مهندس تعلم الآلة
Machine Learning Engineer
مسار متكامل لتصبح مهندس تعلم آلة: من تحضير البيانات إلى نشر النماذج في الإنتاج باستخدام Python و scikit-learn و MLOps.
📋المتطلبات الأساسية
Python، رياضيات (جبر، إحصاء)، أساسيات برمجة
🎯المسارات الوظيفية المتاحة
ما ستتعلمه في هذا المسار
مراحل المسار التعليمي
المرحلة الأساسية - التعلم الآلي الكلاسيكي
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
فهم خوارزميات ML والعملية الكاملة
أساسيات التعلم الآلي
المفاهيم الأساسية وسير العمل
📚المواضيع الرئيسية:
- •Supervised vs Unsupervised
- •Train/Test Split
- •Overfitting/Underfitting
- •Bias-Variance
- •Cross-validation
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تصنيف iris
- ✓تنبؤ أسعار المنازل
- ✓تجميع العملاء
الخوارزميات الكلاسيكية
الانحدار والأشجار والتجميعات
📚المواضيع الرئيسية:
- •Linear/Logistic Regression
- •Decision Trees
- •Random Forest
- •Gradient Boosting
- •XGBoost
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تنبؤ Churn
- ✓تقييم ائتماني
- ✓كشف الاحتيال
هندسة الميزات
تحضير وتحويل الميزات
📚المواضيع الرئيسية:
- •Encoding
- •Scaling/Normalization
- •Feature selection
- •Polynomial features
- •Dimensionality reduction (PCA)
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓Pipeline كامل
- ✓أهمية الميزات
- ✓تقليل الأبعاد
المرحلة المتقدمة - التحسين والتقييم
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
تحسين وتقييم النماذج بدقة
ضبط المعاملات الفائقة
البحث عن أفضل المعاملات
📚المواضيع الرئيسية:
- •Grid Search
- •Random Search
- •Bayesian Optimization
- •Optuna
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓ضبط XGBoost
- ✓Auto ML بسيط
المقاييس والتقييم
اختيار وتفسير المقاييس الصحيحة
📚المواضيع الرئيسية:
- •Accuracy/Precision/Recall
- •F1-Score
- •ROC-AUC
- •Confusion Matrix
- •RMSE/MAE
- •Business metrics
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تحليل A/B
- ✓مقارنة نماذج
- ✓تقرير مقاييس
قابلية التفسير
شرح تنبؤات النماذج
📚المواضيع الرئيسية:
- •SHAP
- •LIME
- •Feature importance
- •Partial dependence plots
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓شرح تنبؤ
- ✓لوحة SHAP
مرحلة الإنتاج - MLOps
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
نشر ومراقبة النماذج في الإنتاج
الإصدار والتتبع
MLflow و DVC وإدارة التجارب
📚المواضيع الرئيسية:
- •MLflow
- •DVC
- •Model registry
- •Experiment tracking
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تتبع التجارب
- ✓إصدار النماذج
نشر النموذج
REST API والخدمة
📚المواضيع الرئيسية:
- •FastAPI
- •Docker
- •Model serving
- •Batch vs real-time
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓API تنبؤ
- ✓حاوية Docker
المراقبة وإعادة التدريب
مراقبة الأداء في الإنتاج
📚المواضيع الرئيسية:
- •Model drift
- •Data drift
- •Performance monitoring
- •Retraining pipeline
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓لوحة مراقبة
- ✓خط إعادة تدريب
هل أنت مستعد لبدء رحلتك التعليمية؟
انضم إلى آلاف المتعلمين الذين بدأوا رحلتهم معنا واحصل على دعم مباشر من خبراء المجال
نصائح للنجاح في هذا المسار
الممارسة المستمرة
اعمل على مشاريع عملية بانتظام لتطبيق ما تعلمته
انضم لمجتمع
تواصل مع متعلمين آخرين وشارك تجربتك وتعلم منهم
دوّن ملاحظاتك
احتفظ بسجل لما تعلمته وارجع إليه عند الحاجة
حدد أهدافاً واضحة
قسّم المسار إلى أهداف صغيرة واحتفل بإنجازاتك