facebook

اكتشف أفضل دروس قاعدة البيانات الخاصة في Antwerpen.

لأكثر من عقد، ساعد مدرسونا الخصوصيون في قاعدة البيانات المتعلمين على التطور وتحقيق طموحاتهم. مع دروس فردية في منزلك أو في Antwerpen، ستحصل على تعليم عالي الجودة ومخصص وفقًا لأهدافك وتوافرك وأسلوب تعلمك.

اعثر على المدرس المناسب لك.

استكشف قائمة مدرسي قاعدة البيانات في Antwerpen واستخدم الفلاتر للعثور على الدروس التي تناسب احتياجاتك.

تواصل مع المدرسين مجانًا.

شارك أهدافك وخياراتك مع المدرسين واختر درس قاعدة البيانات الذي يناسبك.

احجز درسك الأول.

حددوا موعد ومكان درسك الأول معًا. بمجرد أن يؤكد مدرسك الموعد، ستكون جاهزًا للبدء بثقة!

0 مدرّس في قائمة أمنياتك
|
zoom in iconzoom out icon

0 قاعدة البيانات مدرسين Antwerpen

paperclip

لم نتمكن من العثور على أي نتائج تطابق بحثك.

جرب الدروس عبر الإنترنت مع المدرسين التاليين:

مفضل لدى الطلبة

Salah Eddine

verified teacher icon
متفاعل حديثًا
متفاعل حديثًا
5.0

28 تقييمات

(28)

138 AED

60-دقيقة

/س

trusted teacher iconمعلم موثوق
student icon
5الطلاب

أتقن بايثون مع دورات مناسبة لجميع الأعمار والمستويات! مبتدئ، متوسط، محترف

أتقن بايثون مع دورات مناسبة لجميع الأعمار والمستويات! مبتدئ، متوسط، محترف

إتقان لغة بايثون مع دورات مخصصة اكتشف فن البرمجة مع دورات Python المصممة خصيصًا لتلبية احتياجاتك الخاصة. سواء كنت مبتدئًا أو متوسطًا أو محترفًا، فإن دروسي تتكيف مع جميع المستويات. لماذا تختار دوراتي؟ نهج التدريس الشخصي: تم تصميم كل دورة وفقًا لمستوى مهاراتك وأهدافك الفردية. الخبرة العملية: تعلم من خلال العمل بمشاريع واقعية تبني فهمك ومهاراتك. الدعم المستمر: احصل على دعم غير محدود عبر البريد الإلكتروني لأية أسئلة لديك بين الجلسات. كخبير في لغة بايثون، لدي شغف للتدريس ومشاركة معرفتي. هدفي هو إرشادك بشكل فعال في رحلة التعلم الخاصة بك. احجز الدرس الأول: ابدأ رحلتك إلى إتقان لغة بايثون الآن عن طريق حجز الدرس الأول. سواء كنت تطمح إلى دخول مجال التطوير أو صقل مهاراتك الحالية، فإن هذه الدورات مصممة خصيصًا لك.

Mustafa

verified teacher icon
87 AED

60-دقيقة

/س

دورة تدريب خوارزميات تنقيب البيانات Data Mining Algorithms

دورة تدريب خوارزميات تنقيب البيانات Data Mining Algorithms

دورة تدريب خوارزميات وتقنيات تنقيب البيانات - مستوى مبتدئ ومتوسط، للمتخصصين وغير المتخصصين في علوم الحاسوب. محتويات الدورة وهو بعنوان: التحليل المتقدم وتنقيب البيانات. يمكن البحث عن الكتاب باستخدام اسمه أو اسم المؤلف. قائمة المحتويات الفصل الأول: مدخل إلى التحليل المتقدم وتنقيب البيانات 1-1 ما هو تنقيب البيانات وما هي إجراءاته وأدواته 1-2 ما نوع البيانات التي يتم تنقيبها 1-3 ماهية قواعد البيانات 1-4 قاعدة البيانات العلائقية 1-5 لغة الاستعلام 1-6 فوائد التنقيب في قواعد البيانات 1-7 أشهر تطبيقات تنقيب البيانات أ - ذكاء الأعمال (استخبارات الأعمال) ب - محركات البحث على الإنترنت الفصل الثاني: التعرف على البيانات 2-1 أنواع وخصائص وسمات البيانات 2-2 الوصف الإحصائي للبيانات 2-3 التصوير المرئي للبيانات 2-4 قياس تشابه واختلاف البيانات الفصل الثالث: تحضير البيانات للتحليل والتنقيب 3-1 أهمية تحضير البيانات للتحليل والتنقيب 3-2 تنظيف البيانات 3-3 دمج البيانات 3-4 اختزال البيانات 3-5 تحويل البيانات وتفريد البيانات الفصل الرابع: تنقيب واستكشاف الأنماط وقواعد التبعية والارتباط 4-1 مفاهيم أساسية 4-2 تحليل سلة المشتريات (مثال تشويقي) 4-3 تقييم قواعد التبعية والارتباط التي يتم استكشافها 4-4 تنقيب قواعد التبعية والارتباط متعددة المستويات 4-5 تنقيب قواعد التبعية والارتباط متعددة الأبعاد 4-6 قواعد التبعية والارتباط الاسمية والكمية 4-7 تنقيب واستكشاف الأنماط النادرة والأنماط السلبية 4-8 تنقيب واستكشاف قواعد التبعية والارتباط المشروطة 4-9 تقييم قواعد التبعية والارتباط وتمييز المفيدة وغير المفيدة 4-10 قياس نوع وقوة الارتباط في قواعد التبعية والارتباط 4-11 تطبيقات تنقيب الأنماط في الحياة العملية الفصل الخامس: التحليل والتنقيب باستخدام خوارزميات التصنيف والتنبؤ 5-1 مفاهيم أساسية 5-2 التصنيف باستخدام استقراء شجرة القرار 5-3 التصنيف باستخدام نظرية الاحتمالات (النظرية الافتراضية) 5-4 التصنيف باستخدام النظرية الافتراضية الشبكية 5-5 التصنيف باستخدام استقراء قواعد الارتباط 5-6 التصنيف باستخدام خوارزمية الشبكة العصبية 5-7 التصنيف باستخدام خوارزمية الجار الأقرب 5-8 خوارزميات التصنيف متعددة الفئات 5-9 تقييم كفاءة واختيار خوارزميات التصنيف الفصل السادس: التحليل والتنقيب باستخدام خوارزميات التجزئة العنقودية 6-1 مفاهيم أساسية 6-2 التجزئة العنقودية بالتقسيم 6-3 التجزئة العنقودية الهرمية أ. التجزئة الهرمية التكتلية ب. التجزئة الهرمية التشققية 6-4 التجزئة العنقودية الاحتمالية 6-5 التجزئة العنقودية عالية الأبعاد 6-6 التجزئة العنقودية للأشكال البيانية والبيانات الشبكية 6-7 التجزئة العنقودية المشروطة 6-8 تقييم التجزئة العنقودية الفصل السابع: تحليل وتنقيب القيم المتطرفة وأنواع البيانات المعقدة 7-1 مفاهيم أساسية 7-2 أنواع القيم المتطرفة 7-3 طرق استكشاف القيم المتطرفة 7-4 تحليل وتنقيب البيانات المعقدة الفصل الثامن: تخطيط عمليات تنقيب البيانات وتطبيقاتها في المجتمع 8-1 تخطيط عمليات تنقيب البيانات 8-2 تنقيب البيانات في المجتمع 8-3 تطبيقات تنقيب البيانات في المجالات الحيوية في المجتمع 8-4 تطبيق عملي: سيناريو استخدام نظام التوصية ملحق 1: أساسيات قواعد البيانات ملحق 2: أساسيات مستودعات البيانات ملحق 3: قائمة مصطلحات تنقيب البيانات

السابقعرض النتائج 0 - 0 من مجموع 00 - 0 من 0التالي

طلابنا في Antwerpen يقيمون مدرسيهم في قاعدة البيانات

لضمان جودة مدرسي قاعدة البيانات , نطلب من طلابنا في Antwerpen تقييمهم.

يتم نشر مراجعات الطلاب فقط وتضمنها Apprentus. تم التقييم 5.0 من أصل 5 بناءً على 28 تقييمات.

“ شررح وافي وممتاز ”

لضمان جودة مدرسي قاعدة البيانات , نطلب من طلابنا في Antwerpen تقييمهم.

يتم نشر مراجعات الطلاب فقط وتضمنها Apprentus. تم التقييم 5.0 من أصل 5 بناءً على 28 تقييمات.

خريطة
خريطة