المُقدّمة
مع تطور عالم علم البيانات باستمرار ، من المهم أن تظل على اطلاع دائم بأحدث الاتجاهات والتقنيات للمهنيين الطموحين والراسخين على حد سواء. هذا هو السبب في أننا في Analytics Vidhya نستضيف سلسلة من الندوات التعليمية والتفاعلية عبر الإنترنت المصممة لمساعدتك على تعزيز مهاراتك وتوسيع معرفتك بتكنولوجيا البيانات المعروفة باسم - DataHour.
سواء كنت بدأت للتو في الصناعة أو كنت تسعى للانتقال إلى دور جديد ، فإن هذه الجلسات ستوفر رؤى قيمة وخبرة عملية في مجالات رئيسية مختلفة. من البدء مع Python لاستكشاف قوة Apache Airflow ، تعد هذه الندوات عبر الإنترنت فرصة ممتازة للتعلم من الخبراء المتمرسين والتواصل مع الزملاء المتحمسين لعلوم البيانات. فلماذا تنتظر؟ سجل الآن واتخذ الخطوة الأولى نحو تسريع حياتك المهنية في تكنولوجيا البيانات!
من يمكنه حضور جلسات DataHour هذه؟
- الأفراد الطموحون الذين يتطلعون لبدء مهنة في صناعة تكنولوجيا البيانات ، بما في ذلك الطلاب والمبتدئين.
- المهنيين الحاليين الذين يسعون للانتقال إلى مجال تكنولوجيا البيانات.
- يسعى متخصصو علوم البيانات إلى تعزيز نموهم الوظيفي وتطورهم.
جدول المحتويات
DataHour: الشروع في استخدام Python
Python هي لغة برمجة أصبحت شائعة جدًا في علوم البيانات. كما أنها تستخدم لأتمتة المهام وتطوير الواجهة الخلفية.
في DataHour هذا ، ستساعدك Rose على تعلم أساسيات Python اللازمة لبدء رحلة البرمجة وكتابة وظائف Python الخاصة بك. من خلال الترميز العملي ، ستتعرف على أساسيات Python وهياكل البيانات وبعض تمارين الترميز.
التاريخ: 25 مارس 2023
⌚ الوقت: 01:00 مساءً بتوقيت الهند
🔗 رابط التسجيل: سجّل الآن
ستكون هذه الندوة عبر الويب مقدمة لتعلم Numpy و Pandas في الجلسات القادمة. بخلاف ذلك ، إذا كنت تتطلع إلى أن تكون مبرمجًا أو كنت شخصًا غير تقني يستخدم Excel ، فقد يكون هذا مفيدًا لك أيضًا.
DataHour: تنفيذ الانحدار في بايثون
نزول التدرج هو خوارزمية تحسين أساسية تستخدم عادة لتدريب نماذج التعلم الآلي والشبكات العصبية. نزول التدرج هو خوارزمية تحسين تكرارية من الدرجة الأولى لإيجاد حد أدنى محلي لوظيفة قابلة للتفاضل.
التاريخ: 25 مارس 2023
⌚ الوقت: 03:00 مساءً بتوقيت الهند
🔗 رابط التسجيل: سجّل الآن
في DataHour هذا ، سيغطي AtmaKumar Rai كيفية عمل خوارزمية Gradient Descent وسيوضح أيضًا كيفية إنشاء ملف Python وتنفيذ Gradient Descent على بيانات العالم الحقيقي.
DataHour: تحليل مقارن في Qlik Sense
في معظم حالات الاستخدام في الوقت الفعلي ، يمكن للمستخدمين تطبيق مجموعة من عوامل التصفية / الشروط لمجموعة من البيانات ولكن لا يمكنهم إجراء مقارنات جنبًا إلى جنب بشكل مباشر. ومع ذلك ، في QlikSense ، يمكننا القيام بذلك من خلال بضع خطوات فقط ، وهو قوي جدًا بمجرد إنشاء التطبيق بشكل صحيح. إذا كنت مبتدئًا في QlikSense أو لم تستكشف ميزة الحالة البديلة بعد ، فقم بالانضمام إلى هذه الجلسة لاستكشاف الحالات البديلة في QlikSense.
التاريخ: 26 مارس 2023
⌚ الوقت: 01:00 مساءً بتوقيت الهند
🔗 رابط التسجيل: سجّل الآن
في DataHour هذا ، سيشرح Hari ميزة الحالة البديلة في QlikSense إلى جانب مهارات التحليل الأساسية لإجراء تحليل مقارن.
DataHour: Apache Airflow - مدير سير عمل مفتوح المصدر
Apache Airflow هو نظام أساسي مفتوح المصدر مصمم لإدارة وتنظيم سير العمل. يمكن أن تتضمن مهام سير العمل هذه مجموعة متنوعة من المهام ، مثل المهام المستندة إلى الحدث والمجموعة ETL (استخراج ، تحويل ، تحميل) خطوط الأنابيب. باستخدام Airflow ، يمكن للمستخدمين تحديد وجدولة ومراقبة سير العمل من خلال واجهة الويب أو واجهة سطر الأوامر.
واحدة من السمات الرئيسية لل أباتشي تدفق الهواء هي قدرتها على التعامل مع التبعيات المعقدة وسير العمل. يمكن للمستخدمين تحديد المهام والتبعيات باستخدام كود Python ، وسيقوم Airflow بجدولة هذه المهام وتنفيذها بالترتيب الصحيح. بالإضافة إلى ذلك ، يوفر Airflow مجموعة غنية من المشغلين للمهام الشائعة مثل نقل البيانات بين الأنظمة وتشغيل استعلامات SQL وتنفيذ وظائف Python.
التاريخ: 27 مارس 2023
⌚ الوقت: 08:30 مساءً بتوقيت الهند
🔗 رابط التسجيل: سجّل الآن
يوفر Airflow أيضًا عددًا من الميزات الأخرى لتسهيل إدارة سير العمل ، مثل دعم المراقبة والتنبيه ، وقابلية التوسع من خلال المكونات الإضافية ، والتكامل مع الأدوات والأنظمة الأساسية الأخرى.
DataHour: توليد البيانات المصنفة من خلال ضعف الإشراف
في العديد من الأماكن الصناعية ، قد ينتهي بنا الأمر بعدم وجود بيانات مصنفة. يتطلب التعلم الآلي الخاضع للإشراف بيانات مصنفة ، ولكن ليس من السهل الحصول على البيانات المصنفة ، ويتطلب إنشاء البيانات المصنفة وقتًا وموارد. الإشراف الضعيف هو نهج للتعلم الآلي يتم فيه استخدام مصادر الإشراف عالية المستوى والتي غالبًا ما تكون مزعجة لإنشاء مجموعات تدريب أكبر بكثير بسرعة أكبر بكثير مما يمكن إنتاجه من خلال الإشراف اليدوي (أي وضع العلامات على الأمثلة يدويًا ، واحدة تلو الأخرى).
التاريخ: 28 مارس 2023
⌚ الوقت: 07:00 مساءً بتوقيت الهند
🔗 رابط التسجيل: سجّل الآن
في DataHour هذا ، سيوضح Bharath خطوة بخطوة كيفية إنشاء بيانات مصنفة وتصنيف كلمات الأغاني المرفوضة من خلال تقنيات معالجة اللغة الطبيعية.
DataHour: مقدمة في التعلم الآلي متعدد الوسائط
سيتم تدريب نموذج التعلم الآلي متعدد الوسائط على كل من صورة الكلب والوصف النصي للكلب ، مثل "مسترد ذهبي رقيق يعمل في حديقة". سيتعلم النموذج بعد ذلك ربط السمات المرئية للكلب ، مثل شكله ولونه ، بكلمات وعبارات محددة في الوصف النصي.
في Datahour هذا ، سوف يعلمك Prabakaran أساسيات التعلم الآلي متعدد الوسائط مع مثال عملي.
التاريخ: 28 مارس 2023
⌚ الوقت: 8:30 مساءً بتوقيت الهند
🔗 رابط التسجيل: سجّل الآن
مثال على التعلم الآلي متعدد الوسائط هو Vision + Language ، حيث يتم تدريب النموذج في نفس الوقت على البيانات المرئية والنصية. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لمهام مثل التعليق على الصورة ، حيث يحتاج النموذج إلى فهم محتوى الصورة وإنشاء تعليق وصفي.
وفي الختام
لا تفوت هذه الفرصة للانتقال برحلتك التقنية إلى المستوى التالي. سجل في جلسات DataHour اليوم واكتشف عالمًا من الاحتمالات. هل لديك أسئلة؟ تواصل مع المتحدث أثناء الجلسة أو راسلنا عبر البريد الإلكتروني على [البريد الإلكتروني محمي] هل فاتتك جلسة؟ لا مشكلة ، واكب التسجيلات على موقعنا قناة يوتيوب وعبر موقعنا مدونة. ماذا تنتظر؟ احجز مكانك الآن!
التواصل
إذا كنت تواجه مشكلة في التسجيل أو ترغب في إجراء جلسة معنا. تواصل معنا على [البريد الإلكتروني محمي]
مقالات ذات صلة
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/dont-miss-out-last-few-and-exciting-datahour-of-march/
