منذ 3 ساعات
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 ، مرحبًا بك في دورة "Numpy for Data Science and Machine Learning". هذا يشكل أساس كل شيء آخر. الكائن المركزي في Numpy هو صفيف Numpy ، الذي يمكنك القيام به مختلف العمليات. نحن نعلم أن المصفوفة والصفائف تلعب دورًا مهمًا في الحساب العددي وتحليل البيانات. تحتاج أدوات Pandas وغيرها من أدوات ML أو AI إلى بيانات جدولة أو تشبه الصفيف للعمل بكفاءة ، لذلك يمكن أن يؤدي استخدام Numpy في حزم Pandas و ML إلى تقليل الوقت وتحسين أداء حساب البيانات. تتراوح المصفوفات المستندة إلى Numpy من 10 إلى 100 مرة (حتى أكثر من 100 مرة) أسرع من قوائم Python ، وبالتالي إذا كنت تخطط للعمل كمحلل بيانات أو عالم بيانات أو مهندس بيانات كبير مع Python ، فيجب أن تكون على دراية بـ Numpy نظرًا لأنه يوفر طريقة أكثر ملاءمة للعمل مع كائنات تشبه المصفوفة مثل المصفوفات ND. وأيضًا سنقوم بعمل عرض تجريبي حيث نثبت أن استخدام عملية Vectory ذات الطابع الطبيعي أسرع من قوائم Python العادية. الأساس للعديد من حزم علوم البيانات مثل Pandas لتحليل البيانات ، Sklearn ، Scikit-Learn لخوارزمية التعلم الآلي ، أنت في المكان الصحيح والمسار الأيمن. يتم سرد محتويات الدورة التدريبية في قسم "محتوى الدورة التدريبية" في الدورة التدريبية ، يرجى الاطلاع عليها. أتمنى لكم كل التوفيق ونتمنى لك التوفيق في مساعيك المستقبلية. نتطلع إلى رؤيتك داخل الدورة التدريبية.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
