التعامل مع البيانات العددية في بايثون | NumPy for Numerical Data Manipulation
الكورس رقم (4) ضمن دبلومة علم البيانات باستخدام بايثون .. بنتعلم فيه التعامل مع المصفوفات في بايثون باستخدام مكتبة NumPy
دبلومة تحليل البيانات باستخدام بايثون:
(04) التعامل مع البيانات العددية في بايثون | NumPy for Numerical Data Manipulation
ده الكورس رقم (4) ضمن دبلومة علم البيانات باستخدام بايثون .. وفي الكورس ده بنتعلم مع بعض من خلال أمثلة مبسطة وباختصار شديد كل الأساسيات اللي إنت محتاجها عشان تتعلم مكتبة نمباي NumPy في Python واللي مختصة بالتعامل مع البيانات العددية Numerical Data وتعتبر الأساس للمكتبة الجاية بانداس Pandas الخاصة بتحليل البيانات .. عشان تقدر تحقق أكبر استفادة من الكورس ده لازم تكون استفدت من الكورسات اللي قبله
إن شاء الله هنتكلم في المواضيع دي:
- أساسيات المكتبة وأهميتها لعالم البيانات | NumPy Basics
- الدوال الأساسية في المكتبة | NumPy Functions
- تطبيق عملي | Case-study
---
دبلومة علم وتحليل البيانات باستخدام بايثون هي مبادرة نسعى من خلالها إلى إثراء المحتوى العربي في هذا المجال من خلال إعداد دورة تدريبية شاملة بشكل تفاعلي وتطبيقي لكل مواضيع وتخصصات هذا المجال .. وبنحاول إن التدريب يكون مناسب للمبتدئين ولأي شخص يرغب في بدء العمل كمحلل بيانات Data Analyst / عالم بيانات Data Science باستخدام بايثون Python واحتراف هذا المجال من الصفر.
= (*) تحذير هام: تم بذل مجهود كبير بفضل الله وتوفيقه من قبل م. مصطفى عثمان في إعداد هذا المحتوى الذي يقدم بصفة شخصية لك مقابل الاشتراك، رجاء عدم نسخه أو استخدامه بعيداً عن الموقع أو الإتجار به لإن ذلك يعرضك للمسائلة أمام الله عز وجل .. شكراً لتفهمك، وشكراً لاهتمامك بما نقدمه
Your Instructor
المحاضر هو م. مصطفى عثمان
مهندس برمجيات ومؤسس شركة رقمية شركة متخصصة في الحلول والخدمات الرقمية في صعيد مصر ... قبل كدة أشتغل في التدريب في وزارة الإتصالات وفي شركات كتير أشهرهم YAT ... واشتغل على Brands كبيرة يمكن من أشهرها Mousa Coast, Teama Milk, President, Lactel, Maybelline, Reny, AwfarMarket وفي Industries كتيرة أهمها Real Estate, E-Commerce, FMCG
Course Curriculum
-
Startإنشاء المصفوفات NumPy Array Creation (24:03)
-
Startمعلومات المصفوفة NumPy Array Attributes (4:57)
-
Startأنواع البيانات NumPy Data Types (7:42)
-
Startالوصول للعناصر في المصفوفة NumPy Indexing, Slicing & Sub-setting (23:00)
-
Startتعديل البيانات في المصفوفة NumPy Array Elements Modification (5:16)
-
Startدمج وفصل المصفوفات NumPy Array Splitting & Combining (7:00)
-
Startالرياضيات والإحصاء لعناصر المصفوفات NumPy Array Math & Stat (6:36)
-
Startترتيب ونسخ المصفوفات NumPy Array Copying & Sorting (6:15)
-
Startالعمليات على المصفوفات غير متساوية الأبعاد NumPy Array Broadcasting (2:59)