دورة مدخل علوم البيانات
المصدر: Student Guide - م/ اسلام همام
دورة مدخل علوم البيانات من Student Guide - م/ اسلام همام: 27 درسًا متاحًا، مع ترتيب الدروس الأصلي ومحاور واضحة تساعدك على اختيار ما يناسب هدفك.
- 0 متعلّمين
- 9 س 20 د
- كل المستويات
- elposla
عن هذه الدورة
إذا كان هدفك دراسة «دورة مدخل علوم البيانات»، فهذه قائمة من Student Guide - م/ اسلام همام تضم 27 درسًا متاحًا. يبلغ مجموع وقت الفيديو 9 ساعة و20 دقيقة، ويُضاف إليه الوقت الذي تخصصه للتجربة والمراجعة.
محتوى القائمة التعليمية
هذه أمثلة من عناوين الدروس في بداية القائمة ووسطها ونهايتها، وتوضح نطاق المحتوى قبل البدء:
- 1 | Difference between Data Engineer , Data Analyst , Data Scientist and Machine Learning Engineer
- 7 | Dataset Summary | Data Science Course
- 13 | Overfitting And Underfitting - Bias and Variance | Data Science
- 19 | Decision Trees Part 1 | Data Science Course
- 22 | Clustering Metrics | Data Science Course
كيف تبدأ الدراسة؟
ابدأ بدرس «1 | Difference between Data Engineer , Data Analyst , Data Scientist and Machine Learning Engineer» لتتعرف على طريقة الشرح وما يستخدمه المدرّس من مصطلحات أو أدوات. إذا وجدت مفهومًا غير واضح، سجّل اسمه وراجعه قبل الانتقال إلى التطبيق الذي يعتمد عليه.
اختر وقتًا يسمح بالتجربة بعد المشاهدة. يمكنك تقسيم القائمة إلى جلسات قصيرة، مع الاحتفاظ بملاحظات عن الخطوات التي نفذتها والأسئلة التي ظهرت أثناء العمل. مدة الفيديو المعروضة لا تمثل وحدها مدة التعلم المطلوبة.
نشاط مقترح لتطبيق ما تتعلمه
اختر فكرة واضحة من الدروس وطبّقها على مثال صغير يناسب موضوعها. احتفظ بنتيجة أولية، ثم راجعها باستخدام معايير تكتبها مسبقًا وسجّل التعديل الذي حسّن العمل.
لمن تناسب هذه القائمة؟
تناسب من يريد متابعة موضوع «دورة مدخل علوم البيانات» عبر دروس مرتبة، مع الاستعداد للمراجعة والتطبيق. راجع عناوين الدروس قبل اختيار نقطة البداية؛ قد تحتاج إلى أساس سابق إذا كانت القائمة مخصصة لجزء متقدم أو لإصدار معين.
المصدر الأصلي ومتابعة الدروس
أعدّ هذه الدروس Student Guide - م/ اسلام همام. تنظم البوصلة الوصول إليها مع الحفاظ على ترتيبها ونسبتها لصاحبها. افتح قائمة Data Science على يوتيوب، أو زر قناة Student Guide - م/ اسلام همام.
لترتيب خطوتك التالية، يمكنك أيضًا دورات التعلم المتاحة واختيار محتوى يكمل الموضوع الذي تدرسه.
محتوى الدورة
1 وحدة · 27 درس · 9 س 20 د
-
1 دروس الدورة بترتيب المصدر 27 درسًا 9 س 20 د
المصدر: Student Guide - م/ اسلام همام
- 1 | Difference between Data Engineer , Data Analyst , Data Scientist and Machine Learning Engineer مقفل 17 د
- 2 | Installing Python, Installing Anaconda, and Using Jupyter Notebooks | Data Science مقفل 15 د
- 3 | Pandas data analysis and manipulation tool | Data Science مقفل 26 د
- 4 | Matplotlib Python Library | Data Science Course مقفل 10 د
- 5 | Seaborn Python Library | Data Science Course مقفل 17 د
- 6 | Plotly Low-Code Data App Development | Data Science مقفل 9 د
- 7 | Dataset Summary | Data Science Course مقفل 17 د
- 8 | Panda Profiling - Exploratory Data Analysis | Data Science مقفل 12 د
- 9 | Handle Null or Missing Values | Data Science Course مقفل 23 د
- 10 | Outliers | Data Science Course مقفل 30 د
- 11 | Scaling Vs Transformation | Data Science Course مقفل 22 د
- 12 | Handling Imbalance Data part 2 | Data Science مقفل 18 د
- 12 | Handling Imbalance Data | Data Science مقفل 24 د
- 13 | Overfitting And Underfitting - Bias and Variance | Data Science مقفل 19 د
- 14 | Supervised Learning | Data Science Course مقفل 21 د
- 15 | Classification Metrics |Data Science Course مقفل 23 د
- 15 | Regression Metrics | Data Science Course مقفل 12 د
- 16 | Logistic Regression | Data Science Course مقفل 32 د
- 17 | KNN 'K Nearest Neighbors Algorithm' | Data Science مقفل 26 د
- 18 | Support Vector Machine | Data Science Course مقفل 28 د
- 19 | Decision Trees Part 1 | Data Science Course مقفل 19 د
- 19 | Decision Trees Part 2 | Data Science Course مقفل 17 د
- 20 | Ensemble Learning Part 1 | Data Science Course مقفل 24 د
- 20 | Ensemble Learning Part 2 | Data Science Course مقفل 23 د
- 20 | Ensemble Learning Part 3 | Data Science Course مقفل 20 د
- 21 | Unsupervised Learning | Data Science Course مقفل 14 د
- 22 | Clustering Metrics | Data Science Course مقفل 28 د
مدرّبك
elposla
تقييمات المتعلّمين
لا تقييمات بعد.