Data Science
1.0.0
يهدف هذا المستودع إلى توفير خبرات تعليمية عملية في المجالات التالية:
| فِهرِس | مشروع | الرابط المنتشر | رابط المستودع | الأدوات المستخدمة |
|---|---|---|---|---|
| 1 | التنبؤ بأسعار السيارات | الرابط المنتشر | رابط الريبو | Streamlit، Scikit-Learn، Pandas، NumPy |
| 2 | التنبؤ بأسعار السيارات | الرابط المنتشر | رابط الريبو | قارورة، Scikit-Learn، الباندا، NumPy |
| 3 | التنبؤ بسعر القرض | الرابط المنتشر | رابط الريبو | قارورة، Scikit-Learn، الباندا، NumPy |
| 4 | تحليل مبيعات ديوالي | لم يتم نشرها | رابط الريبو | الباندا، نومبي، بايبلوت، سيبورن |
| 5 | تصنيف صور القط مقابل الكلب | لم يتم نشرها | رابط الريبو | تنسورفلو، كيراس، ماتبلوتليب |
| 6 | نظام تتبع السيرة الذاتية المتقدم | الرابط المنتشر | رابط الريبو | LLM، Geneative-AI، PyPDF، Streamlit |
فيما يلي أفكار مشروعك معروضة بتنسيق جدولي:
| فكرة المشروع | وصف | اِختِصاص |
|---|---|---|
| تحليل الاقتصاد الهندي | تحليل المؤشرات والاتجاهات الاقتصادية المختلفة لفهم الوضع الحالي والتنبؤ بالسيناريوهات المستقبلية. | الاقتصاد وتحليل البيانات |
| تحليل مبيعات ديوالي | قم بتحليل بيانات المبيعات قبل وأثناء وبعد ديوالي لتحديد الاتجاهات والأنماط وتحسين استراتيجيات التسويق. | البيع بالتجزئة، تحليل المبيعات |
| التنبؤ بأسعار السيارات | تطوير نموذج للتعلم الآلي للتنبؤ بسعر السيارات بناءً على ميزات مختلفة مثل المسافة المقطوعة والعلامة التجارية وما إلى ذلك. | التعلم الآلي، السيارات |
| التنبؤ بالموافقة على القرض | قم ببناء نموذج للتعلم الآلي للتنبؤ بما إذا كان سيتم الموافقة على طلب القرض أو رفضه من قبل مؤسسة مالية. | التعلم الآلي، المالية |
| تصنيف القط مقابل الكلب | إنشاء نموذج تعلم عميق لتصنيف صور القطط والكلاب بدقة. | التعلم العميق، رؤية الكمبيوتر |
| نظام تتبع السيرة الذاتية المتقدم | قم بتنفيذ نظام شامل باستخدام تقنيات LLM لتتبع وتحليل السير الذاتية لمطابقة الوظائف والتوظيف. | ماجستير في القانون (الجنرال AI)، الموارد البشرية |
تتمثل رؤيتنا في تسهيل التعلم والاستكشاف في مجال علوم البيانات من خلال توفير تعليمات برمجية وبرامج تعليمية وموارد موثقة جيدًا. نحن نهدف إلى تمكين الأفراد من فهم وتطبيق تقنيات علم البيانات على مشاكل العالم الحقيقي.
نحن نسعى جاهدين لدمج الأساليب والأفكار المبتكرة في مشاريعنا، ودفع حدود منهجيات علم البيانات التقليدية. تتضمن بعض الأفكار المبتكرة التي تم استكشافها في هذا المستودع ما يلي:
قبل تشغيل التعليمات البرمجية في هذا المستودع، تأكد من تثبيت التبعيات التالية:
بالإضافة إلى ذلك، بالنسبة لنماذج التعلم العميق، ستحتاج إلى:
بالنسبة لنماذج LLM (Gen AI)، ستحتاج أيضًا إلى:
يمكنك تثبيت التبعيات المطلوبة باستخدام النقطة:
pip install pandas numpy scikit-learn seaborn matplotlib plotly tensorflow keras openai gen_aiيعمل LLM (Gen AI) على توسيع إطار LLM ليشمل تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يتيح توليد بيانات وصور ونصوص جديدة، وما إلى ذلك، واستكشاف إمكانيات الإبداع القائم على الذكاء الاصطناعي.
يحتوي كل قسم على دفاتر ملاحظات مفصلة وأكواد وشروحات لمشاريع ومفاهيم محددة.
data_analysis : يحتوي على دفاتر ملاحظات ورمز لمشاريع تحليل البيانات.machine_learning : يتضمن دفاتر الملاحظات والتعليمات البرمجية لمشاريع التعلم الآلي.deep_learning : يتكون من دفاتر ملاحظات وأكواد لمشاريع التعلم العميق.LLM : يتضمن دفاتر الملاحظات والتعليمات البرمجية للمشاريع المتعلقة بإطار LLM (تحليل البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق).لا تتردد في استكشاف كل قسم والتعمق في المشاريع لتعزيز فهمك لمفاهيم علم البيانات.
أود أن أعرب عن امتناني لمطوري الأدوات والمكتبات والنماذج المختلفة لعلم البيانات التي كان لها دور فعال في إنشاء هذا المستودع:
ونحن نعرب عن تقديرنا الصادق لهؤلاء المطورين ومجتمع المصادر المفتوحة الأوسع لمساهماتهم التي لا تقدر بثمن في مجال علم البيانات.
المساهمات في هذا المستودع هي موضع ترحيب! سواء أكان الأمر يتعلق بإصلاح خطأ ما، أو إضافة مشروع جديد، أو تحسين الوثائق، فإن مساهماتك تساعد في جعل هذا المورد أفضل للجميع.
يرجى الرجوع إلى إرشادات المساهمة قبل تقديم مساهماتك.
هذا المستودع مرخص بموجب ترخيص MIT. راجع ملف الترخيص للحصول على التفاصيل.
