• Courses

  • Blog

  • companies

تحليل البيانات Data Analysis
برمجة programming
هندسة البيانات Data Engineer
علم البيانات Data Science

بايثون لتحليل البيانات

توظيف مكتبات Python لغايات تحليل البيانات وتفسيرها

Description

يعمل تحليل البيانات على تحويل الأرقام إلى قراءات وقرارات استراتيجية تعزز الأداء والابتكار. سواء كنت في المجال التقني، أو مجال الأعمال، أو التعليم، أو الصحة أو غيرها، فتمنحك هذه الدورة الأدوات لاتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.

تقدم لك هذه الدورة المهارات اللازمة لاستخدام مكتبات بايثون المتخصصة في تحليل البيانات، ومعالجتها، وتصويرها. وستتعلم كيفية التعامل مع البيانات المفقودة، وتحويل أنواع البيانات، وإنشاء مخططات واضحة تدعم قراراتك.

هل أنت جاهز لاكتشاف قوة البيانات مع شاي؟ 🚀


What You Will Learn

1- فهم أساسيات تحليل البيانات ببايثون، وأسباب الاهتمام به، ودور مكتباته في تسهيل العمليات التحليلية.

2- استخدام مكتبة NumPy بكفاءة لإنشاء وإدارة المصفوفات، وإعادة تشكيل البيانات، والفهرسة لاستخراج المعلومات بفعالية.

3- استخدام مكتبة Pandas من خلال إنشاء أطر البيانات والسلاسل، واسترجاع البيانات، وتصفيتها، وتجزئتها، وتجميعها بكفاءة.

4- تنظيف ومعالجة البيانات عبر التعامل مع القيم الفارغة، وتحويل أنواع البيانات، وإعادة تنظيمها بما يناسب التحليل.

5- دمج البيانات وضبط هيكلها باستخدام تقنيات مثل merge، join، وconcat لإنشاء بيانات متماسكة للتحليل.

6- فرز البيانات والوصول إليها بطرق متقدمة مثل الفهرسة المنطقية، والبحث، وmulti-indexing لاستخراج معلومات محددة بدقة.

7- إنشاء تصورات بيانية فعالة باستخدام Matplotlib و Seaborn، بما يشمل عدد من المخططات البيانية مثل line, bar, scatter, heatmap, and more.


Target audience

طلاب الجامعات

الخريجون الجدد 

الموظفون التقنيون وغير التقنيين

العاملون والمهتمون في مجال علوم البيانات 

العاملون والمهتمون في مجال تحليل البيانات 

الراغبون في تطوير أعمالهم أو تغيير مسار أعمالهم في ضوء الذكاء الاصطناعي

Course.requirements

أساسيات لغة برمجة بايثون (python) 

 وبالتأكيد، الرغبة بالتعلم المستمر! 


Course Content

14 module

3 ساعات و 31 دقيقة

لماذا نستخدم بايثون لتحليل البيانات ؟

0/2 Done

Python لتحليل البيانات

0 Hoursand 3 min3 دقائق

إرشادات التعامل مع ملفات google colab

0 Hoursand 1 minدقيقة

مكتبة NumPy

0/7 Done

مكتبة NumPy

What is NumPy

0 Hoursand 2 minدقيقتين

 إنشاء مصفوفات باستخدام NumPy

Creating NumPy Array (max, min, argmax, argmin)

0 Hoursand 4 min4 دقائق

الوظائف الجاهزة 

 Built-in Methods

0 Hoursand 8 min8 دقائق

التحكم بشكل المصفوفة من خلال  (Shape& Reshape)

Shape & Reshape

0 Hoursand 3 min3 دقائق

تجزئة المصفوفات وتحديد موقع عناصرها

Indexing & Selection

0 Hoursand 5 min5 دقائق

Numpy Cheat Sheet

0

اختبر معلوماتك!

0 Hoursand 10 min10 دقائق

مقدمة إلى Pandas

Introduction to Pandas

0/5 Done

مقدمة

Introduction

0 Hours

استيراد وتثبيت Pandas

Installing and Importing Pandas

0 Hoursand 2 minدقيقتين

Series and Dataframe Structures

أُطر البيانات (الأعمدة والصفوف في Pandas)

0 Hoursand 2 minدقيقتين

اختبر معلوماتك

0 Hoursand 4 min4 دقائق

Pandas Cheat Sheet

0 Hoursand 10 min10 دقائق

فهرسة البيانات واختيارها

Data Indexing and Selection

0/5 Done

مقدمة

Introduction

الوصول إلى بيانات الأعمدة

Accessing Columns Data in DataFrames

0 Hoursand 6 min6 دقائق

 تجزئة البيانات

Data Slicing

0 Hoursand 5 min5 دقائق

 الاختيار المشروط

Conditional Selections

0 Hoursand 4 min4 دقائق

اختبر معلوماتك

0 Hoursand 9 min9 دقائق

معالجة البيانات

Data Manipulation

0/5 Done

 مقدمة

Introduction

حذف البيانات

Deleting Data

0 Hoursand 6 min6 دقائق

إضافة البيانات

Adding Data

0 Hoursand 5 min5 دقائق

ضم البيانات بأساليب مختلفة

Aggregating and Grouping Data

0 Hoursand 7 min7 دقائق

اختبر معلوماتك

0 Hoursand 9 min9 دقائق

التعامل مع البيانات المفقودة

Handling Missing Data

0/4 Done

مقدمة

Introduction

0 Hours

اكتشاف البيانات المفقودة

Detecting Null Values

0 Hoursand 2 minدقيقتين

ملء أو حذف البيانات المفقودة

Strategies for Filling or Dropping Nulls

0 Hoursand 6 min6 دقائق

اختبر معلوماتك

0 Hoursand 6 min6 دقائق

تحويل أنواع البيانات

Data Type Conversions

0/6 Done

مقدمة

Introduction

0 Hours

تغيير نوع البيانات (as type)

0 Hoursand 5 min5 دقائق

تغيير نوع البيانات (pd.numeric)

0 Hoursand 4 min4 دقائق

البيانات المرتبطة بالتاريخ والوقت (datetime)

0 Hoursand 2 minدقيقتين

البيانات التصنيفية

Categorical Data

0 Hoursand 2 minدقيقتين

اختبر معلوماتك

0 Hoursand 6 min6 دقائق

 إعادة التسمية وإعادة الفهرسة

Renaming and Reindexing

0/6 Done

مقدمة 

Introduction 

0 Hours

تغيير أسماء الأعمدة 

Renaming Columns 

0 Hoursand 2 minدقيقتين

 إعداد وإعادة تعيين الفهارس

Setting and Resetting indices

0 Hoursand 5 min5 دقائق

تغيير الفهارس

Indexing and Reindexing Data

0 Hoursand 2 minدقيقتين

الجداول المحورية

 Pivot Tables 

0 Hoursand 7 min7 دقائق

اختبر معلوماتك

0 Hoursand 6 min6 دقائق

 الضَّم والدمج والتسلسل

Joining, Merging, and Concatenate

0/5 Done

مقدمة

Introduction

دمج البيانات باستخدام merge

0 Hoursand 8 min8 دقائق

ضم البيانات باستخدام join

0 Hoursand 6 min6 دقائق

ضم البيانات باستخدام concatenating

0 Hoursand 4 min4 دقائق

اختبر معلوماتك

0 Hoursand 6 min6 دقائق

 التصفية المتقدمة

Advanced-Data Filtering

0/5 Done

مقدمة

Introduction

0 Hoursand 1 minدقيقة

التصفية المتقدمة

Advanced-Data Filtering

0 Hoursand 8 min8 دقائق

ترتيب البيانات وضمها

Ordering Data (orderby) 

0 Hoursand 2 minدقيقتين

ضم البيانات

Grouping

0 Hoursand 3 min3 دقائق

اختبر معلوماتك

0 Hoursand 7 min7 دقائق

مكتبة Matplotilb

0/4 Done

مقدمة 

Introduction

0 Hoursand 1 minدقيقة

الرسومات البيانية في مكتبة Matplotlib 

Charts in Matplotlib Library

0 Hoursand 10 min10 دقائق

اختبر معلوماتك

0 Hoursand 6 min6 دقائق

Matplotlib Cheat Sheet

0 Hoursand 5 min5 دقائق

مكتبة Seaborn

0/10 Done

مقدمة

Introduction

0 Hoursand 1 minدقيقة

lineplot

0 Hoursand 3 min3 دقائق

histplot

0 Hoursand 8 min8 دقائق

scatterplot

0 Hoursand 3 min3 دقائق

barplot

0 Hoursand 6 min6 دقائق

pieplot

0 Hoursand 4 min4 دقائق

countplot

0 Hoursand 6 min6 دقائق

heatmap

0 Hoursand 6 min6 دقائق

اختبر معلوماتك

0 Hoursand 9 min9 دقائق

Seaborn Cheat Sheet

0 Hoursand 5 min5 دقائق

Python Libraries Cheat Sheet

0/1 Done

Python Libraries Cheat Sheet

0 Hoursand 15 min15 دقيقة

نصائح هامة لمحللي البيانات

0/1 Done

نصائح وإرشادات

0 Hoursand 1 minدقيقة