محتوى البرنامج
مقدمة في علوم البيانات
تعرف في هذه الوحدة على مفهوم علوم البيانات وأهميتها. ستتعلم ما هي علوم البيانات، المجالات الرئيسية لها مثل التحليل الإحصائي والتعلم الآلي، وكيفية تطبيق علوم البيانات في مختلف الصناعات. كما سنتعرف على خطوات عملية علوم البيانات من جمع البيانات إلى تقديم النتائج.
0/5
فهم البيانات
في هذه الوحدة، ستتعلم أنواع البيانات المختلفة مثل البيانات الكمية والنوعية والبيانات المنظمة وغير المنظمة. سنتعرف على كيفية جمع البيانات من مصادر متعددة مثل الاستطلاعات وAPIs، وكيفية تحليل البيانات الأولية لفهم طبيعتها واستخدامها في تحليل دقيق.
0/4
تنظيف وتحضير البيانات
تركز هذه الوحدة على أهمية تنظيف البيانات وتحضيرها قبل البدء في التحليل. ستتعرف على كيفية التعامل مع القيم المفقودة والتكرارات والقيم الشاذة. ستتعلم أيضًا أدوات وتقنيات لتنظيف البيانات باستخدام Google Sheets وExcel.
0/4
التحليل الاستكشافي للبيانات
ستتعرف في هذه الوحدة على مفهوم التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) واستخدامه لاكتشاف الأنماط والاتجاهات في البيانات. سنتعلم كيفية استخدام التقنيات الإحصائية مثل المتوسط والانحراف المعياري والمخططات البيانية لفهم أفضل للبيانات.
0/3
التحليل الإحصائي الأساسي
تتناول هذه الوحدة أساسيات التحليل الإحصائي لعلوم البيانات، مثل المتوسط الحسابي والوسيط والانحراف المعياري. ستتعلم كيفية تطبيق هذه المفاهيم باستخدام أدوات بسيطة مثل Google Sheets وExcel لتحليل البيانات وإيجاد النتائج المفيدة.
0/5
مقدمة لأدوات البيانات
تركز هذه الوحدة على الأدوات الأساسية التي يستخدمها علماء البيانات لتحليل البيانات. سنتعلم كيفية استخدام Excel وGoogle Sheets لأداء العمليات الحسابية والإحصائية الأساسية، بالإضافة إلى مقدمة لاستخدام أدوات تصور البيانات مثل Tableau.
0/2
تطبيقات علوم البيانات في العالم الحقيقي
تستعرض هذه الوحدة تطبيقات علوم البيانات في مختلف المجالات مثل الطب، والمالية، والتسويق. سنتعرف على كيفية استخدام التحليل البياني في تحسين القرارات والعروض التجارية .
0/2
علوم البيانات 101: مقدمة في تحليل البيانات للمبتدئين
عن الرحلة
  • البيانات المنظمة وغير المنظمة:

    • البيانات المنظمة: تكون البيانات في شكل جداول (مثل قواعد البيانات).
    • البيانات غير المنظمة: تشمل النصوص، الصور، والفيديو (مثل التغريدات أو مقاطع الفيديو).
  • البيانات الكمية والنوعية:

    • البيانات الكمية: التي يمكن قياسها رقميًا (مثل العمر، الدخل).
    • (البيانات النوعية: تتعلق بالسمات أو التصنيفات (مثل الجنس، المدينة
  • البيانات الكمية:
    • تعريف: هي بيانات يمكن قياسها باستخدام أرقام وتتضمن كل شيء من درجات الحرارة إلى الدخل أو العمر.
    • أمثلة: عدد الطلاب في فصل دراسي، الدخل الشهري، أو الدرجات في الامتحانات.
  • البيانات النوعية:
    • تعريف: بيانات تصف خصائص أو صفات لا يمكن قياسها بالأرقام.
    • أمثلة: الألوان المفضلة، نوع السيارة، الحالة الاجتماعية.
  • البيانات الترتيبية:
    • تعريف: هي بيانات يمكن ترتيبها وفقًا لمقياس معين.
    • أمثلة: تقييمات من 1 إلى 5، درجات الحرارة بترتيب.
  • البيانات الاسمية:
    • تعريف: بيانات تُستخدم لتسمية أو تصنيف الأشياء دون ترتيب.
    • أمثلة: أسماء البلدان، المدن، أو أنواع الحيوانات.
انضم إلى المحادثة