تعلم الآلة باستخدام Python: انشئ نموذج توقع مغادرة العملاء from Coursera

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).

What's inside

Syllabus

ملخص المشروع

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).

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

الهدف الأساسي للمشروع هو مساعدة الطالب على فهم كيفية بناء نموذج تعلم الآلة باستخدام لغة برمجة بايثون، كما تتضمن دراسة تفصيلية للبيانات وتحليلها باستخدام مكتبات بايثون مثل Pandas و Matplotlib و Seaborn، لمساعدة إدارة البنك على فهم عملائهم بشكل أفضل وبالتالي تطوير 3 خوارزميات مختلفة لتعلم الآلة (الريجستك اللوجستي، KNN، شجرة القرار) باستخدام مكتبة Scikit-learn ثم تقييم أدائهم واختيار الخوارزمية الأكثر دقة والتي تناسب حالة عملاء البنك

المشروع مناسب للطلاب الذين لديهم معرفة أساسية بلغة بايثون بالإضافة إلى فهم لمفهوم تعلم الآلة وأنواعه، كما يتطلب المشروع معرفة مسبقة بمكتبات بايثون مثل Pandas و Matplotlib و Seaborn

المشروع عملي ومفيد للطلاب الذين يرغبون في تطوير مهاراتهم في مجال تعلم الآلة وتطبيقه في المجال العملي، كما يساعدهم على تحليل بيانات العملاء والإجابة على تساؤلات إدارة البنك

المشروع يتطلب بعض المعرفة السابقة في مجال البرمجة بلغة بايثون ومكتباتها بالإضافة إلى فهم لمفهوم تعلم الآلة، لذلك قد لا يكون مناسبًا للمبتدئين الذين ليس لديهم أي خلفية في هذه المجالات

المشروع مفيد للطلاب الذين يرغبون في تطوير مهاراتهم في تحليل البيانات وتعلم الآلة وتطبيقه في المجال العملي، كما أنه يساعدهم على فهم كيفية بناء نماذج تعلم الآلة وتقييم أدائها

المشروع يتطلب التزامًا زمنيًا من الطالب، حيث يتضمن دراسة وتحليل البيانات بالإضافة إلى بناء وتقييم نماذج تعلم الآلة

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in تعلم الآلة باستخدام Python: انشئ نموذج توقع مغادرة العملاء with these activities:

إيجاد مرشدين ذوي خبرة في التعلم الآلي أو مجال متخصص في البنوك

Show steps

سيساعدك إيجاد مرشدين على الحصول على دعم وتوجيه من خبراء في هذا المجال وتحسين فرصتك في النجاح.

Browse courses on Machine Learning

Show steps

حدد الخبراء في مجال التعلم الآلي أو مجال تخصص البنوك.
تواصل معهم من خلال LinkedIn أو البريد الإلكتروني.
اشرح لهم أهدافك واطلب توجيههم.

متابعة دروس تعليمية حول استخدام مكتبات التعلم الآلي في Python

Show steps

ستساعدك متابعة الدروس التعليمية على تعزيز فهمك لمكتبات التعلم الآلي في Python وتحسين مهاراتك العملية.

Browse courses on Machine Learning

Show steps

ابحث عن دروس تعليمية حول استخدام مكتبات التعلم الآلي في Python.
اتبع الدروس التعليمية وقم بإكمال التمارين.
قم بإنشاء مشاريع صغيرة باستخدام مكتبات التعلم الآلي في Python.

تجميع الملاحظات والواجبات والاختبارات

Show steps

سيساعدك تنظيم المواد ومراجعتها في تحسين احتفاظك بالمعلومات واستيعابها بشكل أفضل.

Show steps

اجمع كل ملاحظاتك وواجباتك واختباراتك في مكان واحد.
راجع المواد وابحث عن الأنماط والمفاهيم الرئيسية.
حدد أي موضوعات تحتاج إلى مراجعة إضافية.

Four other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all seven activities

مناقشة مشروع نموذج تنبؤ بمغادرة العملاء مع زملائك

Show steps

ستساعدك مناقشة مشروعك مع زملائك على الحصول على وجهات نظر مختلفة وتحسين جودة عملك.

Show steps

تشكيل مجموعة دراسية مع زملائك.
حدد موعدًا لمناقشة مشروعك.
شارك عملك مع زملائك واطلب ملاحظاتهم.

إجراء تمارين للتنبؤ بمغادرة العملاء

Show steps

سيساعدك التدرب على تمارين التنبؤ بمغادرة العملاء على فهم وتحسين أداء نماذج التعلم الآلي الخاصة بك.

Browse courses on Machine Learning

Show steps

قم بتنزيل مجموعة البيانات الخاصة بعملاء البنك.
قم بتنظيف ومعالجة البيانات.
قم بتطبيق خوارزميات التعلم الآلي المختلفة للتنبؤ بمغادرة العملاء.
قم بتقييم أداء النماذج.

المساهمة في مشروع مفتوح المصدر ذي صلة بالتعلم الآلي

Show steps

ستساعدك المساهمة في مشروع مفتوح المصدر ذي صلة بالتعلم الآلي على تعزيز فهمك للتقنيات العملية وتحسين مهاراتك في العمل الجماعي.

Browse courses on Machine Learning

Show steps

ابحث عن مشروع مفتوح المصدر ذي صلة بالتعلم الآلي.
قم بقراءة وثائق المشروع واقترح مساهمة.
قم بتنفيذ مساهمتك وفتح طلب سحب (Pull Request).

إنشاء عرض تقديمي حول عمل نموذج تنبؤ بمغادرة العملاء

Show steps

سيساعدك إنشاء عرض تقديمي في إظهار فهمك لعملية بناء نموذج تنبؤ بمغادرة العملاء وتحسين مهارات الاتصال لديك.

Browse courses on Machine Learning

Show steps

قم بتجميع المعلومات حول عمل نموذج تنبؤ بمغادرة العملاء.
قم بإنشاء مخطط للعرض التقديمي.
قم بتصميم شرائح العرض التقديمي.
قم بالتدرب على تقديم العرض.

Career center

Learners who complete تعلم الآلة باستخدام Python: انشئ نموذج توقع مغادرة العملاء will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Data Scientist

Data scientists analyze and interpret large amounts of data to extract valuable insights, helping organizations gain competitive advantages. This course provides the foundation and practical experience in data analysis, machine learning algorithms, and model evaluation, preparing you for a successful career as a data scientist. Furthermore, the focus on predicting customer churn aligns with the need for data scientists to understand customer behavior and contribute to customer retention strategies.

See salaries and explore the career path for Data Scientist

Machine Learning Engineer

Machine learning engineers develop, deploy, and maintain machine learning models. This course provides a solid understanding of machine learning concepts, including supervised learning algorithms like logistic regression and decision trees. By building and evaluating different machine learning models, you will gain the skills and knowledge necessary to succeed as a machine learning engineer.

See salaries and explore the career path for Machine Learning Engineer

Data Analyst

Data analysts collect, clean, and analyze data to identify trends and patterns. This course covers data exploration and visualization techniques, essential for data analysts. Additionally, the focus on customer churn prediction provides valuable insights into customer behavior, enabling you to excel as a data analyst in various industries.

See salaries and explore the career path for Data Analyst

Business Analyst

Business analysts use data and analytical techniques to solve business problems and improve decision-making. This course provides a foundation in data analysis and machine learning, enabling you to understand and interpret data effectively. The focus on customer churn prediction is particularly relevant for business analysts who work on customer retention and engagement strategies.

See salaries and explore the career path for Business Analyst

Customer Success Manager

Customer success managers help customers achieve their goals and maximize the value of a product or service. This course provides insights into customer behavior and churn prediction, enabling you to identify at-risk customers and develop proactive strategies to retain them. The practical experience in model building and evaluation will also be valuable in understanding customer needs and pain points.

See salaries and explore the career path for Customer Success Manager

Marketing Analyst

Marketing analysts analyze market data and customer behavior to inform marketing strategies. This course provides a solid foundation in data analysis and machine learning techniques, enabling you to understand and interpret customer data effectively. The focus on customer churn prediction will equip you with valuable insights into customer behavior, helping you develop effective marketing campaigns.

See salaries and explore the career path for Marketing Analyst

Product Manager

Product managers are responsible for the development and lifecycle of a product or service. This course provides you with an understanding of customer behavior and churn prediction, which is crucial for product managers. By gaining insights into customer needs and preferences, you can make informed decisions about product features and roadmap.

See salaries and explore the career path for Product Manager

Risk Analyst

Risk analysts assess and manage financial and operational risks. This course provides a foundation in data analysis and machine learning, enabling you to understand and interpret data effectively. The focus on customer churn prediction can be applied to risk analysis, as it involves identifying and mitigating potential risks to customer relationships.

See salaries and explore the career path for Risk Analyst

Financial Analyst

Financial analysts evaluate financial data and make recommendations for investments and financial decisions. This course provides a foundation in data analysis and machine learning, which is becoming increasingly important in financial analysis. The focus on customer churn prediction can be applied to understanding customer behavior and identifying potential risks in financial transactions.

See salaries and explore the career path for Financial Analyst

Operations Research Analyst

Operations research analysts use analytical techniques to improve efficiency and decision-making in various industries. This course provides a foundation in data analysis and machine learning, which is essential for operations research analysts. The focus on customer churn prediction can be applied to optimizing customer service and retention strategies.

See salaries and explore the career path for Operations Research Analyst

Quantitative Researcher

Quantitative researchers use mathematical and statistical models to analyze financial data and make investment decisions. This course provides a foundation in data analysis and machine learning, which is essential for quantitative researchers. The focus on customer churn prediction can be applied to understanding customer behavior and identifying trading opportunities.

See salaries and explore the career path for Quantitative Researcher

Market Research Analyst

Market research analysts conduct research to understand consumer behavior and market trends. This course provides a foundation in data analysis and machine learning, which is essential for market research analysts. The focus on customer churn prediction can be applied to understanding customer preferences and identifying growth opportunities.

See salaries and explore the career path for Market Research Analyst

User Experience Researcher

User experience researchers study how users interact with products and services to improve their design and usability. This course provides a foundation in data analysis and machine learning, which can be applied to understanding user behavior and preferences. The focus on customer churn prediction can be applied to identifying potential pain points and improving user satisfaction.

See salaries and explore the career path for User Experience Researcher

Software Engineer

Software engineers design, develop, and maintain software applications. This course may provide a foundation in data analysis and machine learning, which can be applied to developing software that leverages these technologies. However, the focus on customer churn prediction may be less directly relevant to software engineering roles.

See salaries and explore the career path for Software Engineer

Actuary

Actuaries use mathematical and statistical models to assess and manage financial risks. This course may provide a foundation in data analysis and machine learning, which can be applied to actuarial work. However, the focus on customer churn prediction may be less directly relevant to actuarial roles.

See salaries and explore the career path for Actuary