دورة أساسيات التعلم التجميعي تهدف هذه الدورة إلى تقديم فهم شامل لمفاهيم وتقنيات التعلم التجميعي (Ensemble Learning) في مجال علم البيانات. يتناول كورس أساسيات التعلم التجميعي المبادئ الأساسية للتعلم التجميعي وأهميته في تحسين أداء النماذج التنبؤية. سيتم تعريف المشاركين بأشهر أساليب التعلم التجميعي مثل التجميع بالتصويت (Bagging) والتعزيز (Boosting) والتكديس (Stacking). ستشمل الدورة شرحًا مفصلًا لخوارزميات الغابات العشوائية (Random Forest) وAdaBoost وGradient Boosting وكيفية تطبيقها باستخدام مكتبات Python مثل Scikit-learn وXGBoost. سيتم التركيز على تطبيقات عملية في التصنيف والانحدار مع أمثلة حقيقية ودراسات حالة. كما ستتناول الدورة تقييم الأداء وتحليل الأخطاء لتحسين النماذج. بنهاية الدورة، سيكون المشاركون قادرين على بناء نماذج تجميعية قوية قادرة على التعامل مع التحديات المختلفة في علم البيانات، وتحقيق دقة أعلى وموثوقية أكبر في التنبؤات,الدورة مجانية وبشهادة معتمدة. Basics of Ensemble Learning
