Applied Data Science with Python

تقدم الدورات الخمس في تخصص جامعة ميتشيغان هذه المتعلمين لعلم البيانات من خلال لغة البرمجة بايثون. ويهدف هذا التخصص القائم على المهارات إلى المتعلمين الذين لديهم خلفية بيثون أساسية أو برمجة ، ويرغبون في تطبيق الإحصاء ، والتعلم الآلي ، وتصور المعلومات ، وتحليل النص ، وتقنيات تحليل الشبكات الاجتماعية من خلال مجموعة أدوات الثعبان الشهيرة مثل الباندا ، والماتبلوتيب ، والممشط. تعلم ، nltk ، و networkx للحصول على معلومات ثاقبة عن بياناتهم.

يجب أن تؤخذ مقدمة في علم البيانات في بيثون (الدورة 1) والتخطيط التطبيقي والرسوم البيانية والتمثيل في بايثون (الدورة 2) ، والتعلم التطبيقي في بايثون (الدورة 3) بالترتيب وقبل أي دورة أخرى في التخصص. بعد الانتهاء من ذلك ، يمكن اتخاذ المقررات 4 و 5 بأي ترتيب. كل 5 مطلوبة لكسب شهادة.

ماذا ستتعلم من هذة الدورة التدريبية؟

• تحليل اتصال شبكة اجتماعية
• إجراء تحليل إحصائي استنتاجي
• تمييز ما إذا كان تصور البيانات جيدًا أو سيئًا
•  تعزيز تحليل البيانات مع التعلم الآلي التطبيقي   

 المهارات التي ستكتسبها

•  تحليل النصوص
•  برمجة بايثون

 

توجد 5 دورات تدريبية في هذا الكورس

1/مقدمة في علوم البيانات في بيثون

 سيقدم هذا المساق المتعلم إلى أساسيات بيئة برمجة python ، بما في ذلك تقنيات برمجة python الأساسية مثل lambdas ، قراءة ملفات csv ومعالجتها ، ومكتبة numpy. سيقدم هذا المساق تقنيات معالجة البيانات والتنظيف باستخدام مكتبة بيانات python pandas المعروفة ، وإدخال تجريد السلسلة و DataFrame كهيكل بيانات مركزي لتحليل البيانات ، بالإضافة إلى برامج تعليمية حول كيفية استخدام وظائف مثل groupby ، و merge ، و الجداول المحورية على نحو فعال. بحلول نهاية هذه الدورة ، سيتمكن الطلاب من أخذ بيانات مجدولة ، وتنظيفها ، والتلاعب بها ، وإجراء التحليلات الإحصائية الأساسية الاستنتاجية. يجب أخذ هذه الدورة قبل أي من دروس البيانات التطبيقية الأخرى مع دورات بايثون: التآمر التطبيقي ، تمثيل الرسوم البيانية والبيانات في بيثون ، التعلُم الآلي التطبيقي في بيثون ، تعدين النصوص التطبيقية في بايثون ، تحليل الشبكات الاجتماعية التطبيقية في بيثون.

2/التخطيط التطبيقي والرسوم البيانية والبيانات في بيثون

 سيقدم هذا المساق المتعلم لأساسيات التصور المعلوماتي ، مع التركيز على إعداد التقارير والرسوم البيانية باستخدام مكتبة matplotlib. ستبدأ الدورة بمنظور في تصميم المعلومات ومحو الأمية ، وتتناول ما يجعل التصور الجيد والسيئ ، وما هي التدابير الإحصائية التي تترجم إلى ذلك من حيث التصورات. سيركز الأسبوع الثاني على التقنية المستخدمة لعمل تصورات في python ، و matplotlib ، وتعريف المستخدمين بأفضل الممارسات عند إنشاء المخططات الأساسية وكيفية تحقيق قرارات التصميم في إطار العمل. سيكون الأسبوع الثالث عبارة عن برنامج تعليمي للوظائف المتاحة في matplotlib ، ويوضح مجموعة متنوعة من المخططات الإحصائية الأساسية التي تساعد المتعلمين على تحديد متى تكون طريقة معينة مفيدة لمشكلة معينة. ستنتهي الدورة بمناقشة أشكال أخرى من هيكلة وتصور البيانات. يجب أن يتم أخذ هذه الدورة بعد مقدمة لعلم البيانات في بايثون وقبل ما تبقى من علوم البيانات التطبيقية مع دورات بايثون: التعلُم الآلي التطبيقي في بايثون ، تعدين النصوص التطبيقية في بايثون ، وتحليل الشبكات الاجتماعية التطبيقية في بايثون.

3/تعلم آلة التطبيقية في بيثون

 سيقدم هذا المساق المتعلمين للتعلم الآلي التطبيقي ، مع التركيز بشكل أكبر على التقنيات والأساليب أكثر من التركيز على الإحصائيات الكامنة وراء هذه الأساليب. تبدأ الدورة بمناقشة كيفية اختلاف تعلم الآلة عن الإحصاء الوصفي ، وإدخال مجموعة أدوات تعلم scikit من خلال برنامج تعليمي. ستتم مناقشة مسألة الأبعاد في البيانات ، وسيتم معالجة مهمة تجميع البيانات ، فضلا عن تقييم هذه المجموعات. سيتم وصف النهج الإشرافية لإنشاء نماذج تنبؤية ، وسيتمكن المتعلمون من تطبيق أساليب النمذجة التنبؤية في مجال scikit أثناء فهم مشكلات العملية المتعلقة بتعميم البيانات (على سبيل المثال ، التحقق من الصحة ، التثبيت الزائد). ستنتهي الدورة بنظرة إلى تقنيات أكثر تقدمًا ، مثل مجموعات البناء ، والقيود العملية للنماذج التنبؤية. بحلول نهاية هذه الدورة ، سيكون الطلاب قادرين على تحديد الفرق بين تقنية (تصنيف) تحت الإشراف (تصنيف) ودون إشراف (تجميع) ، وتحديد التقنية التي يحتاجون إليها للتطبيق على مجموعة بيانات معينة والحاجة ، وخصائص المهندسين لتلبية هذه الحاجة ، و اكتب رمز python لإجراء تحليل. يجب أن تؤخذ هذه الدورة بعد مقدمة لعلم البيانات في بيثون والتخطيط التطبيقي والرسوم البيانية والتمثيل البيانات في بيثون وقبل التنقيب عن النصوص التطبيقية في بايثون والتحليل الاجتماعي التطبيقي في بيثون.

أقرأ أيضآ / كورس علوم البيانات IBM Data Science Professional Certificate مجانى

 

4/النص التطبيقي في بيثون

 سيقدم هذا المساق المتعلم إلى أساسيات النص التعديلي والنص. تبدأ الدورة بفهم كيفية التعامل مع النص بواسطة python ، بنية النص لكل من الآلة وللإنسان ، ونظرة عامة على إطار nltk للتلاعب بالنص. يركز الأسبوع الثاني على احتياجات التلاعب الشائعة ، بما في ذلك التعبيرات العادية (البحث عن النص) ، وتنظيف النص ، وإعداد النص لاستخدامه بواسطة عمليات التعلم الآلي. سيطبق الأسبوع الثالث طرق معالجة اللغة الطبيعية الأساسية على النص ، ويشرح كيفية إنجاز تصنيف النص. سوف يستكشف الأسبوع الأخير طرقًا أكثر تقدمًا لكشف الموضوعات في المستندات وتجميعها بالتشابه (تصميم نماذج). يجب أن تؤخذ هذه الدورة بعد: مقدمة لعلوم البيانات في بيثون ، والتخطيط التطبيقي ، والرسوم البيانية والتمثيل البيانات في بيثون ، والتعلم الآلي التطبيقي في بايثون.

 

5/تحليل الشبكة الاجتماعية التطبيقية في بيثون 

 سيقدم هذا المساق المتعلم لتحليل الشبكة من خلال البرامج التعليمية باستخدام مكتبة NetworkX. تبدأ الدورة بفهم لتحليل الشبكة ودوافعها لماذا قد نمثل ظواهر مثل الشبكات. الأسبوع الثاني يقدم مفهوم الاتصال ومتانة الشبكة. الأسبوع الثالث سوف يستكشف طرق قياس أهمية أو مركزية عقدة في الشبكة. سوف يستكشف الأسبوع الأخير تطور الشبكات بمرور الوقت ويغطي نماذج توليد الشبكات ومشكلة التنبؤ بالارتباط. يجب أن تؤخذ هذه الدورة بعد: مقدمة لعلوم البيانات في بيثون ، والتخطيط التطبيقي ، والرسوم البيانية والتمثيل البيانات في بيثون ، والتعلم الآلي التطبيقي في بايثون.

 

التسجيل فى دورة Applied Data Science with Python مجانآ

• التخصص وشهادات الدورات التدريبية القابلة للمشاركة
• خيار التعلم الذاتي
• مقاطع الفيديو ومواد القراءة للدورة التدريبية
• اختبارات تدريبية
• المهام المقيّمة بدرجات مع تعليقات الأقران
• الاختبارات المقيّمة بدرجات مع التعليقاتالمهام المتدرجة البرمجية

رابط التسجيل