منذ يوم
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 :
يغيب محلل البيانات في أقصى درجات البيانات ، وعلم البيانات ، ودورات الترميز خطوة عملية حاسمة. إنهم لا يعلمونك كيفية العمل مع البيانات الخام ، وكيفية التنظيف والمعالجة المسبقة. هذا يخلق فجوة كبيرة بين المهارات التي تحتاجها في الوظيفة والقدرات التي اكتسبتها في التدريب. يتم إخبار الحقيقة ، أن البيانات في العالم الحقيقي هي فوضوية ، لذلك تحتاج إلى معرفة كيفية التغلب على هذه العقبة لتصبح متخصصة في البيانات المستقلة. المعسكرات التعليمية التي رأيناها عبر الإنترنت وحتى فصول حية تهمل هذا الجانب وتظهر لك كيفية العمل مع البيانات "النظيفة". لكن هذا لا يفضل لك. في الواقع ، سيعيدك ذلك عندما تتقدم بطلب للحصول على وظائف ، وعندما تكون في الوظيفة. الهدف من الحل هو تزويدك بإعداد كامل. وستقوم هذه الدورة بتحويلك إلى محلل بيانات جاهز للوظائف. لنأخذك إلى هناك ، سنغطي الموضوعات الأساسية التالية على نطاق واسع. المعالجة المسبقة1. نظرية حول مجال تحليل البيانات سوف نركز على الصورة الكبيرة. ولكن لا تتخيل صفحات طويلة مملة مع مصطلحات ، سيتعين عليك التحقق من قاموس كل دقيقة. بدلاً من ذلك ، هذا هو المكان الذي نريد أن نحدد فيه من هو محلل البيانات ، وماذا يفعلون ، وكيف يخلقون قيمة للمؤسسة. لماذا تتعلمها؟ أنت بحاجة إلى فهم عام لتقدير كيف يتناسب كل جزء من الدورة مع بقية المحتوى. كما يقولون ، إذا كنت تعرف إلى أين أنت ذاهب ، فمن المحتمل أن تصل في النهاية إلى هناك. ونظرًا لأن محلل البيانات وغيرها من وظائف البيانات جديدة نسبيًا وتتطور باستمرار ، فإننا نريد أن نوفر لك فهمًا جيدًا لدور محلل البيانات على وجه التحديد. بعد ذلك ، في الفصول التالية ، سنعلمك الأدوات الفعلية التي تحتاجها لتصبح محلل بيانات. تتمحور دورة Pythonthis الأساسية حول Python. لذلك ، سنبدأ من الأساسيات ذاتها. لا تخف إذا لم يكن لديك خبرة سابقة في البرمجة. لماذا تعلمها؟ تحتاج إلى تعلم لغة برمجة للاستفادة الكاملة من العالم الغني بالبيانات الذي نعيش فيه. ما لم تكن مجهزًا بمثل هذه المهارة ، فستعتمد دائمًا على قدرة الآخرين على استخراج البيانات ومعالجتها ، وتريد أن تكون مستقلة أثناء إجراء التحليل ، أليس كذلك؟ أيضًا ، لا تحتاج بالضرورة إلى تعلم العديد من لغات البرمجة في وقت واحد. يكفي أن نكون ماهرة للغاية في واحدة فقط ، وقد اخترنا بشكل طبيعي Python الذي أنشأ نفسه كلغة رقم واحد لتحليل البيانات وعلوم البيانات (بفضل مكتباتها الغنية وبراعتها) .3. ستقدم Pythonwe المتقدم مواضيع Python المتقدمة مثل العمل مع البيانات النصية واستخدام أدوات مثل List Conference و Doisions Anonymous. لماذا تعلم ذلك؟ هذه الدروس ستحولك إلى مستخدم Python بارع مستقل في الوظيفة. ستتمكن من استخدام نقاط القوة الأساسية لـ Python لصالحك. لذلك ، لا يتعلق الأمر بالمواضيع فقط ، بل يتعلق أيضًا بالعمق الذي نستكشف فيه أدوات Python الأكثر صلة. Numpynumpy هي الحزمة الأساسية لـ Python للحوسبة العلمية. لقد أنشأت نفسها كأداة الانتقال عندما تحتاج إلى حساب العمليات الرياضية والإحصائية. لماذا تعلمها؟ يتم تخصيص جزء كبير من عمل محلل البيانات لمجموعات البيانات المسبقة. مما لا شك فيه ، وهذا يتضمن الكثير من التقنيات الرياضية والإحصائية التي تشتهر بها Numpy. بالإضافة إلى ذلك ، تقدم الحزمة هياكل صفيف متعددة الأبعاد وتوفر مجموعة كبيرة من الوظائف المدمجة والأساليب لاستخدامها أثناء العمل معها. وبعبارة أخرى ، يمكن وصف Numpy بأنه أداة Python المستقرة حسابيًا والتي توفر المرونة ويمكن أن تنقل تحليلك إلى المستوى التالي. تعد مكتبة Pandasthe Pandas واحدة من أكثر أدوات Python شعبية التي تسهل معالجة البيانات وتحليلها. إنها ذات قيمة كبيرة لأنه يمكنك استخدامها لمعالجة جميع أنواع المعلومات - الجداول العددية وبيانات السلاسل الزمنية ، وكذلك النص. لماذا تعلمها؟ Pandas هي الأداة الرئيسية الأخرى التي يحتاج المحلل إلى تنظيف البيانات التي تعمل معها. ميزات معالجة البيانات الخاصة بها لا تعلى في بيثون بسبب التنوع والثراء الذي يوفره من حيث الأساليب والوظائف. القدرة المشتركة على العمل مع كل من Numpy و Pandas قوية للغاية حيث تكمل المكتبتان بعضهما البعض. يجب أن تكون قادرًا على العمل مع كلاهما لإنتاج تحليل كامل ومتسق بشكل مستقل. إن العمل مع المعلومات النصية FileSexChanging مع الملفات النصية هو كيفية تبادل المعلومات اليوم. في هذا الجزء من الدورة التدريبية ، سوف نستخدم الأدوات Python و Pandas و Numpy التي تعلمتها سابقًا لإعطائك الأساسيات التي تحتاجها عند استيراد أو حفظ البيانات. لماذا تعلمها؟ في العديد من الدورات التدريبية ، يتم منحك للتو مجموعة بيانات لممارسة مهاراتك التحليلية والبرمجة. ومع ذلك ، لا نريد أن نغلق أعيننا إلى الواقع ، حيث يمكن أن يكون تحويل مجموعة بيانات خام من ملف خارجي إلى تنسيق بيثون عملي تحديًا هائلاً. جمع البيانات في العالم الحقيقي ، ليس لديك دائمًا البيانات المتاحة لك بسهولة. في هذا الجزء من الدورة التدريبية ، سوف تتعلم كيفية استرداد البيانات من API. لماذا تعلمها؟ هل تحتاج إلى معرفة كيفية مصدر بياناتك ، أليس كذلك؟ لكي تكون محللًا جيدًا ، يجب أن تكون قادرًا على جمع البيانات من مصادر خارجية. نادراً ما تكون هذه عملية نقرة واحدة. يهدف هذا القسم إلى تزويدك بجميع الأدوات اللازمة للقيام بذلك بمفردك. تنظيف البيانات الخطوة المنطقية التالية هي تنظيف بياناتك. هذا هو المكان الذي ستطبق فيه مهارات Pandas المكتسبة في وقت سابق من الممارسة. جميع الدروس خلال الدورة لها منظور حقيقي. لماذا تعلم ذلك؟ جزء كبير من وظيفة محلل البيانات في العالم الحقيقي يتضمن تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل الفعلي. لا يمكنك أن تتوقع أن تتعامل مع مصادر البيانات التي لا تشوبها شائبة ، أليس كذلك؟ لذلك ، سيكون الأمر متروكًا لك للتغلب على هذه المرحلة وتنظيف بياناتك. معالجات البيانات قبل أن تكون مجموعة البيانات نظيفة وفي شكل مفهوم ، فهي ليست جاهزة تمامًا لمعالجتها للتصورات والتحليل بعد. هناك خطوة حاسمة بينها ، وهذه هي معالجة البيانات المسبقة. لماذا تعلم ذلك؟ المعالجة المسبقة للبيانات هي المكان الذي يمكن لمحلل البيانات أن يوضح مدى جودة أو عملهم في وظيفته. تتطلب هذه المرحلة من العمل القدرة على اختيار الأداة الإحصائية الصحيحة التي من شأنها تحسين جودة مجموعة البيانات الخاصة بك والمعرفة لتنفيذها باستخدام تقنيات Pandas المتقدمة والمواد المتقدمة. فقط عند الانتهاء من هذه الخطوة ، يمكنك القول أن مجموعة البيانات الخاصة بك معالجة مسبقًا وجاهزة للجزء التالي ، وهو تصور البيانات .10. تصور البيانات DativeData هو وجه البيانات. كثير من الناس ينظرون إلى البيانات ولا يرون شيئًا. السبب في ذلك هو أنهم لا يخلقون تصورات جيدة. أو ما هو أسوأ - إنهم يقومون بإنشاء رسومات بيانية لطيفة ولكن لا يمكنهم تفسيرها بدقة. لماذا تعلمها؟ هذا الجزء من الدورة سيعلمك كيفية استخدام بياناتك لإنتاج رؤى ذات معنى. في نهاية اليوم ، فإن مخططات البيانات هي التي تنقل معظم المعلومات في أقصر وقت. ولا شيء يتحدث بشكل أفضل من تصور بيانات جيد وذات مغزى .11. يحتوي الدورة التدريبية العملية على الكثير من التمارين والحالات العملية. في النهاية ، قمنا بتضمين مثال عملي شامل سيوضح لك كيف يأتي كل ما تعلمته على طول الطريق معًا بشكل جيد. هذا هو المكان الذي ستتمكن فيه من تقدير المدى الذي وصلت إليه في رحلتك إلى أن تصبح محللًا للبيانات وبدء مهنة البيانات الخاصة بك. التحديثات
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