وصف تفصيلي لدورة هندسة الميزات

نظرة عامة على الدورة

هذه دورة مجانية في هندسة الميزات منشورة على يوتيوب، ومفهرسة وموصى بها عبر منصة Class Central. تركز الدورة على تقنيات هندسة الميزات في تعلم الآلة، وهي جزء أساسي من مسار تعلم علم البيانات وتعلم الآلة.

محتوى الدورة

المواضيع الأساسية

1. الترميز الأحادي الساخن (One Hot Encoding)

   • كيفية تطبيق الترميز الأحادي الساخن على المتغيرات متعددة الفئات.
   • التقنية الأساسية لمعالجة الميزات الفئوية.

2. تقنيات ترميز الميزات

   • أنواع مختلفة من تقنيات ترميز هندسة الميزات.
   • سيناريوهات تطبيق طرق الترميز المختلفة.

3. تحجيم الميزات (Feature Scaling)

   • لماذا نحتاج إلى تحجيم الميزات.
   • التطبيق العملي لتحجيم الميزات.

4. معالجة القيم المفقودة

   • كيفية معالجة القيم المفقودة في الميزات الفئوية.
   • أفضل الممارسات في معالجة القيم المفقودة.

5. معالجة الميزات الفئوية عالية الأساس

   • ترميز العد/التردد (Count/Frequency Encoding).
   • معالجة الميزات الفئوية التي تحتوي على فئات متعددة.

6. معالجة التصنيفات الترتيبية

   • الترميز الترتيبي (Ordinal Encoding).
   • كيفية معالجة المتغيرات الفئوية الترتيبية.

7. مشاريع عملية

   • جميع تقنيات معالجة القيم المفقودة (درس مباشر ليوم 1).
   • تطبيق على مجموعات بيانات حقيقية.

مميزات الدورة

طريقة التدريس

• تعليم بالفيديو: شرح عبر فيديوهات يوتيوب.
• دروس مباشرة: تتضمن عروضًا وشروحات حية.
• موجه نحو التطبيق العملي: يركز على التطبيق العملي والعمل اليدوي.

المكدس التقني

• Python: لغة البرمجة الرئيسية.
• Pandas: مكتبة معالجة البيانات.
• Scikit-learn: مكتبة تعلم الآلة.
• NumPy: مكتبة الحسابات العددية.

الجمهور المستهدف

• مبتدئو علم البيانات.
• ممارسو تعلم الآلة.
• المطورون الذين يرغبون في تحسين مهاراتهم في هندسة الميزات.
• الباحثون عن عمل الذين يستعدون لمقابلات علم البيانات.

أهداف التعلم

بعد إكمال هذه الدورة، سيتمكن الطلاب من:

1. إتقان تقنيات الترميز الأساسية

   • استخدام الترميز الأحادي الساخن ببراعة لمعالجة المتغيرات الفئوية.
   • فهم مزايا وعيوب طرق الترميز المختلفة.

2. معالجة مشاكل البيانات المعقدة

   • حل مشاكل القيم المفقودة.
   • معالجة الميزات الفئوية عالية الأساس.
   • تطبيق تقنيات تحجيم الميزات.

3. تحسين أداء النموذج

   • تحسين دقة النموذج من خلال هندسة الميزات الصحيحة.
   • تحسين عملية المعالجة المسبقة للبيانات.

4. تطبيق المشاريع العملية

   • تطبيق تقنيات هندسة الميزات في مشاريع حقيقية.
   • بناء خط أنابيب كامل للمعالجة المسبقة للبيانات.

مزايا الدورة

موارد مجانية

• مواد تعليمية مجانية بالكامل.
• الحصول على محتوى عالي الجودة دون الحاجة للدفع.

عملية للغاية

• تغطي تقنيات هندسة الميزات الشائعة الاستخدام في الصناعة.
• تركز على التطبيق العملي بدلاً من الشرح النظري.

تعلم منهجي

• ترتيب منهجي للمحتوى من الأساسيات إلى المستويات المتقدمة.
• مسار تعلم تدريجي.

نصائح للدراسة

المتطلبات المسبقة

• مهارات برمجة بايثون الأساسية.
• مفاهيم معالجة البيانات الأساسية.
• المعرفة الأساسية بتعلم الآلة.

مسار التعلم

1. تعلم تقنيات معالجة البيانات الأساسية أولاً.
2. إتقان الاستخدام الأساسي لـ pandas و numpy.
3. فهم سير عمل تعلم الآلة الأساسي.
4. التعمق في تقنيات هندسة الميزات.

نصائح عملية

• متابعة الدورة مع ممارسة الكود.
• تطبيق التقنيات المكتسبة على مجموعات البيانات الخاصة بك.
• المشاركة في المشاريع والمسابقات عبر الإنترنت ذات الصلة.

الخلاصة

توفر دورة هندسة الميزات هذه للمتعلمين منصة شاملة وعملية لتحسين مهاراتهم في هندسة الميزات. من خلال التعلم المنهجي والممارسة، يمكن للمتعلمين تحسين قدراتهم بشكل كبير في المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة الميزات، مما يضع أساسًا متينًا لمشاريع تعلم الآلة المستقبلية.