علم البيانات مع بايثون
مدرسينا تخرجوا من أفضل الجامعات
نظرة عامة
مناهج مخصصة
اختر موضوعًا واحدًا أو أكثر، وسنقوم بالبحث عن مدرس خاص يمكنه التأكد من استعدادك.
موعد تقديم مرن
خذ الدروس فقط عندما تحتاج إليها - بالقليل أو بالكثرة حسب الضرورة حتى تشعر بالثقة.
درس خاص
لا حاجة لاستيعاب طلاب آخرين. يتم تخصيص التعلم وفقًا لسرعتك وصعوبتك المثالية حتى تتمكن من التحسن دائمًا.
حول بايثون لعلوم البيانات
تنبع شعبية بايثون في علم البيانات من بساطتها وسهولة قراءتها ونظامها البيئي الواسع للمكتبات. يهدف علم البيانات، الذي يشمل الإحصاء والتعلم الآلي واستخراج البيانات وتقنيات البيانات الضخمة، إلى استخلاص رؤى من البيانات المنظمة وغير المنظمة.
لماذا تختار بايثون لعلوم البيانات؟
- مكتبات وفيرة: تفتخر Python بمجموعة مكتبة غنية لمعالجة البيانات وتحليلها. يتضمن ذلك Pandas لمعالجة البيانات، وMatplotlib لتصور البيانات، وScikit-Learn للتعلم الآلي، مما يجعلها مجموعة أدوات شاملة لعلماء البيانات.
- المجتمع النشط: تمتلك Python مجتمعًا نابضًا بالحياة من محترفي البيانات والمهندسين الذين يساهمون بنشاط في نظامها البيئي. وينتج عن ذلك ثروة من المكتبات والبرامج التعليمية والخبرات المشتركة، مما يوفر حلولاً لتحديات علم البيانات.
- تعدد الاستخدامات: يمتد تنوع لغة بايثون إلى ما هو أبعد من علم البيانات ليشمل تطوير الويب، والأتمتة، وتطوير البرمجيات، والمزيد، مما يجعلها أحد الأصول القيمة في أماكن العمل المختلفة.
- سهولة التعلم: بناء جملة بايثون الواضح والقابل للقراءة متاح للقادمين الجدد، لا سيما في علم البيانات، حيث قد لا يكون لدى العديد من المتخصصين خلفيات برمجة واسعة النطاق.
- قدرات التكامل: تتكامل لغة بايثون بسلاسة مع اللغات والتقنيات الأخرى. يمكنه استدعاء نصوص R للتحليلات الإحصائية المتخصصة، والعمل بفعالية مع قواعد بيانات SQL، والتعاون مع C/C++ للمهام ذات الأداء الحيوي.
- التطبيقات العملية: تجد قدرات علم البيانات في Python استخدامًا عمليًا في صناعات متنوعة مثل الرعاية الصحية والتمويل وتجارة التجزئة والبحث العلمي. ويغطي نطاقًا واسعًا من التطبيقات، بدءًا من التحليلات التنبؤية وحتى معالجة اللغة الطبيعية.
- التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: تبرز لغة بايثون باعتبارها اللغة المفضلة للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. ويقدم مكتبات مخصصة مثل TensorFlow وPyTorch للشبكات العصبية والخوارزميات المتقدمة.
في عالم الشركات
يستخدم عمالقة التكنولوجيا البارزون مثل Google وFacebook وAmazon لغة Python لتحليل البيانات ونماذج التعلم الآلي. كما أن قابليته للتوسع وطبيعته سهلة الاستخدام تجعله خيارًا مناسبًا للشركات الناشئة والشركات الصغيرة.
إن إتقان لغة بايثون لا يزود الأفراد بلغة برمجة فحسب، بل يوفر أيضًا إمكانية الوصول إلى مجموعة أدوات متعددة الاستخدامات للتنقل في عالم يتمحور حول البيانات. تحمل هذه الكفاءة قيمة هائلة في الاقتصاد القائم على البيانات اليوم.
الوصف
انطلق في رحلة مثيرة إلى مجال علم البيانات من خلال دورة Python الشاملة هذه. يتضمن علم البيانات استكشاف البيانات وتفسيرها لاستخراج رؤى قيمة، وكثيرًا ما يستخدم التعلم الآلي لأتمتة إنشاء النماذج وتعزيز إمكانية الوصول إلى البيانات.
لا تزودك هذه الدورة بالمهارات اللازمة لإنشاء تصورات مقنعة فحسب، بل تتعمق أيضًا في التعلم الآلي، مما يتيح لك أتمتة عمليات البيانات، والكشف عن الأنماط، وتقديم توصيات مستنيرة.
ما سوف تتعلم
- ماهر في مبادئ SQL الأساسية.
- التعرف على بناء جملة بايثون، بما في ذلك الوظائف والمنطق والقوائم والحلقات.
- - القدرة على تصور البيانات والفحص الإحصائي.
- - المعرفة بالمبادئ الأساسية للتعلم الآلي.
متطلبات الدراسة
- الأعمار 13-18
- مبتدئين مخصصين في البرمجة
- مهتم بمستقبل التكنولوجيا
- مهتم بتطوير مهارات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM).
المواد
- تاريخ الفن
- علم الاحياء
- حساب التفاضل والتكامل (AB & BC)
- كيمياء
- اللغة الصينية والثقافة
- الحكومة المقارنة والسياسة
- علوم الحاسوب أ
- مبادئ علوم الكمبيوتر
- اللغة الإنجليزية والتأليف
- الأدب الإنجليزي والتأليف
- علوم البيئة
- التاريخ الأوروبي
- اللغة والثقافة الفرنسية
- اللغة والثقافة الألمانية
- الجغرافيا البشرية
- اللغة الإنجليزية الدولية
- اللغة والثقافة الإيطالية
- اللغة والثقافة اليابانية
- لاتيني
- الاقتصاد الكلي
- الاقتصاد الجزئي
- نظرية الموسيقى
- الفيزياء 1: القائم على الجبر
- الفيزياء 2: القائم على الجبر
- الفيزياء ج: الكهرباء والمغناطيسية
- الفيزياء ج: ميكانيكا
- السيكولوجيا
- اللغة والثقافة الإسبانية
- الأدب والثقافة الاسبانية
- إحصائيات
- فن الاستوديو (ثنائي وثلاثي الأبعاد والرسم)
- حكومة الولايات المتحدة والسياسة
- تاريخ الولايات المتحدة
- تاريخ العالم: حديث
الأسئلة الشائعة للطلاب حول علوم البيانات باستخدام بايثون
يمكن أن تعزى هيمنة بايثون في علم البيانات إلى طبيعتها سهلة الاستخدام وتركيبها النظيف، مما يجعلها في متناول حتى أولئك الذين ليس لديهم خلفية برمجية. يعمل النظام البيئي الغني للمكتبة، والذي يتميز بأدوات أساسية مثل Pandas وNumPy وMatplotlib، على تبسيط معالجة البيانات وتعزيز قدرات تصور البيانات.
بالتأكيد، يتيح تعدد استخدامات لغة Python الانتقال السلس من تنظيف البيانات وتحليلها إلى التعلم الآلي، وكل ذلك ضمن نفس الإطار. تعمل المكتبات مثل Scikit-learn وTensorFlow وPyTorch على تمكين مجموعة واسعة من المهام المتعلقة بالبيانات.
تتعامل لغة Python بشكل فعال مع إدارة مجموعات البيانات الكبيرة من خلال مكتبات متخصصة مثل Dask وPySpark، المصممة للتعامل مع البيانات الموزعة عبر مجموعات متعددة. يتيح Dask الحوسبة المتوازية، مما يجعله مثاليًا للمهام الموزعة، بينما يوفر PySpark، المبني على إطار عمل Apache Spark، قابلية التوسع لمعالجة مجموعات البيانات الشاملة. بالإضافة إلى ذلك، يوفر النظام البيئي لـ Python أدوات للتكامل السلس مع تقنيات البيانات الضخمة مثل Hadoop وHive، مما يسهل العمل الفعال مع مجموعات البيانات الضخمة ويمكّن محترفي البيانات من استخلاص رؤى قيمة.
يجب أن يشمل إتقان لغة بايثون الأساليب الإحصائية الأساسية، بما في ذلك الإحصاء الوصفي والتوزيعات الاحتمالية واختبار الفرضيات ونماذج الانحدار. تعمل الاستفادة من المكتبات مثل Statsmodels وSciPy على تبسيط تطبيق هذه التقنيات الإحصائية.
عادةً، يبدأ مشروع علم البيانات بجمع البيانات، يليه تنظيف البيانات ومعالجتها باستخدام Pandas. يتم بعد ذلك إجراء تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)، وغالبًا ما يستخدم Matplotlib أو Seaborn للتصور. وأخيرًا، يتم استخدام Scikit-learn لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي واستخلاص الأفكار من البيانات.
تُظهر لغة Python تنوعًا في التعامل مع أنواع البيانات المختلفة، بما في ذلك البيانات الرقمية والبيانات النصية وبيانات الصور وحتى البيانات غير المنظمة مثل محتوى الوسائط الاجتماعية. إن قدرتها على التكيف تجعلها أداة قيمة عبر مجموعة واسعة من مجالات البيانات.
كيف تعمل
1
اطلب مدرسًا
أخبرنا بأهدافك وفئتك العمرية. سنضع خطة لمساعدتك في الوصول إلى هناك.
2
تطابق مع المعلم
سنوصيك بمعلم خاص بناءً على احتياجاتك وأهدافك، أو يمكنك طلب مدرس محدد.
3
بدء نسخة تجريبية مجانية
استمتع بدرس تجريبي مجاني مع معلمك الجديد واكتشف ما إذا كان أسلوب التعلم الخاص بك يتطابق.
4
أبقه مرتفعاً!
إذا سار كل شيء على ما يرام، قم بالتسجيل للاستمرار! يمكنك اختيار وتيرة الدروس
1اطلب مدرسًا
أخبرنا بأهدافك وفئتك العمرية. سنضع خطة لمساعدتك في الوصول إلى هناك.
2تطابق مع المعلم
سنوصيك بمعلم خاص بناءً على احتياجاتك وأهدافك، أو يمكنك طلب مدرس محدد.
3بدء نسخة تجريبية مجانية
استمتع بدرس تجريبي مجاني مع معلمك الجديد واكتشف ما إذا كان أسلوب التعلم الخاص بك يتطابق.
4أبقه مرتفعاً!
إذا سار كل شيء على ما يرام، قم بالتسجيل للاستمرار! يمكنك اختيار وتيرة الدروس
هل تحتاج إلى مزيد من المعلومات؟
دعونا نتحدث.
اترك رقم هاتفك وسنتصل بك مرة أخرى لمناقشة كيف يمكننا مساعدتك.
