دورة الرياضيات والإحصاء لعلوم البيانات
المصدر: Mustafa Othman
دورة الرياضيات والإحصاء لعلوم البيانات من Mustafa Othman: 9 درسًا متاحًا، مع ترتيب الدروس الأصلي ومحاور واضحة تساعدك على اختيار ما يناسب هدفك.
- 0 متعلّمين
- 7 س 49 د
- كل المستويات
- elposla
عن هذه الدورة
تتناول «دورة الرياضيات والإحصاء لعلوم البيانات» مجموعة دروس من Mustafa Othman، ويمكنك متابعتها بترتيب قائمة المصدر. تتضمن القائمة 9 درسًا متاحًا، بإجمالي زمن فيديو يبلغ 7 ساعة و49 دقيقة وقت المراجعة.
الموضوعات التي ستتابعها
هذه أمثلة من عناوين الدروس في بداية القائمة ووسطها ونهايتها، وتوضح نطاق المحتوى قبل البدء:
- الرياضيات والإحصاء اللازمة لعلم وتحليل البيانات | Math & Stat for Data Science & Analysis
- الإحصاء لتحليل البيانات | Statistics for Data Analysis
- Statistics for Data Science (Inferential Statistics)
- مبادئ الرياضيات لعلم البيانات (الجبر والتفاضل والتكامل) | Math for Data Science (Algebra & Calculus)
- رياضيات الشبكات العصبية الاصطناعية | ANNs Math (Gradient Descent / Backprobagation / Loss Functions)
كيف تبدأ الدراسة؟
ابدأ بدرس «الرياضيات والإحصاء اللازمة لعلم وتحليل البيانات | Math & Stat for Data Science & Analysis» 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
استخدم مجموعة بيانات صغيرة لحساب أحد المقاييس المشروحة. اكتب معنى النتيجة بلغة عادية، ثم غيّر قيمة واحدة وراقب أثرها حتى تميّز بين الحساب وتفسيره.
لمن تناسب هذه القائمة؟
تناسب من يريد متابعة موضوع «دورة الرياضيات والإحصاء لعلوم 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 Mustafa Othman. تنظم البوصلة الوصول إليها مع الحفاظ على ترتيبها ونسبتها لصاحبها. افتح قائمة الرياضيات والإحصاء لعالم البيانات | Math & Statistics for Data Scientist على يوتيوب، أو زر قناة Mustafa Othman.
لترتيب خطوتك التالية، يمكنك أيضًا دورات التعلم المتاحة واختيار محتوى يكمل الموضوع الذي تدرسه.
محتوى الدورة
1 وحدة · 9 درس · 7 س 49 د
-
1 دروس الدورة بترتيب المصدر 9 دروس 7 س 49 د
المصدر: Mustafa Othman
- الرياضيات والإحصاء اللازمة لعلم وتحليل البيانات | Math & Stat for Data Science & Analysis مقفل 1 س 21 د
- الإحصاء لعلم البيانات (الإحصاء الوصفية) | Statistics for Data Science (Descriptive Statistics) مقفل 47 د
- الإحصاء لتحليل البيانات | Statistics for Data Analysis مقفل 55 د
- الإحصاء لعلم البيانات (الاحتمالات) | Statistics for Data Science (Probability) مقفل 39 د
- Statistics for Data Science (Inferential Statistics) مقفل 28 د
- الإحصاء للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة | Statistics for Machine Learning & Artificial Intelligence مقفل 52 د
- مبادئ الرياضيات لعلم البيانات (الجبر والتفاضل والتكامل) | Math for Data Science (Algebra & Calculus) مقفل 46 د
- مبادئ الرياضيات لعلم البيانات (الجبر الخطي) | Math for Data Science (Linear Algebra) مقفل 14 د
- رياضيات الشبكات العصبية الاصطناعية | ANNs Math (Gradient Descent / Backprobagation / Loss Functions) مقفل 1 س 43 د
مدرّبك
elposla
تقييمات المتعلّمين
لا تقييمات بعد.