هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
التمثيل المرئي للبيانات
تعلم كيفية تصور البياناتشاهد الدرس الأول مجانًا — احصل على وصول كامل إلى جميع الدروس الـ26.
متوسط مقدِّم الخدمة : Bill Hood 10 الفصول · 26 الدروس · 2h 13m باللغات: العربية, الألمانية, الإنجليزية, الإسبانية, الفرنسية, البرتغالية, Chinese
وصف الدورة
يتطلب الاستخدام الفعال لتقنيات التصور مجموعة من المهارات، بما في ذلك معرفة عملية بمنصة برمجة مثل Python الإصدار 3.x، وخلفية قوية في تحميل البيانات وتنزيلها وتحليلها في هياكل البيانات؛ استخدام ملفات مثل CSVs وJPEGsومعرفة مجموعة أدوات من مكتبات Python. تنشئ هذه الدورة إطارًا باستخدام أدوات مفتوحة المصدر لتوضيح كيفية التعامل مع مشاريع التصور المختلفة. هذه دورة عملية مع المستخدمين الذين يستخدمون Python 3.x في المستوى المتوسط كقوة دافعة وراء التصورات. تعد المعرفة والاستخدام السابق للاستيراد والمتطلبات المرتبطة به لجعل الاستيراد متاحًا ل Python شرطًا أساسيًا.
يمكن لخبير تصور البيانات الناجح الحصول على البيانات ووضعها في نموذج عمل وتصور المعلومات عبر آلاف المخططات المحتملة. تقدم هذه الدورة عملية من ثلاث خطوات تؤدي إلى تصور. تبدأ العملية بتحديد مصادر بياناتك، وستتعلم العديد من الطرق الأكثر شيوعًا لمصدر مجموعات البيانات الخاصة بك أو إنشائها. بمجرد حصولك على البيانات الأولية، سننظر في كيفية رسمها، والمعلومات الأخرى التي قد تحتاجها، مثل بيانات المخطط الزمني. أخيرًا، باستخدام مصدر البيانات وفي نموذج مناسب، ستتعلم كيفية رسم متغير واحد أو متغيرين أو أكثر في واحد من آلاف خيارات الرسم المتاحة.
ما ستتعلمه
- فهم Python 3.x بمستوى متوسط باعتبارها القوة الدافعة وراء عمليات التصور المرئي
- استيراد مكتبات Python وتلبية متطلبات جعل الاستيراد متاحًا لـ Python
- تطبيق تقنيات إدارة البيانات في Python، بما في ذلك جلب البيانات وتحليلها ونمذجتها باستخدام ملفات مثل CSVs و JPEGs
- جلب البيانات من خلال طرق مثل استخلاص الويب والـ APIs، وبناء مجموعات البيانات الخاصة بك
- رسم متغير واحد أو اثنين أو أكثر باستخدام أنواع المخططات الشائعة بما في ذلك المخططات الخطية، والمدرجات التكرارية، ومخططات التشتت، والخرائط الحرارية، والمخططات الشريطية
- التعرف على الاستخدامات الشائعة للمخططات النموذجية وتصور البيانات على الخرائط الجغرافية
النقاط الرئيسية
- تقدم الدورة عملية من ثلاث خطوات لإنشاء تصور مرئي: جلب البيانات الخاصة بك، ووضعها في نموذج مناسب، ورسم متغير واحد أو أكثر.
- يتطلب التصور المرئي الفعال معرفة عملية بـ Python 3.x، وخلفية في تحميل وتنزيل وتحليل البيانات، واستخدام ملفات مثل CSVs و JPEGs، ومعرفة بمجموعة من مكتبات Python.
- الدورة عملية، حيث يستخدم الطلاب Python 3.x بمستوى متوسط لتوجيه عمليات التصور المرئي.
- تعد معرفة واستخدام أمر الاستيراد مسبقًا، ومتطلبات إتاحة الاستيراد لـ Python، متطلبًا أساسيًا.
- يمكن لخبير تصور البيانات الناجح جلب البيانات، ووضعها في نموذج عملي، وتصور المعلومات عبر آلاف المخططات الممكنة.
الأسئلة الشائعة
ما هي المتطلبات الأساسية لهذه الدورة؟
تتطلب هذه الدورة معرفة عملية بـ Python 3.x بمستوى متوسط، وخلفية قوية في تحميل وتنزيل وتحليل البيانات في هياكل البيانات، واستخدام ملفات مثل CSVs و JPEGs، ومعرفة بمجموعة من مكتبات Python. تعد معرفة واستخدام أمر الاستيراد مسبقًا ومتطلبات إتاحة الاستيراد لـ Python متطلبًا أساسيًا.
ماذا تغطي هذه الدورة؟
تنشئ الدورة إطار عمل باستخدام أدوات مفتوحة المصدر وتقدم عملية من ثلاث خطوات للتصور المرئي: جلب البيانات الخاصة بك، ووضعها في نموذج مناسب، ورسم متغير واحد أو اثنين أو أكثر. وتغطي أنواع المخططات بما في ذلك المخططات الخطية، والمدرجات التكرارية، ومخططات التشتت، والخرائط الحرارية، والمخططات الشريطية، بالإضافة إلى استخلاص البيانات من الويب والـ APIs، والرسم على الخرائط الجغرافية، وتصور البيانات في التكنولوجيا والفن والتعلم الآلي.
هل هذه دورة عملية؟
نعم. هذه دورة عملية حيث يستخدم الطلاب Python 3.x بمستوى متوسط كقوة دافعة وراء عمليات التصور المرئي.
كيف تقارب الدورة بناء التصور المرئي؟
إنها تطرح عملية من ثلاث خطوات: أولاً جلب أو بناء مجموعات البيانات الخاصة بك، ثم رسم البيانات الخام وتحديد المعلومات الأخرى التي قد تحتاجها مثل بيانات الجدول الزمني، وأخيراً رسم متغير واحد أو اثنين أو أكثر باستخدام أحد آلاف خيارات المخططات المتاحة.
