أصبح علم البيانات مجالًا شائعًا بشكل متزايد في السنوات الأخيرة، حيث تعتمد الشركات والمؤسسات على الرؤى المستندة إلى البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة. برزت لغة بايثون، وهي لغة برمجة قوية ومتعددة الاستخدامات، كواحدة من الأدوات التي يلجأ إليها علماء البيانات. في هذا الدليل، سوف نستكشف أساسيات بدء علم البيانات باستخدام لغة Python، وذلك باستخدام موارد من KDnuggets، وهي منصة رائدة في علوم البيانات وتحليلاتها.
1. فهم علم البيانات:
قبل الغوص في لغة بايثون، من الضروري أن يكون لديك فهم واضح لما يستلزمه علم البيانات. يتضمن علم البيانات استخلاص المعرفة والرؤى من البيانات المنظمة وغير المنظمة باستخدام تقنيات مختلفة مثل التحليل الإحصائي، والتعلم الآلي، وتصور البيانات. فهو يجمع بين عناصر الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر والخبرة في المجال لحل المشكلات المعقدة.
2. لماذا بايثون لعلم البيانات؟
اكتسبت لغة بايثون شعبية في مجتمع علوم البيانات بسبب بساطتها وسهولة قراءتها ومكتباتها الواسعة. فهو يوفر مجموعة واسعة من الأدوات والأطر المصممة خصيصًا لتحليل البيانات، مثل NumPy وPandas وMatplotlib وScikit-learn. توفر هذه المكتبات إمكانات فعالة لمعالجة البيانات وتحليلها وتصورها والتعلم الآلي.
3. إعداد بايثون لعلوم البيانات:
لبدء رحلتك في علم البيانات مع Python، تحتاج إلى إعداد بيئة التطوير الخاصة بك. يوفر KDnuggets دليلاً شاملاً حول تثبيت Python والمكتبات الضرورية. وهو يغطي أنظمة أساسية مختلفة (Windows وmacOS وLinux) ويقترح استخدام Anaconda، وهو توزيع يتضمن جميع المكتبات الأساسية المثبتة مسبقًا.
4. تعلم أساسيات بايثون:
إذا كنت جديدًا على لغة بايثون، فمن المهم أن تفهم أساسيات اللغة. يقدم KDnuggets دليلاً للمبتدئين في برمجة Python، ويغطي موضوعات مثل المتغيرات وأنواع البيانات وبيانات تدفق التحكم والوظائف ومعالجة الملفات. سيوفر فهم هذه المفاهيم أساسًا متينًا لمهام علوم البيانات.
5. استكشاف تحليل البيانات باستخدام الباندا:
Pandas هي مكتبة قوية لمعالجة البيانات وتحليلها. يوفر KDnuggets برنامجًا تعليميًا عن Pandas، يشرح كيفية تحميل البيانات وتنظيفها وتحويلها باستخدام DataFrames. ويغطي العمليات الأساسية مثل تصفية مجموعات البيانات وفرزها وتجميعها ودمجها. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يقدم تقنيات للتعامل مع البيانات المفقودة وإجراء الحسابات الإحصائية.
6. تصور البيانات باستخدام Matplotlib:
يعد تصور البيانات أمرًا بالغ الأهمية لفهم الأنماط والاتجاهات في البيانات. Matplotlib هي مكتبة شائعة لإنشاء تصورات ثابتة ومتحركة وتفاعلية. تقدم KDnuggets برنامجًا تعليميًا على Matplotlib، يوضح كيفية إنشاء أنواع مختلفة من المخططات، بما في ذلك المخططات الخطية، والمؤامرات المبعثرة، والمؤامرات الشريطية، والرسوم البيانية، وخرائط الحرارة. كما يغطي أيضًا خيارات التخصيص لتعزيز المظهر المرئي لمؤامراتك.
7. مقدمة للتعلم الآلي باستخدام Scikit-Learn:
يعد التعلم الآلي مكونًا أساسيًا في علم البيانات. Scikit-learn هي مكتبة مستخدمة على نطاق واسع وتوفر مجموعة من الخوارزميات للتصنيف والانحدار والتجميع وتقليل الأبعاد. يوفر KDnuggets برنامجًا تعليميًا تمهيديًا حول Scikit-learn، حيث يشرح المفاهيم الأساسية للتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. ويغطي التدريب النموذجي والتقييم والتنبؤ باستخدام مجموعات البيانات الواقعية.
8. المضي قدمًا في علم البيانات:
بمجرد حصولك على فهم قوي للأساسيات، تقدم لك KDnuggets موارد إضافية لتوسيع معرفتك في مجالات محددة من علوم البيانات. يتضمن ذلك برامج تعليمية حول التعلم العميق باستخدام TensorFlow أو PyTorch، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وتحليل السلاسل الزمنية، وأنظمة التوصية، والمزيد. سيساعدك استكشاف هذه المواضيع على التخصص في المجالات التي تتوافق مع اهتماماتك وأهدافك المهنية.
في الختام، تعتبر بداية علم البيانات باستخدام لغة بايثون رحلة مثيرة يمكن أن تؤدي إلى العديد من الفرص في هذا المجال. يوفر KDnuggets ثروة من الموارد لمساعدتك على البدء وتطوير مهاراتك. من خلال فهم أساسيات لغة Python، واستخدام مكتبات مثل Pandas وMatplotlib، واستكشاف التعلم الآلي باستخدام Scikit-learn، ستكون في طريقك لتصبح عالم بيانات ماهرًا.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- تشارت بريم. ارفع مستوى لعبة التداول الخاصة بك مع ChartPrime. الوصول هنا.
- BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
- المصدر ذكاء بيانات أفلاطون.
- رابط المصدر: https://zephyrnet.com/getting-started-with-python-for-data-science-kdnuggets/
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- تشارت بريم. ارفع مستوى لعبة التداول الخاصة بك مع ChartPrime. الوصول هنا.
- BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
- المصدر https://platodata.network/platowire/a-guide-to-beginning-data-science-with-python-kdnuggets/
