تقدم لنا جامعة ميتشغان تخصص Applied Data Science with Python أو تخصص علوم البيانات التطبيقية مع بايثون. يمكنك من خلال دراسة هذا التخصص التعرُّف على رؤى جديدة حول بياناتك الهامة، وتعلُّم كيفية تطبيق أساليب وتقنيات علم البيانات، واكتساب مهارات التحليل.
فيما يلي سوف نستعرض معكم هذا التخصص شارحين دوراته الخمسة وموضحين أهم محتواها ورابط كل دورة لتسهيل وصولك إليها.
تخصص علوم البيانات التطبيقية مع بايثون
من المهارات التي سوف تتعلمها من هذا التخصص:
- كيفية إجراء تحليل إحصائي استنتاجي.
- تمييز ما إذا كان تصور البيانات جيدًا أم سيئًا.
- تعزيز تحليل البيانات باستخدام التعلُّم الآلي التطبيقي.
- تحليل اتصال الشبكة الاجتماعية.
والآن هيا بنا نستعرض معًا دورات تخصص Applied Data Science with Python.
دورة Introduction to Data Science in Python
سوف يستطيع المتعلِّم من خلال هذه الدورة التدريبية التعرُّف على أساسيات بيئة برمجة بايثون، بما في ذلك تقنيات برمجة بايثون الأساسية مثل لامداس، وقراءة ملفات CSV ومعالجتها، ومكتبة numpy.
ستقدم الدورة معالجة البيانات وتقنيات التنظيف باستخدام مكتبة علوم البيانات الشهيرة python pandas وستقدم تجريد السلسلة وDataFrame باعتبارهما هياكل البيانات المركزية لتحليل البيانات، إلى جانب البرامج التعليمية حول كيفية استخدام وظائف مثل التجميع والدمج. في نهاية هذه الدورة، سيكون الطلاب قادرين على أخذ البيانات الجدولية، وتنظيفها، ومعالجتها، وإجراء التحليلات الإحصائية الاستدلالية الأساسية.
محتوى الدورة
تضم هذه الدورة أربعة محاور هم:
- Fundamentals of Data Manipulation with Python أساسيات معالجة البيانات مع بايثون.
- Basic Data Processing with Pandas معالجة البيانات الأساسية.
- More Data Processing with Pandas المزيد من معالجة البيانات.
- Answering Questions with Messy Data الإجابة على الأسئلة باستخدام البيانات الفوضوية.
يمكنك زيارة دورة Introduction to Data Science in Python، عبر الرابط التالي الخاص بها:
دورة Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python
تركز هذه الدورة على إعداد التقارير والرسوم البيانية باستخدام مكتبة matplotlib. ستبدأ الدورة بمنظور التصميم ومحو الأمية المعلوماتية، وتتطرق إلى ما يجعل التصور جيدًا وسيئًا، وما تترجم إليه المقاييس الإحصائية من حيث التصورات. سيركز الأسبوع الثاني من الدورة على التكنولوجيا المستخدمة لعمل تصورات في python وmatplotlib وتعريف المستخدمين بأفضل الممارسات عند إنشاء مخططات التصميم الأساسية، وكيفية تحقيق القرارات في إطار العمل. بينما سيكون الأسبوع الثالث عبارة عن برنامج تعليمي للوظائف المتوفرة في matplotlib، وسيعرض مجموعة متنوعة من المخططات الإحصائية الأساسية التي تساعد المتعلمين على تحديد متى تكون طريقة معينة مفيدة لمشكلة معينة. ستنتهي الدورة بمناقشة الأشكال الأخرى لهيكلة البيانات وتصورها.
ومن الجدير بالذكر أنه ينبغي أخذ هذه الدورة بعد دورة مقدمة علوم البيانات في بايثون وقبل بقية دورات علوم البيانات التطبيقية في بايثون.
محتوى الدورة
تضم هذه الدورة 4 دروس تعليمية هم:
- Principles of Information Visualization مبادئ تصور المعلومات.
- Basic Charting الرسم البياني الأساسي.
- Charing Fundamentals أساسيات شارينغ.
- Applied Visualizations التصورات التطبيقية.
يمكنك زيارة دورة Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python، عبر الرابط التالي الخاص بها على كورسيرا:
دورة Applied Machine Learning in Python
تهتم هذه الدورة بموضوع التعلُّم الآلي التطبيقي، مع التركيز على التقنيات والأساليب أكثر من التركيز على الإحصائيات الكامنة وراء هذه الأساليب.
تبدأ الدورة بمناقشة كيفية اختلاف التعلُّم الآلي عن الإحصائيات الوصفية، وتقديم مجموعة أدوات التعلُّم scikit من خلال برنامج تعليمي. سيتم مناقشة مسألة أبعاد البيانات، كما سيتم تناول مهمة تجميع البيانات، وكذلك تقييم تلك المجموعات. سيتم وصف الأساليب الخاضعة للإشراف لإنشاء نماذج تنبُّؤية، وسيتمكن المتعلمون من تطبيق أساليب النمذجة التنبُّؤية scikit Learn مع فهم مشكلات العملية المتعلقة بتعميم البيانات (مثل التحقق من الصحة والتجهيز الزائد).
ستنتهي هذه الدورة بإلقاء نظرة على التقنيات الأكثر تقدمًا، مثل بناء المجموعات، والقيود العملية للنماذج التنبُّؤية.
محتوى الدورة
تضم هذه الدورة 4 دروس تعليمية هم:
- Fundmentals of Machine Learning Intro to Scikit Learn أساسيات التعلُّم الآلي: مقدمة إلى Scikit Learn
- Supervised Machine Learning Part 1 & 2 التعلُّم الآلي الخاضع للإشراف.
- Evaluation تقييم الدورة.
يمكنك زيارة دورة Applied Machine Learning in Python عبر الضغط على الرابط التالي:
دورة Applied Text Mining in Python
في هذه الدورة التدريبية سوف نتعرَّف على أساسيات التنقيب عن النص ومعالجة النص. تبدأ الدورة بفهم كيفية التعامل مع النص بواسطة بايثون، وبنية النص لكل من الآلة والبشر، ونظرة عامة على إطار عمل nltk لمعالجة النص. ويركز الأسبوع الثاني على احتياجات المعالجة الشائعة، بما في ذلك التعبيرات العادية (البحث عن النص)، وتنظيف النص، وإعداد النص للاستخدام من خلال عمليات التعلُّم الآلي.
سيطبق الأسبوع الثالث أساليب معالجة اللغة الطبيعية الأساسية على النص، وسيوضح كيفية إنجاز تصنيف النص.
محتوى الدورة
تضم هذه الدورة 4 دروس تعليمية هم:
- Working with Text in Python العمل مع النص في بايثون.
- Basic Natural Language Processing معالجة اللغات الطبيعية الأساسية.
- Classification of Text تصنيف النص.
- Topic Modeling نمذجة الموضوع.
يمكنك زيارة دورة Applied Text Mining in Python من الرابط التالي:
دورة Applied Social Network Analysis in Python
ستعرّف هذه الدورة المتعلِّم على تحليل الشبكات من خلال البرامج التعليمية باستخدام مكتبة NetworkX. تبدأ الدورة بفهم ماهية تحليل الشبكات والدوافع وراء قيامنا بنمذجة الظواهر كشبكات. ويقدم الأسبوع الثاني مفهوم الاتصال ومتانة الشبكة. سيستكشف الأسبوع الثالث طرق قياس أهمية أو مركزية العقدة في الشبكة. بينما سيستكشف الأسبوع الأخير تطور الشبكات بمرور الوقت ويغطي نماذج إنشاء الشبكة ومشكلة التنبؤ بالارتباط.
محتوى الدورة
تضم هذه الدورة 4 دروس تعليمية هم:
- Why Study Networks and Basics on NetworkX لماذا دراسة الشبكات والأساسيات على NetworkX.
- Network Connectivity الاتصال بالشبكة.
- Influence Measures and Network Centralization تدابير التأثير ومركزية الشبكة.
- Network Evolution تطور الشبكة.
يمكنك زيارة دورة Applied Social Network Analysis in Python من الرابط التالي:
وفي النهاية، أتمنى أن يكون هذا المقال عن تخصص Applied Data Science with Python، قد أفادكم، وحاز على إعجابكم، ولا تنسوا أعزائنا القراء أن تقوموا بمتابعتنا أيضًا عبر منصات التواصل الاجتماعي:
