منذ يومين
أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :
مرحبًا بكم في دورة "NumPy لعلوم البيانات والتعلم الآلي". وهذا يشكل الأساس لكل شيء آخر. الكائن المركزي في Numpy هو مصفوفة Numpy، والتي يمكنك القيام بعمليات مختلفة عليها. نحن نعلم أن المصفوفات والمصفوفات تلعب دورًا مهمًا في الحساب العددي وتحليل البيانات. تحتاج Pandas وأدوات ML أو AI الأخرى إلى بيانات جدولية أو تشبه المصفوفة للعمل بكفاءة، لذا فإن استخدام NumPy في حزم Pandas وML يمكن أن يقلل الوقت ويحسن أداء حساب البيانات. تعد المصفوفات المستندة إلى NumPy أسرع من 10 إلى 100 مرة (حتى أكثر من 100 مرة) من قوائم Python، وبالتالي إذا كنت تخطط للعمل كمحلل بيانات أو عالم بيانات أو مهندس بيانات كبيرة مع Python، فيجب أن تكون على دراية بـ NumPy لأنه يوفر طريقة أكثر ملاءمة للعمل مع كائنات تشبه المصفوفة مثل مصفوفات Nd. وسنقدم أيضًا عرضًا توضيحيًا حيث نثبت أن استخدام عملية Numpy الموجهة أسرع من قوائم Python العادية.لذا، إذا كنت تريد التعرف على أسرع إطار عمل لمعالجة البيانات الرقمية متعددة الأبعاد المستندة إلى بايثون، وهو الأساس للعديد من حزم علوم البيانات مثل Pandas لتحليل البيانات، وsklearn، وscikit-learn لخوارزمية التعلم الآلي، فأنت في المكان الصحيح والمسار الصحيح. محتويات الدورة مدرجة في قسم "محتوى الدورة" في الدورة، يرجى الاطلاع عليها. أتمنى لك كل التوفيق والحظ السعيد في مساعيك المستقبلية. نتطلع إلى رؤيتك داخل الدورة. نحو نجاحك: Pruthviraja L
ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:
(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)
يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)
0 تعليقات
تسجيل دخول