تحليل البيانات

Training Course index

• اليوم الأول

١. القسم الأول :

• ما المقصود بتحليل البيانات و ما هي اهميته وكيف نستفاد منها.

٢. القسم الثاني :

• Introduction to Data Analytics with Python 
• Python practice 
• Understanding Python Libraries

٣. القسم الثالث:

شرح بعض الأدوات اللازمة لتحليل البيانات :

• Data Analytics process

اليوم الثاني

Data Wrangling using Pandas

• Pre-processing Data in Python
• Data formatting 
• Binning
• Turning Categorical  Variables into Quantitive Variables in Python

مراحل تحليل البيانات في لغة البايثون:

•  تنظيف البيانات data cleaning
•  معالجة البيانات data preprocessing
• عرض البيانات data visualization

اليوم الثالث 

• Exploratory Data Analysis

• Descriptive Statistics
• Analysis of Variance ANOVA
• Correlation
• Quiz
• Break
• Practice

اليوم الرابع 

تطوير نموذج 

• الانحدار الخطي والانحدار الخطي المتعدد: تحليل التباين ANOVA
• تقييم النموذج باستخدام التصور
• الانحدار متعدد الحدود وخطوط الأنابيب
• مقاييس التقييم داخل العينة
• التنبؤ واتخاذ القرار

اليوم الخامس

Model Evaluation 
Model Refinement
Overfitting, Underfitting and Model Selection
Ridge Regression
Grid Search 
Quiz
Break
Practice

Training course outcomes

سوف يتعلم المتدرب في نهاية الدورة :

• ماهو تحليل البيانات و ما هي أهميته؟
• الاحصاء و الرياضيات اللازمة لتحليل البيانات.
• شرح الأدوات اللازمة لتحليل البيانات.
• المكتبات اللازمة في بايثون لتحليل البيانات.
• المراحل اللازمة لتحليل البيانات: 
•  تنظيف البيانات.
•  اعداد البيانات. 
•  عرض البيانات بيانياً. 

Training Pre-requirements

المتطلبات السابقة لدورة التدريبية:

١. المعرفة الأساسية بمكونات الحاسب.

٢. المعرفة الاساسية بأنظمة التشغيل.

٣. المعرفة الاساسية بمفاهيم البرمجة ومبادئ الاحصاء.

الخبرة:
١. حديث تخرج او خبرة أولية 6 شهور.

٢. خبرة سنة واحدة في استخدام و التعامل مع الكمبيوتر
القدرات.

اللغة:
١.عربية.

• الأجهزة والأدوات:

١. جهاز كمبيوتر مع اتصال الانترنت جيد.