أساسيات علم البيانات باستخدام Python و Jupyter و R

البيانات هي القوة الدافعة وراء اتخاذ القرارات الحديثة، ولكن البدء في علم البيانات قد يبدو مرهقًا عند الاختيار بين اللغات والأدوات. يرشدك هذا المساق النصي خطوة بخطوة عبر أقوى نظامين بيئيين في علم البيانات: Python و R. من خلال تعلم كليهما، تكتسب المرونة اللازمة لمعالجة أي تحدي بيانات باستخدام أفضل أداة للمهمة. ستنتقل من مبتدئ تمامًا إلى محلل بيانات واثق قادر على إعداد مجموعات البيانات، وإجراء تحليل استكشافي للبيانات، وإنشاء تقارير نظيفة. ستفهم كيفية إعداد بيئاتك، وكتابة تعليمات برمجية نظيفة، وتقديم نتائجك بفعالية. ما ستتعلمه: - فهم المصطلحات الأساسية، وسير العمل، والمفاهيم التأسيسية لعلم البيانات. - تهيئة وتصفح Jupyter Notebooks لتطوير Python التفاعلي. - كتابة تعليمات Python برمجية نظيفة باستخدام مكتبات dataframe الحديثة لمعالجة البيانات. - إتقان RStudio والنظام البيئي tidyverse لتحليل البيانات المنظم في R. - إنشاء تصورات بيانات واضحة لتوصيل الأنماط والرؤى. - إنشاء تقارير بيانات قابلة لإعادة الإنتاج باستخدام R Markdown ومعايير التوثيق الحديثة. - تطبيق أفضل الممارسات لتنظيم التعليمات البرمجية وإدارة البيئة. يبدأ المساق بالتعريفات الأساسية وإعداد البيئة، مما يضمن فهمك للنظرية الكامنة وراء الأدوات قبل كتابة سطر التعليمات البرمجية الأول. من هناك، ستتقدم عبر دروس عملية ومكتوبة وتمارين مصاحبة للتعليمات البرمجية التي تبني مهاراتك في كل من Python و R، وتتوج بإنشاء تقارير بيانات احترافية وقابلة لإعادة الإنتاج. تم تصميم هذا المساق خصيصًا للمبتدئين الذين ليس لديهم خبرة سابقة في البرمجة أو علم البيانات. سيجد أي شخص يتطلع إلى بناء أساس تقني متعدد الاستخدامات في تحليل البيانات هذا الدليل سهل الوصول وعملي. ابدأ القراءة اليوم لبناء مجموعة أدوات علم البيانات ثنائية اللغة الخاصة بك.