Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-science-k-means-clustering-python
مقدمة
في عالمنا اليوم، تلعب البيانات دورًا بالغ الأهمية في اتخاذ القرارات عبر مختلف القطاعات مثل المالية، التجزئة، التسويق، والطب. الدورة التي أستعرضها لكم اليوم هي “أسس علم البيانات: التجميع K-Means في بايثون”، والمقدمة من قبل فريق أكاديمي من جامعة غولدهسمس في لندن. تهدف هذه الدورة إلى تمهيد الطريق للمشاركين لفهم المفاهيم الأساسية في علم البيانات قبل الانتقال إلى مسارات دراسية أكثر تقدمًا.
محتوى الدورة
الدورة مقسمة إلى خمسة أسابيع متكاملة:
- الأسبوع الأول: أسس علم البيانات: التجميع K-Means في بايثون
نتعرف في هذا الأسبوع على الفريق الذي سيساعدنا خلال الخمسة أسابيع القادمة، بالإضافة إلى مقدمة عن علم البيانات من خلال أمثلة عملية تبرز استخدام البيانات في العالم الحقيقي. - الأسبوع الثاني: المتوسطات والانحرافات في الرياضيات وبايثون
هذا الأسبوع يغطي المفاهيم الرياضية الأساسية التي ستساعدنا في فهم البيانات بشكل أفضل. - الأسبوع الثالث: الانتقال من بيانات أحادية إلى ثنائية الأبعاد
نتعرف على كيفية التعامل مع وتحليل البيانات في شكل ثنائي الأبعاد. - الأسبوع الرابع: تقديم مكتبة Pandas واستخدام K-Means لتحليل البيانات
هنا، سيتم تقديم مكتبة Pandas الشهيرة في بايثون وكيفية استخدامها في تحليل البيانات باستخدام أساليب التجميع. - الأسبوع الخامس: مشروع تجميع البيانات
في نهاية الدورة، سيقوم المشاركون بتنفيذ مشروع عملي يجمع بين المفاهيم التي تعلموها.
توصية
إذا كنت مهتمًا بعلم البيانات وترغب في تحديد مهاراتك الأولية، فإن هذه الدورة تعد خيارًا رائعًا للبدء. توفر الدورة توجيهًا واضحًا ومحتوى تعليمي شيق، مما يجعلها مثالية للمبتدئين وأولئك الذين يرغبون في تعزيز معرفتهم في هذا المجال.
علاوةً على ذلك، فإن استخدام بايثون، وهو لغة برمجة شائعة في مجال البيانات، يجعل التعلم أكثر قابلية للتطبيق في المشاريع الحياتية. لذا، أنصح بشدة أي شخص يريد الدخول في عالم علم البيانات بالتسجيل في هذه الدورة.
الخاتمة
عالم البيانات مليء بالفرص والإمكانيات، وفهم أساسيات هذا المجال هو الخطوة الأولى نحو تحقيق النجاح في أي مهنة تتطلب تحليل البيانات. انضم إلى دورة “أسس علم البيانات: التجميع K-Means في بايثون” وابدأ رحلتك نحو التميز في علم البيانات!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-science-k-means-clustering-python