علم البيانات - Data Science


هدف التدريب
ستوفر لك هذه الدورة تدريب على تحليل البيانات و التعامل مع مختلف أنواع البيانات و قواعد البيانات و كيفية تجميع البيانات وكيفية تهيئة البيانات ومعالجة الأخطاء المتوقعة اثناء استخراج
البيانات و كيفية أنشاء model لتوقع المعلومات بناء على البيانات وكيفية تدريب model على فهم البيانات والتعامل معه وكيفية تقييم model
المهارات المكتسبة وفقاً لإطار المهارات الرقمية:

فهرس موضوعات التدريب
اليوم الاول:
- فهم والتعريف بمجال علوم البيانات
- فهم طبيعة العمل في مجال علوم البيانات
- فهم أنواع البيانات المختلفة
- التعامل معExpressions and Variables
- التعامل مع البيانات النصية
- التعامل مع الأنواع المختلفة من هياكل البيانات
اليوم الثاني:
- التعامل مع الشروط في البايثون
- التعامل loops
- التعامل مع الدوال
- فهم Exception Handling
- فهمOOP
- التعامل مع الملفات
اليوم الثالث:
- كيفية قراءة البيانات Pandas
- كيفية التعامل مع الأنواع المختلفة من البيانات عن طريقPandas
- التعامل معOne Dimensional Numpy
- التعامل معTwo Dimensional Numpy
- كيفية استخراج البيانات من المصادر المختلفة
- Data Visualization with Matplotlib
اليوم الرابع:
- تعلم Data Wrangling
- عمل مشروع Covid 19
- فهم مراحل التعامل مع البيانات
- فهم و التطبيق مكتبةSklearn
- عمل مشروع Crowdsourcing Short squeeze Dashboard
اليوم الخامس:
- فهم Regression
- فهمClassification
- التعامل model
- تحديد دقة model
- أنشاء مشروعPredicting Credit Card Approvals
مخرجات التعلم
At the end of the course the trainee will learn
- تعلم البايثون والتعامل مع البيانات من خلال البايثون
- تعلم import Data With Pandas
- تعلم Scraping with Data collection
- التعامل مع Data Visualization with Matplotlib
- تعلم Data Wrangling
- تعلم Regression و Classification
- عمل مشروع Covid 19 و Crowdsourcing Short squeeze Dashboard
- أنشاء مشروع Predicting Credit Card Approvals
المتطلبات السابقة للتدريب
قبل حضور هذه الدورة ، يجب أن يكون لدى الطلاب:
- المعرفة الأساسية بمكونات الحاسب
- المعرفة الاساسية بأنظمة التشغيل
- اللغة: عربية
- الأجهزة والأدوات: جهاز كمبيوتر مع اتصال الانترنت جيد
الشهادات الإحترافية المتعلقة |
|
---|---|
خبرات المدرب |
|