Data Scienceعربى
Data Analysis Using Python
Unlock the power of data with Python programming
Transform raw data into actionable insights effortlessly.
What you'll learn
- Understand data analysis concepts
- Utilize Python libraries for data manipulation
- Visualize data using Python tools
- Perform statistical analysis with Python
- Clean and preprocess datasets
- Draw actionable insights from data
About this book
This book serves as a comprehensive guide for anyone looking to master data analysis using Python. It covers essential techniques and tools that empower readers to extract meaningful information from complex datasets. With practical examples and clear explanations, you'll learn how to leverage Python's capabilities to enhance your analytical skills.
Whether you are a beginner or have some experience, this book is designed to take you through the fundamental concepts of data analysis. By the end, you'll be equipped with the knowledge to make data-driven decisions and solve real-world problems effectively.
Who this book is for
- Aspiring data analysts
- Students in data science courses
- Professionals seeking to enhance their analytical skills
- Business analysts looking to leverage data
- Anyone interested in learning Python for data analysis
Why read this book
- Step-by-step guidance for beginners
- Real-world examples to enhance understanding
- Focus on practical applications of Python
- Comprehensive coverage of essential libraries
Table of contents
1الفصل الأول: تحليل البيانات
- مفهوم تحليل البيانات
- أهمية تحليل البيانات
- دور لغة Python في هذا المجال
- الفوائد الرئيسية لاستخدام Python في تحليل البيانات
2الفصل الثاني: بيئة Python وكيفية تثبيتها وأساسيات البرمجة
- أساسيات البرمجة باستخدام Python (المتغيرات، العمليات الحسابية، التحكم في التدفق، والهياكل البيانية)
- المتغيرات (Variables)
- العمليات الحسابية (Arithmetic Operations)
- الجمع
- الطرح
- الضرب
- القسمة
- القسمة الصحيحة
- الباقي
- التحكم في التدفق (Control Flow)
- الشروط
- الحلقات
- التعليمات الشرطية
- الهياكل البيانية (Data Structures)
- القوائم المتسلسلة
- القوائم المرتبة
- القوائم المتجهية
- القوائم المتطابقة
- القوائم المتماثلة
3الفصل الثالث: مكتبات Python لتحليل البيانات
- بدء الاستخدام
- قراءة البيانات
- العرض والاستعراض
- التلاعب بالبيانات
- العمليات الحسابية والإحصائية
- إنشاء مصفوفة عبر مكتبة NumPy
- إنشاء مصفوفة فارغة
- إنشاء مصفوفة مليئة بالقيم صفر
- إنشاء مصفوفة مليئة بالقيم واحد
- إنشاء مصفوفة من تسلسل من الأرقام
- العمليات الرياضية على المصفوفات
- جمع المصفوفات
- طرح المصفوفات
- ضرب المصفوفات
- قسمة المصفوفات
- ضرب النقطة بين المصفوفتين (Dot Product)
- مكتبة Matplotlib وتطبيقاتها
- أهم الأوامر في Matplotlib
- مكتبة Seaborn وتطبيقاتها
- طريقة التثبيت
- أهم الأوامر في Seaborn
- مكتبة SciPy وتطبيقاتها
- طريقة التثبيت
- أهم الأوامر والدوال في SciPy (مثل: Quad, Dblquad, Odeint, minimize, curve_fit, Linprog, Norm, ttest_ind, pearsonr, convolve, resample, inv, eig)
- مكتبة Scikit-learn وتطبيقاتها
- طريقة التثبيت
- أهم الأوامر والدوال (مثل: LinearRegression, DecisionTreeClassifier, RandomForestRegressor, GridSearchCV, Pipeline)
4الفصل الرابع: استيراد وتنظيف البيانات والتحقق من صحتها
- الخطوات الأساسية:
- استيراد المكتبات المطلوبة
- استيراد البيانات
- تنظيف البيانات
- التحقق من صحة البيانات
- شرح كيفية استيراد مجموعة البيانات من مصادر مختلفة (ملفات CSV، وقواعد البيانات، وAPIs):
- استيراد مجموعة البيانات من ملف CSV
- استيراد مجموعة البيانات من قواعد البيانات
- استيراد مجموعة البيانات من APIs
- أهمية تنظيف البيانات وشرح الطرق المختلفة للتعامل مع البيانات المفقودة، المتكررة، أو المشوهة:
- إزالة البيانات المفقودة
- إزالة البيانات المتكررة
- تصحيح البيانات المشوهة
- تحسين الجودة العامة
- التحقق من صحة البيانات (Data Validation):
- التحقق من الانتقالية
- تطوير سياسات وإجراءات
- استخدام أدوات الجودة والتحقق
5الفصل الخامس: استكشاف وتحليل البيانات
- شرح كيفية استكشاف البيانات باستخدام المكتبات المتخصصة:
- استكشاف البيانات عبر Pandas
- استكشاف البيانات عبر NumPy
- استكشاف البيانات عبر Matplotlib
- استكشاف البيانات عبر Seaborn
- استكشاف البيانات عبر Scikit-learn
6الفصل السادس: تحليلات متقدمة
- مفاهيم تحليل البيانات المتقدمة (التعلم الآلي، تعلم الآلة، والتعلم العميق)
- شرح كيفية تطبيق التقنيات في Python باستخدام المكتبات المناسبة:
- التطبيق باستخدام مكتبة Scikit-learn
- التطبيق باستخدام مكتبة TensorFlow
7الفصل السابع: تصور البيانات
- شرح كيفية تصور البيانات باستخدام الرسوم البيانية والتحليل المرئي
- مثال عملي باستخدام لغة بايثون (Matplotlib)
- مثال عملي آخر باستخدام مكتبة Seaborn
- مثال تطبيقي آخر
8الفصل الثامن: الكتابة الإبداعية لتقارير البيانات
- نصائح للقراء حول كيفية كتابة تقارير فعالة وإبداعية للبيانات باستخدام Python
- مثال تطبيقي على كتابة التقارير بلغة بايثون
9الفصل التاسع: تطبيقات عملية من أجل تحليل البيانات باستخدام Python
- تحليل البيانات التجارية
- التحليلات المالية
- معالجة البيانات الكبيرة
- تحليل البيانات العلمية
- تحليل البيانات الاجتماعية
- تحليل البيانات الصحية
- تحليل البيانات الجغرافية
- تحسين العمليات واللوجستيات
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP) عبر مكتبة TextBlob
- تحليل البيانات البيولوجية والجينومية عبر مكتبة Biopython
- التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي عبر مكتبات TensorFlow و PyTorch
- تحليل الصور والرؤية الحاسوبية
- الأمن السيبراني وتحليل البيانات الشبكية باستخدام Wireshark
- البحث والتطوير
- التعليم والبحث الأكاديمي
10الفصل العاشر: تحسين الأداء والتطوير المستقبلي
- شرح كيفية تحسين أداء تحليل البيانات باستخدام تقنيات متطورة:
- التوزيع الموازي (Parallelization): مفهومه وكيفية تطبيقه
- التوازن بين الحمل (Load Balancing): مفهومه وكيفية تطبيقه
- أمثلة على تقنيات وأدوات مستخدمة لهذه الأغراض:
- أداة وتقنية MapReduce
- نظام Apache Hadoop واستخداماته (مثل تحليل البيانات الضخمة في البحث وتطبيقات الويب)
- أمثلة عملية على التوازن بين الحمل (خدمات البث الحي والتجارة الإلكترونية)
- الأدوات والتقنيات البرمجية والأنظمة المدعومة:
- تقنيات التوزيع الموازي وأمثلة عليها
- نظام معالجة البيانات السريع Apache Spark
- منصة إدارة الحاويات Kubernetes
- تقنيات التوسيع التلقائي AWS Auto Scaling
- موزعات الأحمال (مثل AWS ELB أو HAProxy)
- قواعد البيانات الموزعة (مثل MongoDB أو Cassandra)