الدورة التدريبية: الكورس المتقدم: تحليل البيانات باستخدام بايثون

مقدمة: دورة التحليل المتقدم للبيانات باستخدام بايثون

اكتشف قوة البيانات من خلال دورة التحليل المتقدم للبيانات باستخدام بايثون. تم تصميم هذه الدورة المكثفة للمحترفين الذين يرغبون في تعميق فهمهم لتقنيات التحليل باستخدام بايثون. استكشف الأساليب الإحصائية المتقدمة، خوارزميات تعلم الآلة، وأدوات تصوّر البيانات لاكتشاف رؤى عملية من مجموعات البيانات المعقدة. سواء كنت تسعى لتعزيز مهاراتك التحليلية أو قيادة مشاريع مدفوعة بالبيانات، ستزودك هذه الدورة بالمعرفة والخبرة العملية التي تحتاجها للتفوق في مجال علوم البيانات المتطور.

أهداف الدورة: التحليل المتقدم للبيانات باستخدام بايثون

• إتقان التقنيات الإحصائية المتقدمة للتحليل العميق للبيانات.
• تطوير الكفاءة في خوارزميات تعلم الآلة لنمذجة التنبؤ.
• اكتساب المهارات في تنظيف البيانات ومعالجتها للتعامل مع مجموعات البيانات المعقدة.
• تعلم كيفية إنشاء تصورات بيانات مثيرة باستخدام مكتبات بايثون.
• تطبيق أساليب التحليل على مشكلات وسيناريوهات تجارية واقعية.
• تعزيز قدرتك على استخراج رؤى عملية واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.
• بناء وتقييم النماذج لمهام الانحدار، التصنيف، والتجميع.
• فهم أفضل الممارسات لتحليل وتفسير البيانات.

محاورالدورة: التحليل المتقدم للبيانات باستخدام بايثون

اليوم الأول: مقدمة في بايثون لتحليل البيانات

• نظرة عامة على بايثون ومكتباته لتحليل البيانات.
• إعداد بيئة وأدوات بايثون (Jupyter Notebooks، Anaconda).
• مقدمة لأنواع البيانات والهياكل والعمليات الأساسية في بايثون.
• تمارين عملية باستخدام NumPy وpandas لتManipulate البيانات.

اليوم الثاني: تنظيف البيانات ومعالجتها

• تقنيات تنظيف البيانات وتحضيرها للتحليل.
• التعامل مع القيم المفقودة والقيم الشاذة في مجموعات البيانات.
• طرق تحويل البيانات وتطبيعها.
• استخدام pandas لتنفيذ معالجة البيانات وهندسة الخصائص.

اليوم الثالث: تقنيات التحليل المتقدم للبيانات

• تطبيق الأساليب الإحصائية لتحليل توزيعات البيانات والعلاقات بينها.
• مقدمة في اختبار الفرضيات وفواصل الثقة.
• تنفيذ تحليل الارتباط والانحدار باستخدام بايثون.
• تمارين عملية مع مجموعات بيانات حقيقية لتطبيق التقنيات المتقدمة.

اليوم الرابع: تصور البيانات وتفسيرها

• إنشاء تصورات فعالة باستخدام Matplotlib وSeaborn.
• تصميم الرسوم البيانية والمخططات لتوضيح اتجاهات البيانات وأنماطها.
• تفسير وتواصل النتائج من خلال السرد البصري.
• تطوير تصورات تفاعلية باستخدام Plotly.

اليوم الخامس: تعلم الآلة وبناء النماذج

• مقدمة في مفاهيم وخوارزميات تعلم الآلة.
• بناء وتقييم نماذج الانحدار والتصنيف باستخدام sci-kit-learn.
• تقنيات التحقق من النماذج وتقييم أدائها.
• تطبيق نماذج تعلم الآلة لحل المشكلات الواقعية ودراسة الحالات.