تعمق في قراءة بيانات APIs باستخدام NumPy وPandas، مع TECH أفضل جامعة رقمية في العالم وفقًا لمجلة Forbes“   

في سياق الأعمال الذي يتسم بالتنافسية، فإن التقنيات المتقدمة والتطبيقات العملية في NumPy و Pandas تعتبر ذات فائدة كبيرة للمنظمات. أحد الأسباب الرئيسية لذلك هو أنه باستخدام التقنيات المتقدمة (مثل العمليات الموجهة)، توفر الشركات الوقت والموارد في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة. وهذا يُمكِّن المؤسسات من اتخاذ قرارات قائمة على البيانات بسرعة ودقة أكبر. بالإضافة إلى ذلك، تسمح هذه الأدوات للشركات بفهم تفضيلات عملائها بشكل أفضل وتقديم تجارب مخصصة. وبالتالي يزيد ذلك من رضا المستخدمين والاحتفاظ بهم. 

في مواجهة هذا الواقع، يطلق TECH محاضرة جامعية ستوفر استراتيجيات تحسين الأداء وتخزين البيانات الأكثر فعالية. ولذلك، سيعمل المنهج الدراسي على تعميق تقنيات التحويل المتقدم للبيانات في Pandas، مع مراعاة إعادة هيكلة DataFrames. سيتعامل أيضًا مع تمحور البيانات وتنفيذ عمليات إعادة التشكيل Reshape والتبديل. بالإضافة إلى ذلك، ستعمل المواد التعليمية على تحليل السلاسل الزمنية في Pandas، حتى يتمكن الطلاب من تقدير الاتجاهات والمواسم. بالإضافة إلى ذلك، سيتم تقديم أساليب تحسين الأداء لتحسين السرعة والكفاءة. وأخيراً، ستختتم الوحدة الدراسية بمشاريع عملية تدمج التقنيات المكتسبة، مما يتيح للطلاب فرصة تطبيق مهاراتهم في سيناريوهات واقعية. 

كل هذا، من خلال مواد تعليمية تعتمد على ملخصات فيديو لكل موضوع، ومقاطع فيديو مفصلة، ​​وقراءات تكميلية ودراسات الحالة يمكنهم الوصول إليها بسهولة، في أي وقت وفي أي مكان يريدون. سيحتاج الطلاب الذين يدرسون هذا البرنامج فقط إلى جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت لعرض المحتوى المستضاف على المنصة الافتراضية في أي وقت من اليوم.  

ستطبق الاستراتيجيات الأكثر فعالية لحل مشاكل البيانات المعقدة من خلال دراسة هذا البرنامج الشامل“

تحتوي هذه المحاضرة الجامعية في التقنيات المتقدمة والتطبيقات العملية في NumPy و Pandas  على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وتحديثا في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير حالات عملية يقدمها خبراء في تطويرPython
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 

بفضل منهجية إعادة التعلم (Relearning) الثورية، سوف تقوم بدمج كل المعرفة بطريقة مثالية لتحقيق النتائج التي تبحث عنها بنجاح“   

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين 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.   

ستقوم بتطوير تقنيات أتمتة متقدمة لتنفيذ عمليات التنظيف الخاصة بك"

ستحقق الكفاءة في تخزين البيانات وتضمن أمن البيانات وخصوصيتها"

سيركز هذا التدريب على المعالجة المتقدمة للبيانات باستخدام NumPy و Pandas، مع التركيز بشكل خاص على استراتيجيات تحسين الأداء وتخزين المعلومات. ستتراوح موضوعات المنهج الدراسي من استيراد البيانات من Excel إلى استراتيجيات التعامل مع كميات كبيرة من البيانات. وتماشياً مع ذلك، ستتناول المواد التعليمية بعمق كلاً من تنظيف البيانات وتحويلها، مع معالجة عوامل مثل التطبيع. سيحظى الخريجون بفرصة تطبيق مهاراتهم في سيناريوهات الاستخدام الحقيقي وفي حل المشاكل المعقدة. 

سوف تقوم بتنفيذ تقنيات مبتكرة لتحسين الأداء، والقدرة على تحسين السرعة والكفاءة“

الوحدة 1. تقنيات متقدمة وتطبيقات عملية في NumPy و Pandas 

1.1    تحميل البيانات من مصادر مختلفة 

1.1.1    الاستيراد من CSV وExcel وقواعد البيانات 
2.1.1    قراءة البيانات من APIs والويب 
3.1.1    استراتيجيات إدارة البيانات الضخمة 

2.1    تخزين البيانات في Python 

1.2.1    التصدير إلى تنسيقات مختلفة 
2.2.1    الفعالية في التخزين 
3.2.1    أمن البيانات وخصوصيتها 

3.1    استراتيجيات تنظيف البيانات في Python 

1.3.1    تحديد أوجه التناقضات وتصحيحها 
2.3.1    تسوية البيانات وتحويلها 
3.3.1    أتمتة عمليات التنظيف 

4.1    التحويل المتقدم للبيانات في Pandas 

1.4.1    تقنيات المعالجة والتحويل 
2.4.1    دمج وإعادة هيكلة DataFrames 
3.4.1    استخدام التعبيرات العادية في Pandas 

5.1    الجمع بين DataFrames في Pandas  

1.5.1     Merge, Join والتسلسل 
2.5.1    إدارة النزاعات والمفاتيح الرئيسية 
3.5.1    استراتيجيات الجمع الفعالة 

6.1    تحويل البيانات المتقدم وتمحورها في Pandas  

1.6.1    Pivot وMelt 
2.6.1    تقنيات Reshape إعادة التشكيل والتبديل في الشكل 
3.6.1    تطبيقات تحليل البيانات 

7.1    السلاسل الزمنية في Pandas  

1.7.1    إدارة التواريخ والأزمنة 
2.7.1    Resampling و Window Functions 
3.7.1    تحليل الاتجاهات والمواسم 

8.1    الإدارة المتقدمة للمؤشرات في Pandas  

1.8.1    المؤشرات متعددة المستويات والتراتبية  
2.8.1    انتقاء ومعالجة متقدمة 
3.8.1    تحسين الاستعلامات 

9.1    استراتيجيات تحسين الأداء 

1.9.1    تحسينات في السرعة والكفاءة 
2.9.1    استخدام Cython و Numba 
3.9.1    التوازي والمعالجة الموزعة 

10.1    مشاريع معالجة البيانات العملية 

1.10.1    تطوير أمثلة واقعية للاستخدام 
2.10.1    تكامل تقنيات Python 
3.10.1    استراتيجيات لحل مشاكل البيانات المعقدة 

ستجد في TECH مؤسسة أكاديمية تتكيف معك وتصمم برنامجًا يتيح لك التوفيق بين أنشطتك اليومية مع مؤهل علمي ذوجودة. سجّل الآن في هذه المحاضرة الجامعية!“