أساسيات علم البيانات باستخدام Python: NumPy، Pandas، و Scikit-learn

البيانات هي القوة الدافعة وراء اتخاذ القرارات الحديثة، ولكن المعلومات الخام نادرًا ما تكون جاهزة للتحليل. لفتح قيمتها، تحتاج إلى معرفة كيفية تنظيف واستكشاف وبناء نماذج تنبؤية باستخدام Python. هذه الدورة المكتوبة ترشدك عبر الأدوات الأساسية لنظام علم البيانات البيئي. ستنتقل من كتابة نصوص Python بسيطة إلى تنظيم خطوط أنابيب بيانات نظيفة، وإنشاء تصورات واضحة، وتدريب نماذج التعلم الآلي الأولى الخاصة بك. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لعلم البيانات، بدءًا من المصطلحات الأساسية وهياكل البيانات. - معالجة المصفوفات متعددة الأبعاد بكفاءة باستخدام NumPy للحوسبة الرقمية. - تنظيف وإعداد مجموعات البيانات الفوضوية باستخدام Pandas، وتطبيق ممارسات حديثة مثل ربط الأساليب وإدارة الذاكرة بكفاءة. - إنشاء تصورات بيانات واضحة وغنية بالمعلومات باستخدام Matplotlib لتوصيل الرؤى الرئيسية. - بناء وتقييم النماذج التنبؤية باستخدام Scikit-learn، وتغطية التصنيف والانحدار والتحقق من صحة النموذج. - تطبيق مبادئ الكود النظيف وتلميحات الأنواع الأساسية لجعل خطوط أنابيب تحليل البيانات الخاصة بك قابلة للتكرار وقابلة للصيانة. ستبدأ بتعريفات أساسية وعمليات مصفوفة بسيطة قبل الانتقال خطوة بخطوة إلى معالجة البيانات والتصور والنمذجة التنبؤية. يتم شرح كل مفهوم من خلال نظرية مكتوبة واضحة وأمثلة عملية للكود يمكنك قراءتها وتكييفها. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين الذين لديهم فهم أساسي لـ Python ويرغبون في دخول مجالات علم البيانات والتعلم الآلي. لا يلزم وجود خبرة سابقة في تحليل البيانات أو الإحصاء. ابدأ رحلتك في علم البيانات وتعلم كيفية تحويل الأرقام الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ.