Buy Now Free
- Level Intermediate
- Duration 3 hours
-
Offered by
About
يهدف ذلك المشروع الإرشادي إلى أن يجعلك تفهم وتطبق عملية بناء نموذج تعلم الآلة لتنبؤ مغادرة العملاء لدى بنك باستخدام لغة البرمجة Python. بدءًا باستكشاف البيانات التاريخية للعملاء وتنقيتها وتحليلها باستخدام مكتبة Pandas ثم عرضها في هيئة رسومات بيانية باستخدام المكتبات Matplotlib و Seaborn لمساعدة إدارة البنك على فهم عملاءهم بشكل أفضل وأخيرًا إنشاء 3 خوارزميات تعلم الآلة مختلفة وهم: ال Logistic regression, KNN, Decision tree باستخدام مكتبة Scikit-learn وتقييم أدائهم واختيار الخوارزمية الأعلى دقة والأنسب لحالة عملاء البنك. ذلك المشروع العملي سيجعلك قادرا على تحليل بيانات العملاء للإجابة على تساؤلات إدارة البنك وعرض النتائج في هيئة تقرير باستخدام Jupyter notebook ومن ثم، اختيار السمات الأكثر أهمية التي ستساعد في بناء نموذج تعلم الآلة لتنبؤ مغادرة العملاء وستكون قادرا على فهم كيف تعمل كل خوارزمية وكيفية تطبيقها وتقييمها وتحديد الخوارزمية الأفضل لهذا المشروع. يتطلب هذا المشروع معرفة أساسيات لغة ال Python مثل أنواع وهياكل البيانات والدوال وأساسيات البرمجة الكائنية (OOP) وتحديدا مكونات البرمجة الكائنية وكيفية إنشاء الفصول والكائنات (Classes, Objects) وكيفية تحليل وتصور البيانات بشكل بسيط باستخدام المكتبات Pandas و Matplotlib و Seaborn. ودراية بسيطة عن مفهوم تعلم الآلة وأنواعه وتحديدا التعلم الآلي الخاضع للإشراف (Supervised Learning).Auto Summary
Dive into machine learning with Python in this engaging course focused on predicting customer churn for a bank. Tailored for IT and computer science enthusiasts, you'll explore data analysis with Pandas, visualize insights with Matplotlib and Seaborn, and build predictive models using Logistic Regression, KNN, and Decision Trees via Scikit-learn. Led by expert instructors on Coursera, this intermediate-level course spans 180 minutes and is available for free. Ideal for those with basic Python and machine learning knowledge, it empowers you to deliver actionable insights and robust models.