Science des Donnéesعربى
Science des Données pour Débutants
Un guide essentiel pour démarrer dans l'analyse des données
Maîtrisez les bases de la science des données et transformez vos compétences analytiques.
Ce que vous apprendrez
- Comprendre les concepts fondamentaux de la science des données
- Collecter et préparer des données pour l'analyse
- Utiliser des outils de visualisation de données
- Appliquer des techniques d'analyse statistique
- Interpréter les résultats d'analyse de données
- Développer une pensée critique basée sur les données
À propos du livre
Ce livre est conçu pour ceux qui souhaitent entrer dans le monde fascinant de la science des données. Avec des explications claires et des exemples pratiques, il vous guide à travers les concepts fondamentaux et les outils nécessaires pour analyser et interpréter les données.
En abordant des sujets tels que la collecte de données, la visualisation et l'analyse statistique, ce livre vous prépare à relever les défis du monde moderne axé sur les données. Que vous soyez étudiant, professionnel ou simplement curieux, cet ouvrage vous fournira les bases nécessaires pour exceller dans ce domaine en pleine expansion.
À qui s'adresse ce livre
- Étudiants en sciences
- Professionnels souhaitant se reconvertir
- Passionnés de technologie
- Entrepreneurs cherchant à exploiter les données
- Tout individu curieux d'apprendre
Pourquoi lire ce livre
- Approche pédagogique adaptée aux débutants
- Exemples pratiques et études de cas
- Accès à des ressources en ligne complémentaires
- Langage clair et accessible
Table des matières
1المقدمة وتمهيد الكتاب
- مقدمة عن تدفق المعلومات وأهمية استخراج المعرفة من البيانات
- مفهوم علم البيانات (Data Science) والربط بين البرمجة والإحصاء
2الفصل 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)
3الفصل 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
4الفصل الثالث: استكشاف وتحليل البيانات
- الإحصاء الوصفي والاستدلالي في فهم طبيعة البيانات
- استكشاف البيانات بصرياً وتوليد الفرضيات (EDA)
- تمثيل البيانات باستخدام الرسوم البيانية والمخططات التوضيحية
5الفصل 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)
6الفصل 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)
7الفصل 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
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.