قم بإجراء العمليات الحسابية والمحاذاة من خلال أفضل برنامج أكاديمي وبأكثر المنهجيات اضطراباً: إعادة التعلم Relearning"

كل من NumPy وPandas ضروريان في مجال برمجة بايثون، نظرًا لتعدد استخداماتهما في تحليل البيانات. توفر هذه الأدوات آليات لاستيراد البيانات وتنظيفها واستغلالها وتحليلها وإعدادها بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، توفر هذه الموارد أدوات قوية لتنظيف البيانات، بما في ذلك اكتشاف ومعالجة القيم المفقودة أو المكررة أو غير التقليدية. وبهذه الطريقة، يضمن علماء الكمبيوتر جودة البيانات قبل تحليلها. وعلاوة على ذلك، تتكامل هذه المكتبات بسهولة مع مكتبات التصور الأخرى مثل Seaborn لتصميم الرسوم وغيرها من التصورات المفيدة التي تساعد في توصيل البيانات.

في هذا السياق، يطلق TECH برنامجاً كاملاً يتعمق في إدارة البيانات في بايثون باستخدام NumPy و Pandas. سيتعمق المنهج الدراسي في إنشاء المصفوفات Arrays ومعالجتها، من أجل تمثيل البيانات في أبعاد متعددة. كما سيحلل المنهج الدراسي أيضاً العمليات المتجهة بالتفصيل، مع مراعاة الوظائف العامة وتحقيق أقصى قدر من الكفاءة. من ناحية أخرى، ستتناول المواد الأكاديمية التخصيص المتقدم للرسومات واستكشاف الأنماط والتكوينات المختلفة. بالإضافة إلى ذلك، سيزود التدريب الطلاب بأحدث الأدوات لتحليل البيانات المتقدمة والتصورات الفعالة. وبهذه الطريقة، سيتم إعداد الخريجين لمواجهة التحديات الحقيقية في مجال تحليل البيانات وتصورها.

وبالتالي يتمتع المحترفون بفرصة فريدة من نوعها لمواكبة آخر المستجدات في هذا المجال من خلال شهادة جامعية يمكن الحصول عليها، متى وأينما تريد. كل ما تحتاجه هو هاتف محمول أو جهاز لوحي Tablet أو كمبيوتر متصل بالإنترنت لعرض المحتوى المستضاف على المنصة الافتراضية في أي وقت من اليوم. وعلاوة على ذلك، يتوفرللطلاب خيار أكاديمي يتوافق تمامًا مع مسؤولياتهم الأكثر تطلبًا.

سوف تتقن عمليات المتجهات مع المصفوفات Arrays لإجراء عمليات حسابية فعالة وأولية على المصفوفات بدلاً من الحلقات الصريحة"

تحتوي هذه محاضرة جامعية في أدوات في NumPy وPandas على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير حالات عملية يقدمها خبراء في تطوير بايثون
المحتويات التصويرية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات التي تعتبر ضرورية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها الخاص على المنهجيات المبتكرة
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

ستتعامل مع مكتبة Matplotlib لإنشاء مجموعة متنوعة من الرسوم وتوصيل الاتجاهات في البيانات"

البرنامج يضم، في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في المجال يجلبون إلى هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة. 

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية. 

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.  

تبحث عن إدارة البيانات غير المكتملة في Pandas؟ اكشف جميع القيم الفارغة مع هذا البرنامج في 180 ساعة فقط"

سوف تكون قادراً على تنظيم وقتك ووتيرة دراستك، وتعديلها وفقاً لجداولك الزمنية، من خلال الحرم الجامعي الافتراضي المتكامل للغاية الخاص من TECH"

بفضل المنهج العملي البارز، ستمكن هذه المحاضرة الجامعية الطلاب من اكتساب مهارات متقدمة في إدارة البيانات باستخدام NumPy وPandas. سيتراوح المسار الأكاديمي من العمليات الأساسية مع المصفوفات Arrays إلى معالجة هذه العناصر وتحويلها.  سيخوض المنهج الدراسي في استراتيجيات مختلفة للتسلسل ودمج البيانات واستخدام اللوح المحوري pivot tablet. من ناحية أخرى، ستتناول المواد التدريبية كيفية إنشاء الرسومات وتخصيصها، بحيث يمكن للخريجين دمجها مع Pandas لتصور المعلومات بشكل فعال. بالإضافة إلى ذلك، سيوفر التدريب أحدث الأدوات لتحليل البيانات المتقدمة.

ستقوم بتعزيز إجراءات تكنولوجيا المعلومات الخاصة بك بالاستراتيجيات الأكثر فعالية للتعامل مع البيانات غير المكتملة"

الوحدة 1. معالجة البيانات في بايثون باستخدام NumPy و Pandas

1.1    إنشاء المصفوفات Arrays ومعالجتها في NumPy

1.1.1    NumPy
2.1.1    العمليات الأساسية باستخدام المصفوفات Arrays
3.1.1    التلاعب بالمصفوفات Arrays وتحويلها

2.1    العمليات الموجهة باستخدام المصفوفاتArrays 

1.2.1    التوجيه
2.2.1    الدوال الشاملة (ufunc)
3.2.1    الكفاءة والأداء

3.1    الفهرسة والتجزئة في NumPy

1.3.1    الوصول إلى العناصر وSlicing
2.3.1    الفهرسة المتقدمة والمنطقية
3.3.1    إعادة الترتيب والانتقاء

4.1    سلسلة Pandas و DataFrames

1.4.1    Pandas
2.4.1    هياكل البيانات في Pandas
3.4.1    معالجة DataFrames

5.1    الفهرسة والانتقاء في Pandas

1.5.1    الوصول إلى البيانات المتسلسلة و DataFrames
2.5.1    طرق الانتقاء والترشيح
3.5.1    استخدام loc و iloc

6.1    العمليات باستخدام Pandas

1.6.1    العمليات الحسابية والمواءمة
2.6.1    دوال التجميع والإحصاء
3.6.1    تحويلات الدوال وتطبيقها

7.1    معالجة البيانات غير المكتملة في Pandas

1.7.1    اكتشاف القيم الفارغة ومعالجتها
2.7.1    تعبئة البيانات الناقصة وحذفها
3.7.1    استراتيجيات التعامل مع البيانات غير المكتملة

8.1    الدوال والتطبيقات في Pandas

1.8.1    تسلسل البيانات ودمجها
2.8.1    التجميع والتركيب (groupby)
3.8.1    Pivot Tables و Crosstabs

9.1    التصور باستخدام Matplotlib

1.9.1    Matplotlib
2.9.1    إنشاء الرسومات وتخصيصها
3.9.1    التكامل باستخدام Pandas

10.1    تخصيص الرسم في Matplotlib

1.10.1    الأساليب والتكوينات
2.10.1    الرسومات المتقدمة (scatter, barإلخ)
3.10.1    إنشاء تصورات معقدة

تعمق في أحدث محتوى أكاديمي في مجال تكنولوجيا المعلومات، وهو متاح بتنسيقات وسائط متعددة مبتكرة لتحسين دراستك. وكل هذا مع TECH!"