علم البيانات والتعلّم الآلي

اللغة العربية
تاريخ البدء ٢٠١٩/٠٧/٢٨
المدّة مفتوحٌ دائمًا
الجهد المطلوب ساعتان
المستوى مستوى متوسط

علم البيانات والتعلّم الآلي هو مساق مجاني إلكتروني مقدّم من إدراك يتناول مواضيع مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، والفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات ، و خوارزميات التعلم الآلي ، وتطبيقات في تعليم الآلة والمزيد. وحتى تتمكن من استيعاب هذا المساق بشكل جيد، يفضل أن توجد لديك معرفة مسبقة بأساسيات البرمجة و الإحصاء لتفهم المصطلحات والتطبيقات الرياضية المطروحة هنا.

يُعرف علم البيانات والتعلّم الآلي بأنه مفهوم قائم على تعلّم الآلة ، وتحليل البيانات ، وتوحيد الإحصاء و الوسائل المرتبطة بهم من أجل فهم وتحليل ظاهرة فعلية باستخدام البيانات وبالاعتماد على تقنيات تعلّم الآلة و الذكاء الاصطناعي . ويعتبر المجال جديداً نسبياً وهو يجمع بين عدّة علوم ويؤثر على العالم العربي في مجالات مثل المالية، والتسويق، والرعاية الصحية، والطاقة، والتنقل، والتعليم، وغيرها.

ويهدف مساق علم البيانات و التعلّم الآلي إلى تعريف المتعلمين بمجال علوم البيانات ، بما في ذلك تسليط الضوء على أهمية هذا الحقل وتأثيره على كل مجال من مجالات حياتنا تقريباً، بالإضافة إلى تعريفهم بمفاهيم مثل التنقيب عن البيانات Data Mining، وتصور البيانات Data Visualization، والتعلم الآلي Machine Learning، والتعلم العميق Deep Learning وما إلى ذلك.

كما يشرح مساق علم البيانات والتعلّم الآلي وظائف علم البيانات، وكيفية بناء منتجات وشركات البيانات، وتزويدهم بالأدوات والموارد التي يحتاجونها لتعميق تعلمهم وتوسيع مداركهم فيما يتعلق بهذا التخصص. ويوضّح المساق أيضاً مراحل تطور تحليلات البيانات، وما هو المقصود بعلوم البيانات، وأوجه التشابه والاختلاف بين علوم البيانات، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي.

تركّز الوحدة الأولى من مساق علم البيانات والتعلّم الآلي على أهمية علم البيانات مع تقديم نظرة عامة على كيفية تطوره، بالإضافة إلى تسليط الضوء على أوجه التشابه والاختلاف بينه وبين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، مع تقديم عدد من تطبيقات التعلم الآلي، وإعطاء نظرة عامة على مفهوم (Pipeline) علوم البيانات والأدوات الرئيسية التي يستخدمها عالم البيانات بشكل يومي.

ستتعلم في مساق علم البيانات والتعلّم الآلي أيضاً وظائف علم البيانات، والفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات، إلى جانب تطبيقات في تعليم الآلة، كما ستتعرف على لغات البرمجة الرئيسية والمكتبات ومجموعات البيانات المفتوحة وغيرها من الدورات المتقدمة وبرامج الماجستير التي ستفيدك في حال كانت لديك الرغبة بالتعمق في هذا المجال.

سيسلط مساق علم البيانات والتعلّم الآلي الضوء بشكل خاص على التطبيقات المستمرة أو التي تشتد الحاجة إليها في المنطقة العربية. ويوفر الأسبوع الأخير من المساق الأفكار والموارد والأدوات اللازمة لمساعدة المتعلم على المضي قدماً بعد هذه الدورة التدريبية، إما عن طريق الاستمرار في تعميق معارفهم، أو عن طريق بناء منتجات وشركات البيانات.

تعرّف على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي في هذه الدورة المجانية من إدراك بعنوان علم البيانات والتعلّم الآلي، والتي تناقش أيضاً التطبيقات الرئيسية لعلوم البيانات في مجالات مثل الرعاية الصحية، والتعليم، والتنقل، والطاقة، والتمويل، والتسويق، إلى جانب تطبيقات التعلم الآلي.

ستتعلم في هذا المساق

  • مفهوم علوم البيانات وتأثيره الاجتماعي في العالم العربي
  • وظائف علم البيانات ومراحل تطور تحليلات البيانات وتطبيقات التعلم الآلي
  • الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من أوجه تشابه واختلاف
  • تأثير علم البيانات في مجالات مثل المالية والتسويق والرعاية الصحية والطاقة والتنقل والتعليم وإدراك إمكاناته
  • مسار ومراحل علوم البيانات بما في ذلك جمع البيانات والاستكشاف والتصور والتحليلات التنبؤية والتعلم الآلي وتطبيقات في تعليم الآلة
  • لغات البرمجة الرئيسية والمكتبات ومجموعات البيانات المفتوحة وغيرها من الدورات المتقدمة وبرامج الماجستير المتعلقة بعلوم البيانات
  • كيفية ترجمة علوم البيانات إلى بناء منتجات وشركات البيانات و خوارزميات التعلم الآلي.

المتطلّبات الأساسية

  • يفضل وجود معرفة مسبقة بأساسيات البرمجة والإحصاء لاستيعاب المفاهيم والتطبيقات الرياضية بشكل أفضل

مخطّط المنهج الدراسي

+
الوحدة الأولى: مقدّمة إلى علم البيانات وتطبيقاته

في هذه الوحدة سنتعرف على مفاهيم وتطبيقات علوم البيانات في حياتنا، ومن هو عالم البيانات، وما الفرق بين علم البيانات (Data Science)، والذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)، والتعلّم الآلي (Machine Learning)، والتعلّم العميق (Deep Learning)، وسنتعرف أيضاً على بعض مراحل علوم البيانات مثل الجمع، والمعالجة، والتنظيف، والتحضير.

+
الوحدة الثانية: التعلم الآلي ونماذجه وتطبيقاته

تناقش هذه الوحدة مفهوم التعلم الآلي وكيفية بناء نموذج تعلُّم آلي نحاكي فيه البيانات، وكيف يمكن استخدام علم البيانات والتعلم الآلي في الطب التنبؤي كمثال، وما هي تقنياته ومفاهيمه الرياضية المختلفة.

+
الوحدة الثالثة: الشبكات العصبية وتقييم نماذج التعلم الآلي

التعرف على ماهية الشبكات العصبية (Neural Networks)، والتقنيات التي يمكن استخدامها في نوعي التعلم الآلي (الموجّه وغير الموجّه)، وكيف يمكننا تقييم أداء نماذج التعلّم الآلي، مع نصائح لبناء مسار وظيفي في مجال علم البيانات.

اقرأ المزيد

فريق المساق

د. غيدا إبراهيم
د. غيدا إبراهيم

تعمل غيدا كمهندسة في فريق البنية التحتية المتطور في فيسبوك لندن حيث تستخدم تحليل البيانات والنمذجة لتحريك قرارات تصميم وتوسعة شبكة فيسبوك. قبل انضمامها إلى فيسبوك، عملت غيدا لأكثر من ٦ سنوات في العديد من الأدوار المتعلقة بتحليل البيانات في مجال الاتصالات في فرنسا وهولندا، بما في ذلك إكمال درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر بين مختبرات اورانج للبحث والتطوير وتيليكوم باريس تيك في باريس. أطلقت غيدا منصة رفيقي، وهي منصة تعزز الذكاء الاصطناعي لربط اللاجئين بفرص عمل والحصول على تدريبات موجهة. وهي من مشكّلين المنتدى الأقتصادي العالمي وعضو خبير في مجالس الأقتصاد العالمية للمستقبل التابعة للمنتدى الاقتصادي العالمي.

م. علي سعد
م. علي سعد

عالم بيانات في شركة RiseUp حيث يقوم باستخدام البيانات لتطوير وتوسيع منتجات الشركة وتحويلها إلى شركة مستندة على البيانات. بالإضافة إلى ذلك يعمل علي مع العديد من الشركات الناشئة والمتوسطة لتطوير منتجات من خلال البيانات. بدأ علي بدراسة علم البيانات وتعلم الآلة من خلال مساقات عبر الإنترنت أو MOOCs. قام بدراسة علم البيانات والبيانات الضخمة في جامعة النيل بمصر.

الجهة المقدمة

برعاية

سجّل الآن
المتصفح الذي تستخدمه غير مدعوم.

الرجاء استخدام أحد المتصفحات التالية Chrome, Firefox, Safari, Edge. تحميل متصفح مدعوم

×