Coded Data Analysis | تحليل البيانات المرمّزة
Programming_and_Technology
حول الدورة التدريبية:
تُقدم هذه الدورة تدريبًا شاملاً في تحليل البيانات، مع التركيز على استخدام لغة بايثون ومكتباتها القوية. تبدأ الدورة بمقدمة للغة بايثون، بما في ذلك أنواع البيانات، والمعاملات، والتحكم في التدفق. بعد ذلك، تتعمق في المكتبات المتخصصة مثل NumPy وPandas، حيث ستتعلم كيفية التعامل مع المصفوفات ndarrays، ومعالجة البيانات في هياكل Series وDataFrames. كما تغطي الدورة عملية تحليل البيانات من البداية إلى النهاية، بدءًا من قراءة الملفات وتنظيف البيانات وصولاً إلى استكشافها من خلال الرسوم البيانية ودراسة حالات عملية.
ما ستتعلمه في هذه الدورة:
- أساسيات لغة بايثون: أنواع البيانات، العمليات، وحلقات التحكم.
- هياكل البيانات في بايثون: القوائم (Lists)، والمجموعات (Sets)، والقواميس (Dictionaries).
- العمل مع مكتبة NumPy: إنشاء المصفوفات، الوصول إلى العناصر، والعمليات الحسابية.
- استخدام مكتبة Pandas: إنشاء سلاسل Series وDataFrames، ومعالجة البيانات، والتعامل مع القيم المفقودة.
- عملية تحليل البيانات: قراءة الملفات (Excel, CSV)، تنظيف البيانات، وإنشاء رسوم بيانية.
لمن هذا البرنامج
- الأشخاص المهتمون بدخول مجال تحليل البيانات.
- المحللون الذين يرغبون في تعلم بايثون ومكتباتها لتحليل البيانات.
- الطلاب والباحثون الذين يحتاجون إلى مهارات معالجة البيانات وتصورها.
About the Course:
This course offers a comprehensive training in data analysis, focusing on the use of Python and its powerful libraries. The curriculum starts with a foundational introduction to Python, including data types, operators, and control flow. It then delves into specialized libraries like NumPy and Pandas, where you will learn to work with ndarrays and manipulate data within Series and DataFrames. The course also covers the end-to-end data analysis process, from reading files and cleaning data to exploring it through visualizations and practical case studies.
What You Will Learn:
- Python Fundamentals: data types, operators, and control flow.
- Python Collections: Lists, Tuples, Sets, and Dictionaries.
- Working with NumPy: creating ndarrays, accessing elements, and performing arithmetic operations.
- Using Pandas: creating Series and DataFrames, manipulating data, and handling missing values.
- The Data Analysis Process: reading files (Excel, CSV), data cleaning, and plotting with visuals.
Who Should Attend:
- Individuals interested in entering the field of data analysis.
- Analysts who want to learn Python and its libraries for data analysis.
- Students and researchers who need data manipulation and visualization skills.