كورس تحليل البيانات باستخدام Python
عدد الدروس : 35 عدد ساعات الدورة : 08:30:51 شهادة معتمدة : نعم التسجيل في الدورة للحصول على شهادةللحصول على شهادة
- 1- التسجيل
- 2- مشاهدة الكورس كاملا
- 3- متابعة نسبة اكتمال الكورس تدريجيا
- 4- بعد الانتهاء تظهر الشهادة في الملف الشخصي الخاص بك
كورس شامل لتحليل البيانات باستخدام Python. تعلم مكتبات تحليل البيانات Numpy، Pandas، Matplotlib، وSeaborn، بالإضافة إلى تطبيقات عملية لتحليل البيانات وتنظيفها.
قائمة الدروس
عن الدورة
Content (وحدات الكورس):
الوحدة الأولى: مقدمة في تحليل البيانات
- مقدمة كورس تحليل البيانات (6:28)
- نظرة عامة على تحليل البيانات وأهميته.
- تعديل على كورس تحليل البيانات (2:25)
- ملاحظات وتحديثات على المحتوى.
- خطة الكورس ومحتواه (10:16)
- استعراض لخطة الكورس وأهدافه.
- تثبيت أناكوندا (4:23)
- إعداد بيئة العمل لتحليل البيانات باستخدام Python.
الوحدة الثانية: مكتبة Numpy
- Numpy - الجزء الأول (17:43)
- أساسيات التعامل مع المصفوفات.
- Numpy - الجزء الثاني (16:54)
- العمليات الحسابية المتقدمة.
- Numpy - الجزء الثالث (15:02)
- طرق معالجة البيانات باستخدام المصفوفات.
- Numpy - الجزء الرابع (12:42)
- تطبيقات عملية على مكتبة Numpy.
الوحدة الثالثة: مكتبة Pandas
- Pandas - الجزء الأول (14:08)
- استيراد البيانات واستكشافها.
- Pandas - الجزء الثاني (14:35)
- معالجة البيانات وتعديلها.
- Pandas - الجزء الثالث (10:47)
- التعامل مع البيانات المفقودة.
- Pandas - الجزء الرابع (13:43)
- تصفية البيانات وترتيبها.
- Pandas - الجزء الخامس (21:57)
- التعامل مع البيانات الكبيرة.
- Pandas - الجزء السادس (12:48)
- تحليل البيانات باستخدام الفلاتر.
- Pandas - الجزء السابع (18:30)
- العمليات المتقدمة على البيانات.
- Pandas - الجزء الثامن (15:34)
- دمج البيانات وربط الجداول.
- Pandas - الجزء التاسع (15:18)
- تحليل البيانات باستخدام الجداول.
- Pandas - الجزء العاشر (7:39)
- إعداد تقارير من البيانات.
- Pandas - الجزء الحادي عشر (10:34)
- تصدير البيانات.
- Pandas - الجزء الثاني عشر (13:24)
- تطبيقات عملية على مكتبة Pandas.
الوحدة الرابعة: مكتبة Matplotlib
- Matplotlib - الجزء الأول (16:51)
- إنشاء الرسوم البيانية.
- Matplotlib - الجزء الثاني (19:03)
- تخصيص الرسوم البيانية.
- Matplotlib - الجزء الثالث (16:55)
- تحليل البيانات باستخدام الرسوم البيانية.
- Matplotlib - الجزء الرابع (13:55)
- التعامل مع الألوان والمخططات.
- Matplotlib - الجزء الخامس (11:30)
- رسم الرسوم التفاعلية.
- Matplotlib - الجزء السادس (20:57)
- بناء عروض تقديمية باستخدام الرسوم.
- Matplotlib - الجزء السابع (14:24)
- مقارنة البيانات.
- Matplotlib - الجزء الثامن (16:44)
- تحليل الاتجاهات الزمنية.
- Matplotlib - الجزء التاسع (8:35)
- تصميم الرسوم البيانية المتقدمة.
الوحدة الخامسة: مكتبة Seaborn
- رسم العلاقة بين العناصر (17:23)
- استخدام مكتبة Seaborn لتحليل العلاقات.
الوحدة السادسة: تطبيقات عملية
- افهم بياناتك - المرحلة الأولى (8:15)
- استكشاف البيانات وتحليلها.
- تنظيف البيانات - المرحلة الثانية (24:24)
- إزالة البيانات غير الصالحة.
- إعادة معالجة البيانات - المرحلة الثالثة (14:38)
- تعديل البيانات وتحضيرها للتحليل.
- تطبيق على بيانات اختبارات الطلاب (34:39)
- تحليل بيانات اختبارات تعليمية.
- تطبيق على بيانات وحدات سكانية (17:48)
- تحليل بيانات سكانية لتطبيق عملي.
