كورس بايثون لعلوم البيانات | قسم الدورات المجانية

يعد كورس مشروع بايثون لعلوم البيانات” المقدمة من IBM عبر منصة Coursera فرصة ممتازة للراغبين في تطوير مهاراتهم في مجال علوم البيانات باستخدام لغة Python. هذه الدورة المصغرة تركز على تطبيق المهارات في سياق عملي، مما يجعلها مثالية للطلاب والمهنيين الطامحين لتعزيز خبراتهم في هذا المجال الحيوي.

لمحة عامة عن كورس مشروع بايثون

تتميز هذه الدورة بتركيزها على المشاريع العملية، حيث ستقوم بما يلي:

العمل على مشروع حقيقي باستخدام بيانات واقعية
استخدام مكتبات Python الشهيرة مثل Pandas وBeautiful Soup
تطوير مهاراتك في استخراج وتنظيم وتحليل البيانات
إنشاء تقارير ولوحات معلومات تفاعلية لعرض النتائج بشكل بصري فعال

المتطلبات الأساسية

للاستفادة القصوى من هذه الدورة، يجب:

إكمال دورة سابقة في Python لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي من IBM
أو امتلاك مهارات معادلة في Python وعلوم البيانات

المهارات المكتسبة

من خلال هذه الدورة، ستطور مجموعة متنوعة من المهارات الأساسية في مجال علوم البيانات:

تطبيق Python في علوم البيانات

استخدام هياكل البيانات الأساسية في Python لتنظيم ومعالجة البيانات
تطبيق الخوارزميات لاستخراج الأنماط والتوقعات من البيانات

إنشاء لوحات المعلومات والتقارير

استخدام Jupyter Notebook لإنشاء تقارير تفاعلية
توظيف مكتبة Plotly لإنشاء تصورات بيانية جذابة
تطوير لوحات معلومات تفاعلية لعرض النتائج بشكل فعال

مهارات عامة في علوم البيانات

إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات
تطبيق تقنيات التحليل التنبؤي
فهم وتفسير الأنماط والاتجاهات في البيانات

محتوى الدورة

خلال هذه الدورة، ستتعلم:

كيفية استخدام مكتبات Python الرئيسية مثل Pandas وBeautiful Soup
تقنيات جمع البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك الويب
أساليب تنظيف وتحليل البيانات باستخدام Python
إنشاء تصورات بيانية تفاعلية باستخدام Plotly
تنفيذ مشروع عملي كامل في مجال علوم البيانات

تعد هذه الدورة فرصة ممتازة لتطبيق معرفتك النظرية في Python على مشروع واقعي في مجال علوم البيانات. بنهاية الدورة، ستمتلك مشروعاً متكاملاً يمكنك إضافته إلى محفظتك المهنية، مما يعزز فرصك في سوق العمل كمتخصص في علوم البيانات. سواء كنت طالباً طموحاً أو مهنياً يسعى للتطور، فإن هذه الدورة ستزودك بالمهارات والخبرات العملية اللازمة للنجاح في هذا المجال المتنامي والمثير.