YoVDO

تحليل البيانات باستخدام بايثون

Offered By: IBM via Coursera

Tags

Data Analysis Courses Data Visualization Courses Machine Learning Courses Python Courses Data Cleaning Courses Statistical Analysis Courses Regression Models Courses Data Pipelines Courses

Course Description

Overview

تعرف على كيفية تحليل البيانات باستخدام بايثون. تنتقل بك هذه الدورة بدءًا من أساسيات بايثون إلى استكشاف العديد من أنواع البيانات المختلفة. سوف تتعرف على كيفية إعداد البيانات للتحليل وإجراء تحليل إحصائي بسيط وإنشاء مؤثرات عرض بيانات ذات مغزى والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية التي يتم استنتاجها من البيانات، وغير ذلك المزيد!

الموضوعات المتناولة:

1) استيراد مجموعات البيانات
2) تنظيف البيانات
3) معالجة أُطر البيانات
4) تلخيص البيانات
5) تصميم نماذج انحدار التعلم الآلي
6) تصميم مسارات البيانات

سوف يتم عرض وتقديم تحليل البيانات باستخدام بايثون عبر عدة وسائل تشمل: المحاضرة والتمرين المعملي والمهام. وتتضمن الدورة الأجزاء التالية:

مكتبات تحليل البيانات: ستتعلم كيفية استخدام مكتبة بانداس ومكتبة نامبي ومكتبة سي باي للتعامل مع عينة من مجموعة البيانات. سنقدم لك مكتبة بانداس، وهي مكتبة مفتوحة المصدر سنستعين بها في تحميل مجموعات بيانات جاذبة للاهتمام ومعالجتها وتحليلها وعرض مؤثراتها. ثم سنقدم لك مكتبة أخرى مفتوحة المصدر، ألا وهي ساي كيت ليرن، وسنستخدم بعض خوارزميات التعلم الآلي الخاصة بها لتصميم نماذج ذكية وإبداء تنبؤات رائعة.

إذا اخترت المشاركة في هذه الدورة والحصول على شهادة دورة Coursera، فستحصل أيضًا على شارة رقمية من شركة IBM.

عرض لوقت محدود: تكلفة الاشتراك 39 دولارًا أمريكيًا فقط للشهر الواحد لتتمكن من الحصول على المواد المصنفة والشهادة.

Syllabus

  • استيراد مجموعات البيانات
  • دفق البيانات المتشابك
  • تحليل البيانات الاستكشافية
  • تطوير النموذج
  • تقييم النموذج
  • المهمة النهائية
  • الشارة الرقمية من IBM

Taught by

Joseph Santarcangelo

Tags

Related Courses

Social Network Analysis
University of Michigan via Coursera
Intro to Algorithms
Udacity
Data Analysis
Johns Hopkins University via Coursera
Computing for Data Analysis
Johns Hopkins University via Coursera
Health in Numbers: Quantitative Methods in Clinical & Public Health Research
Harvard University via edX