كل الدورات
عن الدورة
يقدم هذا المساق تعليمًا عمليًا لاستخدام بايثون في مجالات علم البيانات، وسيتمكن المتعلمون من بناء مهارات متقدمة في معالجة وتنظيف البيانات باستخدام مكتبات مثل Pandas. يغطي المساق التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) وحساب الإحصاءات الوصفية لفهم جودة وسلوك البيانات. كما يتناول اختبار الفرضيات الإحصائية مثل اختبار تي واختبار كاي-تربيع لتفسير النتائج ودعم اتخاذ القرارات في بيئة الأعمال. يشتمل المساق على تعلم طرق رسم بيانات متقدمة بواسطة matplotlib وseaborn لإنشاء رسوم توضيحية عالية الجودة. لا يتطلب المساق خبرات سابقة عميقة، مع توفير تقييمات عملية مشابهة لسيناريوهات العمل الحقيقية لتعزيز المهارات المكتسبة.
ماذا ستتعلم
- بناء خطوط أنابيب باستخدام Pandas لتنظيف وتحويل وتجميع مجموعات بيانات حقيقية
- تنفيذ التحليل الاستكشافي للبيانات وحساب الإحصاءات الوصفية لتقييم جودة البيانات
- تطبيق اختبارات الفرضيات الإحصائية وتفسير النتائج لدعم القرارات العملية
- إنشاء رسوم بيانية ذات جودة للنشر باستخدام matplotlib وseaborn
المتطلبات المسبقة
- مهارات حاسوبية وإنترنت أساسية
- القدرة على متابعة تعليمات الدورة باللغة الإنجليزية
المدرسون
F
Fractal Analytics Academy
المواضيع
تحليل البيانات
علم البيانات
تطوير البرمجيات
علوم الحاسب
Pandas
اختبار الفرضيات الإحصائية
Jupyter
تنظيف ومعالجة البيانات
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تحليل البيانات
علم البيانات
تطوير البرمجيات
علوم الحاسب
Pandas
اختبار الفرضيات الإحصائية
Jupyter
تنظيف ومعالجة البيانات
Data Manipulation
Feature Engineering
إعلان
إعلان