مقدمة في علم البيانات
علم البيانات (Data Science) هو مجال متعدد التخصصات يستخدم الأساليب العلمية والعمليات والخوارزميات لاستخراج الرؤى والمعرفة من البيانات. يجمع بين الإحصاء وعلوم الحاسوب والمعرفة التخصصية.
مراحل مشروع علم البيانات
- جمع البيانات: من قواعد البيانات، APIs، الويب scraping، المستشعرات.
- تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة، إزالة التكرار، تصحيح الأخطاء.
- الاستكشاف والتحليل EDA: الإحصاء الوصفي، التصور البياني لفهم البيانات.
- النمذجة: تطبيق خوارزميات التعلم الآلي والإحصاء للتنبؤ أو التصنيف.
- التقييم والنشر: تقييم أداء النموذج ونشره للإنتاج.
تحليل الانحدار
الانحدار الخطي: نمذجة العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل. الانحدار اللوجستي: للتصنيف الثنائي. R-squared يقيس جودة النموذج.
تصور البيانات
أدوات: Matplotlib، Seaborn، Tableau، Power BI. أنواع المخططات: خطي، شريطي، دائري، boxplot، scatter plot، heatmap. التصور الفعال يسهل اكتشاف الأنماط.
للاستزادة، اقرأ هياكل البيانات والخوارزميات و التفاضل والتكامل أساسيات.
📍 دروس مشابهة
📘 نظم التشغيل: إدارة الذاكرة والعمليات
📘 شبكات الحاسوب: بروتوكولات TCP/IP
📘 هندسة البرمجيات: دورة حياة تطوير البرمجيات
مدونة التربية و التعليم في الجزائر – دروس، فروض، نتائج امتحانات مدونة التربية والتعليم في الجزائر | تحضير الدروس، فروض واختبارات، نتائج البكالوريا وBEM، مسابقات التوظيف، والتوجيه المدرسي للطلاب وأولياء الأمور.