علم البياناتعربى

تحليل البيانات باستخدام بايثون

دليل شامل لتعلم تحليل البيانات

اكتشف قوة بايثون في تحليل البيانات بطريقة سهلة وفعالة.

4.3(61)216 صفحة11 فصل0 متدرب

ماذا ستتعلم

  • فهم أساسيات تحليل البيانات
  • استخدام مكتبات بايثون الشائعة
  • تنظيف البيانات وتحضيرها
  • تحليل البيانات واستخراج الرؤى
  • إنشاء تصورات بيانية فعالة
  • تطبيق تقنيات التعلم الآلي

نبذة عن الكتاب

هذا الكتاب يقدم لك أدوات وتقنيات تحليل البيانات باستخدام بايثون. ستتعلم كيفية معالجة البيانات، وتحليلها، واستخراج الرؤى القيمة منها.

يعتبر الكتاب مرجعاً مهماً للمبتدئين والمحترفين على حد سواء، حيث يتناول المفاهيم الأساسية والمتقدمة في تحليل البيانات بشكل مبسط وميسر.

لمن هذا الكتاب

  • المبتدئين في مجال تحليل البيانات
  • طلاب الجامعات
  • المحترفين الراغبين في تطوير مهاراتهم
  • أي شخص مهتم بتحليل البيانات

لماذا تقرأ هذا الكتاب

  • شامل ومبسط للمفاهيم الأساسية
  • يتضمن أمثلة عملية وتطبيقات حقيقية
  • يقدم استراتيجيات فعالة لتحليل البيانات
  • يستخدم لغة بايثون، الأكثر شيوعاً في هذا المجال

تقييمات القراء

التقييمات هنا من القراء الذين يملكون الكتاب — عن طريق الشراء أو ضمن اشتراكهم.
4.3
★★★★☆
61 تقييم
5★
19
4★
42
3★
0
2★
0
1★
0

    محتويات الكتاب

    1

    الفصل الأول: تحليل البيانات

    1. مفهوم تحليل البيانات
    2. أهمية تحليل البيانات
    3. دور لغة Python في هذا المجال
    4. الفوائد الرئيسية لاستخدام Python في تحليل البيانات
    2

    الفصل الثاني: بيئة Python وكيفية تثبيتها وأساسيات البرمجة

    1. أساسيات البرمجة باستخدام Python (المتغيرات، العمليات الحسابية، التحكم في التدفق، والهياكل البيانية)
    2. المتغيرات (Variables)
    3. العمليات الحسابية (Arithmetic Operations)
    4. الجمع
    5. الطرح
    6. الضرب
    7. القسمة
    8. القسمة الصحيحة
    9. الباقي
    10. التحكم في التدفق (Control Flow)
    11. الشروط
    12. الحلقات
    13. التعليمات الشرطية
    14. الهياكل البيانية (Data Structures)
    15. القوائم المتسلسلة
    16. القوائم المرتبة
    17. القوائم المتجهية
    18. القوائم المتطابقة
    19. القوائم المتماثلة
    3

    الفصل الثالث: مكتبات Python لتحليل البيانات

    1. بدء الاستخدام
    2. قراءة البيانات
    3. العرض والاستعراض
    4. التلاعب بالبيانات
    5. العمليات الحسابية والإحصائية
    6. إنشاء مصفوفة عبر مكتبة NumPy
    7. إنشاء مصفوفة فارغة
    8. إنشاء مصفوفة مليئة بالقيم صفر
    9. إنشاء مصفوفة مليئة بالقيم واحد
    10. إنشاء مصفوفة من تسلسل من الأرقام
    11. العمليات الرياضية على المصفوفات
    12. جمع المصفوفات
    13. طرح المصفوفات
    14. ضرب المصفوفات
    15. قسمة المصفوفات
    16. ضرب النقطة بين المصفوفتين (Dot Product)
    17. مكتبة Matplotlib وتطبيقاتها
    18. أهم الأوامر في Matplotlib
    19. مكتبة Seaborn وتطبيقاتها
    20. طريقة التثبيت
    21. أهم الأوامر في Seaborn
    22. مكتبة SciPy وتطبيقاتها
    23. طريقة التثبيت
    24. أهم الأوامر والدوال في SciPy (مثل: Quad, Dblquad, Odeint, minimize, curve_fit, Linprog, Norm, ttest_ind, pearsonr, convolve, resample, inv, eig)
    25. مكتبة Scikit-learn وتطبيقاتها
    26. طريقة التثبيت
    27. أهم الأوامر والدوال (مثل: LinearRegression, DecisionTreeClassifier, RandomForestRegressor, GridSearchCV, Pipeline)
    4

    الفصل الرابع: استيراد وتنظيف البيانات والتحقق من صحتها

    1. الخطوات الأساسية:
    2. استيراد المكتبات المطلوبة
    3. استيراد البيانات
    4. تنظيف البيانات
    5. التحقق من صحة البيانات
    6. شرح كيفية استيراد مجموعة البيانات من مصادر مختلفة (ملفات CSV، وقواعد البيانات، وAPIs):
    7. استيراد مجموعة البيانات من ملف CSV
    8. استيراد مجموعة البيانات من قواعد البيانات
    9. استيراد مجموعة البيانات من APIs
    10. أهمية تنظيف البيانات وشرح الطرق المختلفة للتعامل مع البيانات المفقودة، المتكررة، أو المشوهة:
    11. إزالة البيانات المفقودة
    12. إزالة البيانات المتكررة
    13. تصحيح البيانات المشوهة
    14. تحسين الجودة العامة
    15. التحقق من صحة البيانات (Data Validation):
    16. التحقق من الانتقالية
    17. تطوير سياسات وإجراءات
    18. استخدام أدوات الجودة والتحقق
    5

    الفصل الخامس: استكشاف وتحليل البيانات

    1. شرح كيفية استكشاف البيانات باستخدام المكتبات المتخصصة:
    2. استكشاف البيانات عبر Pandas
    3. استكشاف البيانات عبر NumPy
    4. استكشاف البيانات عبر Matplotlib
    5. استكشاف البيانات عبر Seaborn
    6. استكشاف البيانات عبر Scikit-learn
    6

    الفصل السادس: تحليلات متقدمة

    1. مفاهيم تحليل البيانات المتقدمة (التعلم الآلي، تعلم الآلة، والتعلم العميق)
    2. شرح كيفية تطبيق التقنيات في Python باستخدام المكتبات المناسبة:
    3. التطبيق باستخدام مكتبة Scikit-learn
    4. التطبيق باستخدام مكتبة TensorFlow
    7

    الفصل السابع: تصور البيانات

    1. شرح كيفية تصور البيانات باستخدام الرسوم البيانية والتحليل المرئي
    2. مثال عملي باستخدام لغة بايثون (Matplotlib)
    3. مثال عملي آخر باستخدام مكتبة Seaborn
    4. مثال تطبيقي آخر
    8

    الفصل الثامن: الكتابة الإبداعية لتقارير البيانات

    1. نصائح للقراء حول كيفية كتابة تقارير فعالة وإبداعية للبيانات باستخدام Python
    2. مثال تطبيقي على كتابة التقارير بلغة بايثون
    9

    الفصل التاسع: تطبيقات عملية من أجل تحليل البيانات باستخدام Python

    1. تحليل البيانات التجارية
    2. التحليلات المالية
    3. معالجة البيانات الكبيرة
    4. تحليل البيانات العلمية
    5. تحليل البيانات الاجتماعية
    6. تحليل البيانات الصحية
    7. تحليل البيانات الجغرافية
    8. تحسين العمليات واللوجستيات
    9. معالجة اللغة الطبيعية (NLP) عبر مكتبة TextBlob
    10. تحليل البيانات البيولوجية والجينومية عبر مكتبة Biopython
    11. التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي عبر مكتبات TensorFlow و PyTorch
    12. تحليل الصور والرؤية الحاسوبية
    13. الأمن السيبراني وتحليل البيانات الشبكية باستخدام Wireshark
    14. البحث والتطوير
    15. التعليم والبحث الأكاديمي
    10

    الفصل العاشر: تحسين الأداء والتطوير المستقبلي

    1. شرح كيفية تحسين أداء تحليل البيانات باستخدام تقنيات متطورة:
    2. التوزيع الموازي (Parallelization): مفهومه وكيفية تطبيقه
    3. التوازن بين الحمل (Load Balancing): مفهومه وكيفية تطبيقه
    4. أمثلة على تقنيات وأدوات مستخدمة لهذه الأغراض:
    5. أداة وتقنية MapReduce
    6. نظام Apache Hadoop واستخداماته (مثل تحليل البيانات الضخمة في البحث وتطبيقات الويب)
    7. أمثلة عملية على التوازن بين الحمل (خدمات البث الحي والتجارة الإلكترونية)
    8. الأدوات والتقنيات البرمجية والأنظمة المدعومة:
    9. تقنيات التوزيع الموازي وأمثلة عليها
    10. نظام معالجة البيانات السريع Apache Spark
    11. منصة إدارة الحاويات Kubernetes
    12. تقنيات التوسيع التلقائي AWS Auto Scaling
    13. موزعات الأحمال (مثل AWS ELB أو HAProxy)
    14. قواعد البيانات الموزعة (مثل MongoDB أو Cassandra)
    11

    المحتويات الملحقة

    كتب ذات صلة