متى ينتهي موعد التسجيل في هذه الدورة؟

يمكنك التسجيل في الدورة والبدء بها في أي وقت تريد.

هل يجب أن أكون دارساً لتخصص جامعي معين للمشاركة في الدورة؟

لا؛ ليس ضرورياً! إذا كان لديك المتطلب المسبق للدورة (إتقان المواضيع الأساسية للغة بايثون)، يمكنك المشاركة في هذه الدورة.

كنت على دراية ببعض مفاهيم الدورة مسبقاً؛ هل هذه الدورة مفيدة لي أيضاً؟

نعم؛ يمكنك تخطي الدروس التي تعرفها بسرعة، ولكن توجد في الملاحظات المذكورة داخل الدروس العديد من النقاط التي يمكن أن تكمل معرفتك؛ لذا نقترح عليك قراءتها أيضاً. كما تعلم بالتأكيد، مهما تدربنا في البرمجة، فإنه لا يكفي؛ لذا نقترح عليك حل التمارين المتعلقة بهذه المواضيع أيضاً لتحصل على تعلم كامل.

هل سيكون محتوى الدورة متاحاً لي دفعة واحدة؟

نعم؛ بعد اجتياز فصل «المقدمة»، سيكون لديك وصول إلى جميع أقسام الدورة، لكن اقتراحنا هو أن تواصل الدورة بنفس الترتيب الذي تم وضعها به.

كيف هي تمارين هذه الدورة؟

خلال هذه الدورة توجد تمارين متعددة لتقوم بتعزيز مهارتك من خلال إنجازها. إلى جانب هذه التمارين، يوجد تحكيم أونلاين. يعني أن الكود المرسل من قبلك يتم تحكيمه وتقييمه من قبل النظام في نفس اللحظة لتجد أخطاءك وتقوم بإصلاحها.

كيف يتم الإشراف/التدريب في الدورة؟

يمكنك في أي جزء من الدورة واجهت فيه مشكلة، طرحها عبر سؤال خاص مع روبوت المساعد التعليمي في كويرا كوليدج «كاي» أو مدربي الدورة ليقوموا بإرشادك.

ما هي المهلة المتاحة لي لإنهاء الدورة؟ وهل يمكن تمديد هذا الوقت؟

بعد الوصول إلى فصل «تفاعل أكثر مع بايثون»، لديك 90 يوماً لإنهاء الدورة، وبعد انتهاء الدورة سيكون لديك وصول دائم لجميع محتويات الدورة. كما أنه إذا لم تستطع إنهاء الدورة بحلول الوقت المذكور فلا تقلق، لأن إمكانية تمديد الدورة متاحة!

ما هي المهارات التي سأكتسبها بعد إتمام الدورة؟

في نهاية الدورة، ستكون قد تعلمت العمل مع مكتبات Numpy، Pandas، Matplotlib و Seaborn بشكل جيد ويمكنك استخدامها لتحليل وتجهيز البيانات. وبسبب نوعية الأسئلة، ستتعزز قوة التحليل الذهني لديك ومن خلال إنجاز المشاريع، ستتعرف على المسار الذي يسلكه محلل بيانات محترف باستخدام بايثون.

تعليم تعلم الآلة | دورة تعلم الآلة | كلية اكواد ‏| Akwad

تحليل البيانات مع بايثون

الخطوة الأولى في مسار تخصص تعلم الآلة: إعداد وتحليل البيانات باستخدام Pandas وNumpy وMatplotlib وSeaborn

90€36

25% نمو

عدد محللي البيانات من عام 2020 إلى عام 2030.

125000 دولار

متوسط الراتب السنوي لعلماء البيانات في الولايات المتحدة الأمريكية.

133 مليار دولار

نمو السوق العالمي لتحليل البيانات من عام 2019 حتى عام 2026.

توظيف بنسبة +٪90.

علماء البيانات في الشركات والمؤسسات.

التعريف

المخاطبين

الاحتياجات

الفصول

0 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 1

التعريف بالدورة

في العقد الماضي، تضاعف حجم البيانات المنتجة في العالم بأكثر من 50 مرة. هذا يوضح بشكل جيد أهمية تحليل البيانات. بغض النظر عن المجال الأكاديمي أو الصناعي الذي تنتمي إليه، يجب أن تكون لديك القدرة على التعامل مع البيانات. في هذه الدورة، ستتعلم المهارات والأدوات اللازمة لتحليل البيانات وستمارس العمل مع بيانات حقيقية ومسائل.