YoVDO

تحليل البيانات بأستخدام بايثون

Offered By: Udemy

Tags

Data Analysis Courses Mathematics Courses Statistics & Probability Courses Data Visualization Courses Python Courses Data Cleaning Courses Data Interpretation Courses

Course Description

Overview

تحليل البيانات من الصفر الي الاحتراف

What you'll learn:
  • سوف تتعلم ماهو تحليل البيانات و ما هي اهميته
  • سوف تتعلم الاحصاء و الرياضيات اللازمة قبل البدء في محتوي الدورة
  • سوف تتعلم المكتبات اللازمة في بايثون لتحليل البيانات
  • سوف تتعلم المراحل اللازمة لتحليل البيانات بداية من تنظيف و اعداد البيانات الي عرضها بيانيا و تحليلها

السلام عليكم و رحمة الله و بركاته

اهلا بكم في دورة تحليل البيانات ب استخدام لغة البرمجة بايثون

في هذه الدورة سوف نتعرف ما المقصود بتحليل البيانات و ما هي اهميته و كيف نستفاد منه ثم سوف ننتقل الي القسم الثاني و هو

الخاص ب تعلم الرياضيات و الاحصاء اللازمة سوف نشرحها بشكل سهل و بسيط ان شاء الله و محتواه هو :

- شرح المتوسط الحسابي

- شرح الوسط الحسابي

- شرح شرح الانحراف المعياري

- شرح ما هو IQR

ثم سوف ندخل في القسم الثالث و فيه سوف نتعلم المكتبات التي سوف يتم استخدمها في تحليل البيانات و التي سنعمل بها و محتواها :

- مكتبة numpy

- مكتبة pandas

- مكتبة matplotlib

- بعض من sklearn

ثم ندخل بعد ذلك في القسم الاخير و هو الخاص ب مراحل تحليل البيانات و التي سوف نتعلم فيه ما هي مراحل تحليل البيانات و

نتدرب عليهم و محتواها :

- تنظيف البيانات (data cleaning)

- معالجة البيانات (data preprocessing)

- عرض البيانات (data visualization)

ثم اخيرا نقوم بالعمل علي مشاريع لنطبق عليها كل ما تعلمناه في هذه الدورة , سوف نقوم بالتطبيق علي مشروعين سوف نعمل عليهم من البداية الي النهاية :

- المشروع الاول : بيانات لدرجات اختبارات لطلاب

- المشروع الثاني : بيانات خاصة ب مواصفات عدد من الوحدات السكانية

و في المشروعين سوف نطبق عليهم ما تعلمناه خلال الدورة و سوف نتعلم اشياء اخري جديدة

اتمني لكم التوفيق و النجاح


Taught by

Ahmed Elesawy

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