أساسيات Python لعلوم وتحليل البيانات

يُعد علم البيانات مهارة بالغة الأهمية لاتخاذ القرارات الحديثة، ومع ذلك، يتطلب البدء مسارًا واضحًا عبر البرمجة والإحصاء. يرشدك هذا المساق عبر النظام البيئي الأساسي لـ Python، ينتقل بك من بناء الجملة الأساسي إلى بناء النماذج التنبؤية وإجراء تحقيقات شاملة للبيانات. ستتعلم كيفية الانتقال من البيانات الأولية إلى استنتاجات ذات مغزى من خلال تطبيق المكتبات القياسية في الصناعة وممارسات البرمجة الحديثة. بحلول نهاية هذا المساق، ستكون قادرًا على التعامل مع سير عمل البيانات بشكل مستقل باستخدام التعليمات البرمجية المكتوبة والتحليل المنطقي. ماذا ستتعلم: - فهم أساسيات Python بما في ذلك تلميحات النوع الحديثة (type hints) وهياكل البيانات - تنظيف مجموعات البيانات المعقدة ومعالجتها باستخدام مكتبة pandas - تطبيق الأساليب الإحصائية واختبار الفرضيات للتحقق من صحة أنماط البيانات - إنشاء تصورات بيانات واضحة وغنية بالمعلومات باستخدام Matplotlib و Seaborn - بناء وتقييم نماذج التعلم الآلي التنبؤية باستخدام scikit-learn - ممارسة تحليل البيانات الاستكشافي للكشف عن الاتجاهات المخفية في المعلومات الأولية - تطبيق ممارسات البرمجة الحديثة مثل البيئات الافتراضية (virtual environments) وتنسيق التعليمات البرمجية النظيفة (clean code formatting) يبدأ المنهج بمفاهيم Python الأساسية قبل الانتقال إلى المكتبات المتخصصة لمعالجة البيانات والتعلم الآلي. ستنتقل عبر شروحات مكتوبة منظمة وتمارين قائمة على التعليمات البرمجية مصممة لمحاكاة تحديات البيانات الواقعية. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين الذين ليس لديهم خبرة سابقة في البرمجة أو علم البيانات ويرغبون في مقدمة منظمة لهذا المجال. ابدأ رحلتك في علم البيانات من خلال قراءة المبادئ التأسيسية لـ Python اليوم.