الموارد البشرية وإدارة العملياتعربى
علم البيانات للمبتدئين
دليلك الشامل لدخول عالم البيانات
ابدأ رحلتك في علم البيانات بثقة ومعرفة.
ماذا ستتعلم
- فهم أساسيات علم البيانات
- تحليل البيانات باستخدام الأدوات المناسبة
- تطبيق تقنيات التعلم الآلي
- تفسير النتائج وعرضها بشكل فعال
- تطوير مهارات حل المشكلات
- تطبيق علم البيانات في مجالات مختلفة
نبذة عن الكتاب
يقدم هذا الكتاب مقدمة شاملة لعلم البيانات، مما يجعله مثاليًا للمبتدئين الذين يرغبون في فهم هذا المجال المتنامي. يتناول الكتاب الأساسيات والمفاهيم الرئيسية، مما يساعد القارئ على بناء قاعدة قوية في علم البيانات.
من خلال أسلوبه الواضح والمباشر، يتيح الكتاب للقراء استكشاف أدوات وتقنيات تحليل البيانات. كما يتضمن أمثلة عملية تساعد في تطبيق المفاهيم النظرية في الحياة الواقعية، مما يجعل التعلم أكثر فعالية وجاذبية.
لمن هذا الكتاب
- المبتدئين في علم البيانات
- طلاب الجامعات
- المهنيين الذين يرغبون في تغيير مسارهم
- الهواة المهتمين بالتكنولوجيا
- أي شخص يرغب في فهم البيانات
لماذا تقرأ هذا الكتاب
- مقدمة شاملة وسهلة الفهم
- أمثلة عملية تعزز الفهم
- أسلوب تدريسي واضح ومباشر
- تغطية شاملة لأدوات وتقنيات علم البيانات
محتويات الكتاب
1الفصل الأول: مدخل إلى علم البيانات
- تعريف علم البيانات وأهميته في مجالات الأعمال، الرعاية الصحية، والعلوم
- دور عالم البيانات والمهارات الأساسية المطلوبة لدخول المجال
- الفرق بين علم البيانات، تحليل البيانات (Data Analytics)، وهندسة البيانات (Data Engineering)
2الفصل الثاني: دورة حياة مشروع علم البيانات
- فهم المشكلة وتحديد الأهداف الإستراتيجية للمشروع
- مرحلة جمع البيانات وتحديد مصادرها المختلفة
- تنظيف البيانات وتجهيزها (Data Cleaning & Preprocessing) للتحليل
3الفصل الثالث: استكشاف وتحليل البيانات
- الإحصاء الوصفي والاستدلالي في فهم طبيعة البيانات
- استكشاف البيانات بصرياً وتوليد الفرضيات (EDA)
- تمثيل البيانات باستخدام الرسوم البيانية والمخططات التوضيحية
4الفصل الرابع: أدوات ولغات برمجة علم البيانات
- لغة البرمجة بايثون (Python) والمكتبات الأساسية (Pandas, NumPy, Matplotlib)
- لغة البرمجة R واستخداماتها في التحليل الإحصائي المتقدم
- مقدمة عن قواعد البيانات ولغة الاستعلام الهيكلية (SQL)
5الفصل الخامس: مقدمة في تعلم الآلة (Machine Learning)
- مفهوم تعلم الآلة والفرق بينه وبين الذكاء الاصطناعي التقليدي
- التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) وأنواعه (التصنيف والتنبؤ)
- التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) وتجميع البيانات (Clustering)
6الفصل السادس: أدوات ومنصات التحليل المتقدمة
- استخدام منصة SAS في التحليل الإحصائي وإدارة البيانات الضخمة
- توظيف منصة RapidMiner في بناء نماذج تعلم الآلة دون كود مكثف
7المقدمة وتمهيد الكتاب
- مقدمة عن تدفق المعلومات وأهمية استخراج المعرفة من البيانات
- مفهوم علم البيانات (Data Science) والربط بين البرمجة والإحصاء
8الفصل السابع: التحليلات في الوقت الفعلي في البيانات الضخمة
- نظرة عامة حول التحليلات في الوقت الفعلي (Real-time Analytics)
- كيفية تشغيل أنظمة التحليل الفوري للبيانات الضخمة ومعالجتها
- فوائد ومميزات استخدام التحليلات في الوقت الفعلي للمؤسسات
9الفصل الثامن: الشبكات التنافسية التوليدية (GANs)
- ما هي الشبكة التنافسية التوليدية (GAN)؟
- لماذا تم اختراع الشبكات التنافسية التوليدية في المقام الأول؟
- كيف تعمل الشبكات التنافسية التوليدية (GANs)؟
- ما المقصود بالنموذج التوليدي (Generative Model)؟
- ما المقصود بالنموذج المُميِّز (Discriminator Model)؟
- تطبيقات واستخدامات الشبكات التنافسية التوليدية في توليد ومعالجة البيانات وبناء النماذج الذكية المتطورة.