Complete Machine Learning Bootcamp in 2026

بواسطة Omar Abu Rizk التصنيفات : Machine Learning
قائمتي المفضلة مشاركة

عن الدورة

 لسه شايف Machine Learning حاجة صعبة ومش مفهومة؟

الحقيقة إن المشكلة مش في المجال…
المشكلة إنك لسه ما اتشرحلكش بالطريقة الصح.

في الكورس ده، هتفهم Machine Learning من الصفر بطريقة بسيطة + تطبيق عملي يخليك تبني مشاريع بنفسك بدل ما تفضل تتفرج بس.


🎯 هتتعلم إيه داخل الكورس؟

🧠 أولًا: فهم المجال من الأساس

هتبدأ من البداية خالص لحد ما تفهم الصورة الكاملة:

  • يعني إيه Machine Learning وإيه أنواعه
  • الفرق بين Online Learning و Batch Learning
  • التحديات اللي بتقابل النماذج في الواقع وإزاي نتعامل معاها

🔧 ثانيًا: تطبيق عملي على مشاريع حقيقية

مش هتفضل في كلام نظري… هتشتغل بإيدك على مشاريع خطوة بخطوة:

  • Linear Regression و Polynomial Regression
  • Decision Trees و Random Forest
  • SVM و Clustering و PCA
  • Time Series Forecasting

📊 ثالثًا: مفاهيم تفرق في الشغل والمقابلات

هتفهم الحاجات اللي الشركات بتسأل عنها فعلًا:

  • Gradient Descent و Cost Functions
  • Feature Scaling (Normalization vs Standardization)
  • تقييم النماذج في Classification – Regression – Time Series

💼 رابعًا: تجهيزك لسوق العمل

هدفنا إنك تطلع جاهز مش مجرد متعلم:

  • استخدام أدوات حقيقية: Pandas – Scikit-learn – Matplotlib
  • تنفيذ مشاريع كاملة من البداية للنهاية
  • بناء مشاريع تقدر تعرضها في CV أو ترفعها على GitHub

🔥 في النهاية…

إنت مش بس بتتعلم Machine Learning…
إنت بتتعلم إزاي تدخل المجال بشكل صح وتبني بورتفوليو يخليك جاهز لسوق العمل.

إظهار المزيد

ماذا سوف تتعلم؟

  • فهم Machine Learning من الأساس بشكل بسيط وواضح
  • التطبيق العملي على أهم الخوارزميات المستخدمة في السوق
  • تنفيذ مشاريع حقيقية خطوة بخطوة تقدر تضيفها لبورتفوليو قوي
  • فهم المفاهيم الأساسية المطلوبة في المقابلات (Interviews)
  • استخدام أدوات حقيقية زي Pandas و Scikit-learn و Matplotlib
  • تجهيز نفسك كبداية حقيقية لدخول مجال الـ AI و Data Science

محتوى الدورة

Simple intro to Machine Learning Course

  • ايه هو ال Machine Learning ؟ وايه انواعه ؟
    09:23

Data Preprocessing

Regression Models | Simple Linear Regression

Multiple Linear Regression

Polynomial Regression

Underfitting& Overfitting

Logistic Regression

Decesion Tree

SVM

Cross Validation & Scaling

KNN

Ensemble

Curse of dimensionality

Naive Bayes

Unsupervised Learning

DBSCAN & Evaluation

Feature selection

Principle Component Analysis (PCA)

تقييمات ومراجعات الطلاب

لا يوجد تقييم حتى الآن
لا يوجد تقييم حتى الآن