن لديك سلة مليئة بالفواكه المختلفة وتريد ترتيبها. التعلم الآلي هو كالشخص الذي يتعلم كيف يفرز الفواكه بناءً على الشكل، اللون، أو النوع. هذا الشخص يستخدم قواعد وأنماط يتعلمها من الفواكه التي رآها من قبل ليقوم بالتصنيف.

الآن، دعنا نتحدث عن بعض الطرق التي يتعلم بها هذا الشخص:

1. المحولات: كأن يتعلم كيف يفهم اللغة ويترجمها.
2. شبكات الخصومة التوليدية: كأن يتعلم كيف يرسم صورًا جديدة تشبه الصور الحقيقية.
3. سفم: كأن يتعلم كيف يفرق بين الفواكه الناضجة وغير الناضجة.
4. الانحدار اللوجستي: كأن يقرر إذا كانت فاكهة معينة تنتمي لنوع معين أم لا.
5. k-أقرب الجيران: كأن ينظر حوله ويقرر نوع الفاكهة بناءً على الفواكه الأقرب إليها.
6. أشجار القرار: كأن يتبع سلسلة من الأسئلة ليقرر كيف يصنف الفاكهة.
7. الغابة العشوائية: كأن يستخدم العديد من أشجار القرار ليحصل على أفضل تصنيف.
8. أشجار القرار المعزز بالتدرج: كأن يتعلم من أخطائه السابقة ليصبح أفضل في التصنيف.
9. تجميع K-Means: كأن يجمع الفواكه التي تشبه بعضها في مجموعات.
10. المجموعات الهرمية: كأن يصنف الفواكه في مجموعات تبعًا لتشابهها، مثل تجميع الفواكه الاستوائية معًا.

هذه الطرق تساعد الشخص (أو النظام) على تعلم كيفية التعامل مع البيانات وتصنيفها بشكل أفضل. 

 

وبذلك يمكننا القول أن مجال التعلم الآلي هو مجال مثير يستخدم البيانات والخوارزميات لتمكين الأجهزة من التعلم واتخاذ القرارات بطريقة تحاكي الذكاء البشري. 

اقرأ عن: 

كورسات المركز الثقافي البريطاني لتعلم الإنجليزية : 4 دورات لا غنى عنها

اكتشف 10 من دورات جامعة هارفارد لتعلم الإنجليزية

 

إليك بعض المصادر المجانية لتعلم تحليل البيانات وتعلم الآلة:

Coursera:

• Python for Data Science, AI & Development: دورة تغطي برمجة Python، تحليل البيانات، وتطوير الذكاء الاصطناعي من هنا.
• IBM Data Science: دورة شاملة تشمل برمجة Python، تعلم الآلة، وتحليل البيانات من هنا.
• Data Science Math: دورة تركز على الإحصاءات العامة والاحتمالات والتحليل البياني من هنا.
• What is Data Science?: دورة قصيرة تقدم نظرة عامة على مجال علم البيانات من هنا.

مصادر أخرى:

• Programming with Mosh: دورة كاملة عن برمجة Python للمبتدئين من هنا.
• freeCodeCamp: دورة كاملة عن أساسيات علم البيانات من هنا.
• MySQL Basics for Data Analysts: قائمة تشمل مبادئ MySQL لمحللي البيانات من هنا.
• SQL Sundays: قائمة تشمل محتوى عن SQL من هنا.
• Data Science projects: قائمة تحتوي على مشاريع علم البيانات من هنا.

Udemy:

• Data Science Courses and Tutorials: انضم إلى أكثر من 6 ملايين متعلم واستفد من دورات علم البيانات على  منUdemy من هنا.

365 Data Science:

• Advanced Microsoft Excel: دورة تغطي استخدام Microsoft Excel بشكل متقدم من هنا.
• Data Analysis with ChatGPT: دورة تعلم تحليل البيانات باستخدام ChatGPT من هنا.
• Data Analysis with Excel Pivot Tables: دورة تغطي استخدام جداول البيانات الدورانية في  Excel من هنا.

هذه المصادر كلها توفر فرصة رائعة للتعلم والتطور في مجال تحليل البيانات وتعلم الآلة، يمكنك البدء بها في مجال يعتبر من أكثر 10 مجالات طلباً في سوق العمل.

 

موارد تعليمية في مجال تحليل البيانات والتعلم الآلي