الرئيسية الكورسات الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning كورس Module 4: Data Collection & Pre للمتقدمين

كورس Module 4: Data Collection & Pre للمتقدمين

👤 Siddhardhan 🎬 10 درس ⏱️ 3 ساعة 10 دقيقة 📶 مبتدئ 🇺🇸 English
4.1. Where to Collect Data For Machine Learning? |
📋 محتوى الكورس 10 درس · 3 ساعة 10 دقيقة
  • 1 4.1. Where to Collect Data For Machine Learning? | Data Collection 13:26
  • 2 4.2. Importing Datasets through Kaggle API 14:29
  • 3 4.3. Handling Missing Values in Machine Learning | Imputation | Dropping 21:59
  • 4 4.4. Data Standardization | Data Preprocessing | Machine Learning Course 20:14
  • 5 4.5. Label Encoding | Data Pre-Processing | Machine Learning Course 19:18
  • 6 4.6. Train Test Split | Splitting the dataset to Training and Testing data | Machine Learning Course 12:32
  • 7 4.7. How to Handle imbalanced Dataset | Data Pre-Processing | Machine Learning Course 19:10
  • 8 4.8. Feature extraction of Text data using Tfidf Vectorizer | Data Preprocessing | Machine Learning 11:58
  • 9 4.9. Numerical Dataset Pre-Processing - Use Case | Machine Learning Course with Python 20:35
  • 10 4.10. Text Dataset Pre-Processing - Use Case | Machine Learning Course | Data Pre Processing 36:21
▶ يُشغَّل الآن
4.1. Where to Collect Data For Machine Learning? | Data Collection

📘 نظرة عامة على الكورس

يُقدّم هذا الكورس المجاني شرحاً شاملاً لـ Module 4: Data Collection & Pre للمتقدمين باللغة العربية في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning، ويستهدف المبتدئين الراغبين في بناء مهاراتهم العملية واحترافية في 2026. يُقدّمه Siddhardhan باللغة العربية بأسلوب مبسّط ومنظّم.

يضم الكورس 10 درساً بمدة إجمالية 3 ساعة 10 دقيقة، تأخذك من الصفر حتى الاحتراف خطوةً بخطوة.

لماذا تتعلم Module 4: Data Collection & Pre للمتقدمين باللغة العربية؟

  • الذكاء الاصطناعي من أسرع المجالات نمواً في سوق العمل، مع زيادة الطلب على المتخصصين بنسبة 300% خلال السنوات الأخيرة.
  • مجاني بالكامل — ابدأ الآن دون أي رسوم
  • شهادة إتمام معتمدة — أضفها لـ CV وLinkedIn
  • تعلّم في أي وقت — بالسرعة التي تناسبك
  • مجالات الذكاء الاصطناعي: رؤية الحاسب، معالجة اللغة الطبيعية، الروبوتيات، الألعاب، التنبؤ والتوصية.

مسار التعلم في هذا الكورس

يسير الكورس وفق مسار منطقي متدرّج: الرياضيات والإحصاء → Python → ML → Deep Learning → Specialization

المتطلبات السابقة

Python + رياضيات (إحصاء وجبر خطي) — يمكن لأي شخص البدء في هذا الكورس.

الأدوات والبرامج المستخدمة

  • Python
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • Scikit-learn
  • Jupyter
  • Keras
  • Hugging Face

متطلبات الجهاز

  • RAM 16GB فأكثر
  • GPU (NVIDIA RTX مُوصى)
  • SSD سريع
  • تخزين 500GB+

الوظائف المتاحة بعد إتمام الكورس

  • AI Engineer
  • ML Engineer
  • Data Scientist
  • AI Researcher
  • NLP Engineer

متوسط رواتب Module 4: Data Collection & Pre للمتقدمين باللغة العربية 2026

  • مصر: 12,000-40,000 ج
  • السعودية: 18,000-50,000 ر
  • أمريكا: $120,000-$200,000

كم من الوقت تحتاج لإتقان Module 4: Data Collection & Pre للمتقدمين باللغة العربية؟

  • أساسيات ML: 40-60 ساعة
  • Deep Learning: 60-100 ساعة
  • تخصص كامل: 200-400 ساعة

الشهادات المعتمدة في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

  • Google ML Engineer
  • AWS ML Specialty
  • Coursera ML Specialization (Andrew Ng)
  • Deep Learning Specialization

مشاريع عملية ستتمكن من بناؤها

  • Image Classifier
  • Chatbot
  • Recommendation System
  • Object Detection
  • Sentiment Analysis

ماذا بعد هذا الكورس؟

بعد إتمام الكورس، يُوصى بالتعمق في: LLMs، Computer Vision، NLP، MLOps، Generative AI.

الأقسام الجامعية ذات الصلة

يُناسب هذا الكورس طلاب: كلية حاسبات ومعلومات، كلية هندسة (ذكاء اصطناعي)، جامعة القاهرة، جامعة عين شمس.

سجّل في كورس Module 4: Data Collection & Pre للمتقدمين باللغة العربية الآن، ابدأ رحلتك نحو الاحتراف في الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning مجاناً. تذكّر: أفضل وقت للتعلم هو الآن.

S
المدرّس / القناة
Siddhardhan
🎬
عدد الدروس
10 درس
⏱️
المدة الإجمالية
3 ساعة 10 دقيقة
📶
المستوى
مبتدئ
🌍
اللغة
English
🎓
الشهادة
مجانية عند الإكمال
المتطلبات
لا توجد متطلبات مسبقة
📂
التصنيف
الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

🎯 ماذا ستتعلم في هذا الكورس

4.1. Where to Collect Data For Machine Learning? | Data Collection
4.2. Importing Datasets through Kaggle API
4.3. Handling Missing Values in Machine Learning | Imputation | Dropping
4.4. Data Standardization | Data Preprocessing | Machine Learning Course
4.5. Label Encoding | Data Pre-Processing | Machine Learning Course
4.6. Train Test Split | Splitting the dataset to Training and Testing data | Machine Learning Course
4.7. How to Handle imbalanced Dataset | Data Pre-Processing | Machine Learning Course
4.8. Feature extraction of Text data using Tfidf Vectorizer | Data Preprocessing | Machine Learning
+ 2 موضوع آخر...

💼 الوظائف التي يؤهلك لها الكورس

💼
متعلق بـ الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

❓ أسئلة شائعة عن الكورس

كم عدد دروس الكورس؟ +
يحتوي الكورس على 10 درس بإجمالي مدة 3 ساعة 10 دقيقة.
هل الكورس مجاني بالكامل؟ +
نعم، الكورس مجاني تماماً ومتاح بالكامل على منصة مصر 24 بدون أي رسوم.
هل الكورس مناسب للمبتدئين؟ +
الكورس موجّه لمستوى مبتدئ، وهو مناسب تماماً للمبتدئين من الصفر.
ما لغة الشرح في الكورس؟ +
الكورس مشروح باللغة الإنجليزية بأسلوب واضح ومبسّط.
هل يمكن تعلم الكورس بدون خبرة سابقة؟ +
نعم بالتأكيد. هذا الكورس مصمم للمبتدئين من الصفر.
كم يستغرق إتمام هذا الكورس؟ +
المدة الإجمالية 3 ساعة 10 دقيقة. يُنصح بتخصيص ساعة يومياً.
هل أحصل على شهادة عند الإتمام؟ +
نعم، تحصل على شهادة إتمام مجانية من مصر 24 بعد مشاهدة جميع الدروس.
من يقدم هذا الكورس؟ +
الكورس مقدم من Siddhardhan.
مواقيت الصلاة Au سعر الذهب سعر الدولار درجة الحرارة
🔐
نسيت كلمة المرور؟