Data analysis & visualization with python تحليل البيانات والتصور بإستخدام لغة البايثون

المقدمة  إعادة النظر في مجموعات بايثون
• قوائم و Tuples
• قواميس
• الفهم والحلقات
الوحدة 1  استيراد مجموعات البيانات
• المشكلة
• فهم البيانات
• حزم بايثون لعلوم البيانات
• استيراد وتصدير البيانات في بايثون
• الشروع في تحليل البيانات في بايثون
• الوصول إلى قواعد البيانات باستخدام بايثون
• معمل عملي: استيراد مجموعات البيانات
الوحدة 2  مشاحنات البيانات
• المعالجة المسبقة للبيانات في بايثون
• التعامل مع القيم المفقودة في بايثون
• تنسيق البيانات في بايثون
• تطبيع البيانات في بايثون
• Binning في بايثون
• تحويل المتغيرات الفئوية إلى
المتغيرات الكمية في بايثون
• معمل عملي: مشاحنات البيانات
الوحدة 3  تحليل البيانات الاستكشافية
• تحليل البيانات استكشافية
• الإحصاء الوصفي
• GroupBy في بايثون
• علاقة
• الارتباط - الإحصاء
• الرابطة بين قسمين فئتين
المتغيرات: Chi-Square
• معمل عملي: تحليل البيانات الاستكشافية
الوحدة 4  تطوير النموذج
• تطوير نموذج
• الانحدارالخطي
• تقييم النموذج باستخدام التصور
• التنبؤ واتخاذ القرار
• مختبر عملي: تطوير النموذج
الوحدة 5  مقدمة ل
أدوات التصور
• مقدمة لتصور البيانات
• مقدمة إلى Matplotlib
• الرسم الأساسي باستخدام Matplotlib
• مجموعة بيانات حول الهجرة إلى كندا
• قطع الخط
الوحدة 6  أدوات التصور الأساسية
• قطع أراضي
• الرسوم البيانية
• الرسوم البيانية الشريطية
الوحدة 7  التصور المتخصص
أدوات
• الرسوم البيانية الدائرية
• مؤامرات الصندوق
• قطع الأراضي المبعثرة
• مخططات الفقاعات

1- تعلم تحليل البيانات والتصور باستخدام بايثون
2- قم بإنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك وإطار البيانات في Python
3- تعلم كيفية التعامل مع الملفات في بايثون
4. العمل مع ملفات HTML و JSON و EXCEL و CSV بسهولة
5- ابدأ بمشاريع تصور البيانات
6- تحليل البيانات الاستكشافية
7- تعلم كيفية عرض المؤامرات والرسوم البيانية والخرائط وإضافة الرسوم المتحركة باستخدام Plotly