حقيبتك الشريك الأول لك في تطوير المحتوي التدريبي في الوطن العربي
حقيبتك الشريك الأول لك فى تطوير المحتوى التدريبي فى الوطن العربي.

مميزات الحقيبة

دليل المدرب
مذكرة المتدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تحديث سنة 2024

حقيبة تدريبية حقيبة بايثون لتصوير البيانات وتحليلها

هذه الحقائب التدريبية ستعلمك كيفية تعزيز مهارات تحليل البيانات، التعلم الآلي، والتحليلات عن طريق استغلال قدرات مكتبات التصور الشهيرة مثل Matplotlib و Seaborn و Bokeh. تعلم كيفية إنشاء رسوم بيانية ورسوم بيانية ورسوم بيانية ذات تأثير وجاذبية بصرية للتواصل الفعال لبياناتك المعتمدة على الأدلة.

مراجعة
English - العربية
محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تقدم حزمة حقائب التدريب الشاملة الخاصة بنا حول الرسوم التوضيحية باستخدام بايثون لتحليل البيانات! تم تصميم هذا المنتج بشكل خاص للمدربين الذين يرغبون في تقديم دورات عالية الجودة وشيقة حول هذا الموضوع الحاسم. في عالم البيانات اليومي الذي يعتمد على البيانات، فإن القدرة على توضيح البيانات والتواصل بها بفعالية أمر ضروري لاتخاذ القرارات المستنيرة. تغطي حقائب التدريب الخاصة بنا جميع جوانب تصور البيانات باستخدام بايثون، مما يوفر للمدربين الأدوات التي يحتاجون إليها لتمكين المتعلمين بهذه المهارة الحيوية. تتكون هذه الحزمة من مجموعة متنوعة من الموارد التي تمت مراعاتها بعناية لضمان أن المدربين لديهم كل ما يحتاجونه لتقديم جلسات فعالة وشيقة. تشمل الحقائب: 1. شرائح تقديم متكاملة: شرائح عرض تم تصميمها بشكل احترافي تغطي كل مفهوم بالتفصيل. هذه الشرائح سهلة الفهم ومزودة بصور مقنعة لتعزيز فهم المتعلمين. 2. دليل المدرب: دليل مفصل يوفر للمدربين تعليمات خطوة بخطوة حول كيفية تقديم كل جلسة بفعالية. يتضمن نصائح وأنشطة مقترحة وأسئلة للنقاش لتعزيز التعلم النشط والانخراط. 3. تمارين عملية: تمارين عملية للمشاركين لتعزيز فهمهم لتقنيات تصور بايثون. تم تصميم هذه التمارين لتكون تفاعلية وتوفر للمتعلمين تجربة عملية لتعزيز مهاراتهم. 4. مجموعات البيانات المثالية: مجموعات بيانات حقيقية توضح تقنيات تصور مختلفة. تسمح هذه المجموعات للمتعلمين بممارسة تلاعب البيانات وتصورها لاكتساب رؤى وحل المشكلات. 5. تقييمات: تقييمات قبل وبعد التدريب لتقييم معرفة المشاركين وتتبع تقدمهم طوال الحقيبة. تساعد هذه التقييمات المدربين على تحديد مجالات التحسين وضمان وصول المتعلمين إلى أهدافهم التعليمية. من خلال استخدام حقائب التدريب لدينا، يمكن للمدربين أن يقدموا بثقة دورات شاملة حول تصور البيانات باستخدام بايثون لتحليل البيانات. سواء كنت مدربًا ذو خبرة أو جديدًا في مجال التدريب، ستساعد حزمتنا في تقديم جلسات جذابة ومؤثرة تزود المتعلمين بمهارات قيمة في تصور البيانات. استثمر في برنامج التدريب الخاص بك اليوم وقم بتعزيز تجربة التعلم للمشاركين.
مقدمة للتصور البياني باستخدام البايثون لتحليل البيانات
أهمية تصور البيانات في مجال تحليل البيانات
نظرة عامة على بايثون كلغة برمجة قوية لتصور البيانات
نظرة عامة على البايثون كلغة برمجة قوية لتصور البيانات
أساسيات تصور البيانات باستخدام لغة البايثون:
فهم أنواع مختلفة من تقنيات تصور البيانات
مقدمة إلى مكتبات Python الشهيرة لتصور البيانات (matplotlib و seaborn و plotly)
مقدمة للمكتبات الشهيرة في لغة البايثون لتصور البيانات (matplotlib, seaborn, plotly)
تحليل البيانات الاستكشافية باستخدام Matplotlib
البدء في استخدام Matplotlib وبناء جملته
إنشاء أنواع مختلفة من الرسوم البيانية والمخططات (مخطط الشريط، مخطط الخط، مخطط النقاط)
تخصيص البصريات للحصول على رؤى أفضل
تصور البيانات المتقدمة باستخدام Seaborn
استكشاف مكتبة Seaborn لتصور البيانات الإحصائية
إنشاء خريطة حرارية، رسم صندوقي، ورسم كمان لتحليل توزيع البيانات
استخدام ميزات الطرفية والرسوم البيانية الزوجية والرسوم البيانية للانحدار المتقدمة في Seaborn.
التصور التفاعلي للبيانات مع Plotly:
مقدمة لـ Plotly كمكتبة تصوير تفاعلية
إنشاء رسوم بيانية تفاعلية، 3: رسوم بيانية، وتصورات متحركة
دمج تصورات بلوتلي في تطبيقات الويب
تقنيات التصور لبيانات السلاسل الزمنية:
فهم البيانات المتسلسلة وخصائصها
تصور البيانات المتسلسلة باستخدام الرسوم البيانية الخطية، والرسوم البيانية الشريطية، والرسوم البيانية المكدسة
تطبيق تقنيات مثل المتوسطات المتحركة والتحليل لتحقيق رؤى أفضل
تصور البيانات الجغرافية باستخدام لغة البرمجة بايثون
مقدمة في البيانات الجغرافية وتصورها
استخدام مكتبات Python (geopandas، matplotlib، folium) للتخطيط والتحليل المكاني
إنشاء خرائط كوروبليث (Choropleth) وخرائط نقاط وخرائط تفاعلية
لوحات تحكم تفاعلية لتصور البيانات.
نظرة عامة على إطارات لوحة القيادة التفاعلية (Dash، Bokeh، Flask)
تصميم لوحات تفاعلية لعرض مجموعة من التصوير البياني
دمج تفاعل المستخدم والتفاعل في لوحات القيادة
أفضل الممارسات في تصور البيانات باستخدام لغة البرمجة بيثون
تحسين المرئيات لتحقيق الوضوح وسهولة القراءة
تنسيق الرسوم البيانية للعروض التقديمية والتقارير المهنية
التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتحسين الأداء في تصورات Python

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هي الأدوات الشهيرة لتنقيب البيانات في البيانات الضخمة؟
الأدوات الشائعة لتنقيب البيانات في البيانات الضخمة تشمل Apache Mahout و Weka و RapidMiner. تقدم هذه الأدوات ميزات مثل خوارزميات التعلم الآلي وتصور البيانات والتحليل الإحصائي.
الأدوات الشائعة لتنقيب البيانات في البيانات الضخمة تشمل Apache Mahout و Weka و RapidMiner. تقدم هذه الأدوات ميزات مثل خوارزميات التعلم الآلي وتصور البيانات والتحليل الإحصائي.
كيف يمكنني تصور البيانات الكبيرة لفهم أفضل واستخلاصات أعمق؟
هناك عدة أدوات تصور متاحة للبيانات الكبيرة ، مثل Tableau و QlikView و Apache Superset. تتيح هذه الأدوات للمستخدمين إنشاء لوحات تحكم تفاعلية وجذابة بصرياً وتقارير لتحليل وتفسير البيانات الكبيرة.
هناك عدة أدوات تصور متاحة للبيانات الكبيرة ، مثل Tableau و QlikView و Apache Superset. تتيح هذه الأدوات للمستخدمين إنشاء لوحات تحكم تفاعلية وجذابة بصرياً وتقارير لتحليل وتفسير البيانات الكبيرة.
ما هي أفضل الممارسات للعمل مع تقنيات البيانات الكبيرة؟
بعض أفضل الممارسات للعمل مع تقنيات البيانات الضخمة تشمل التحكم السليم في البيانات وتدابير الأمان، وتحسين الأداء عن طريق المعالجة المتوازية والحوسبة الموزعة، ومراقبة النظام وضبطه بانتظام لمعالجة البيانات بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، من المهم ضمان التوافق والتكامل مع الأنظمة والتقنيات الحالية.
بعض أفضل الممارسات للعمل مع تقنيات البيانات الضخمة تشمل التحكم السليم في البيانات وتدابير الأمان، وتحسين الأداء عن طريق المعالجة المتوازية والحوسبة الموزعة، ومراقبة النظام وضبطه بانتظام لمعالجة البيانات بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، من المهم ضمان التوافق والتكامل مع الأنظمة والتقنيات الحالية.
ما هو التصور بلغة Python لتحليل البيانات؟
تصور بيثون لتحليل البيانات هو منتج تدريب يعلم الأفراد كيفية استخدام بشكل فعال مكتبات بيثون مثل Matplotlib و Seaborn و Plotly لإنشاء تصورات جذابة ومفيدة لتحليل البيانات.
تصور بيثون لتحليل البيانات هو منتج تدريب يعلم الأفراد كيفية استخدام بشكل فعال مكتبات بيثون مثل Matplotlib و Seaborn و Plotly لإنشاء تصورات جذابة ومفيدة لتحليل البيانات.
لماذا يعد تصور البيانات مهمًا لتحليل البيانات؟
التصورات البيانية البيانات هي مهمة في تحليل البيانات لأنها تمكننا من فهم أنماط البيانات المعقدة والاتجاهات والعلاقات بسهولة وسرعة أكبر. تساعد التصورات في اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات، وتحديد الأنماط والقيم الشاذة، وتقديم النتائج لأطراف العلاقة.
التصورات البيانية البيانات هي مهمة في تحليل البيانات لأنها تمكننا من فهم أنماط البيانات المعقدة والاتجاهات والعلاقات بسهولة وسرعة أكبر. تساعد التصورات في اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات، وتحديد الأنماط والقيم الشاذة، وتقديم النتائج لأطراف العلاقة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

تقدم حزمة حقائب التدريب الشاملة الخاصة بنا حول الرسوم التوضيحية باستخدام بايثون لتحليل البيانات! تم تصميم هذا المنتج بشكل خاص للمدربين الذين يرغبون في تقديم دورات عالية الجودة وشيقة حول هذا الموضوع الحاسم. في عالم البيانات اليومي الذي يعتمد على البيانات، فإن القدرة على توضيح البيانات والتواصل بها بفعالية أمر ضروري لاتخاذ القرارات المستنيرة. تغطي حقائب التدريب الخاصة بنا جميع جوانب تصور البيانات باستخدام بايثون، مما يوفر للمدربين الأدوات التي يحتاجون إليها لتمكين المتعلمين بهذه المهارة الحيوية. تتكون هذه الحزمة من مجموعة متنوعة من الموارد التي تمت مراعاتها بعناية لضمان أن المدربين لديهم كل ما يحتاجونه لتقديم جلسات فعالة وشيقة. تشمل الحقائب: 1. شرائح تقديم متكاملة: شرائح عرض تم تصميمها بشكل احترافي تغطي كل مفهوم بالتفصيل. هذه الشرائح سهلة الفهم ومزودة بصور مقنعة لتعزيز فهم المتعلمين. 2. دليل المدرب: دليل مفصل يوفر للمدربين تعليمات خطوة بخطوة حول كيفية تقديم كل جلسة بفعالية. يتضمن نصائح وأنشطة مقترحة وأسئلة للنقاش لتعزيز التعلم النشط والانخراط. 3. تمارين عملية: تمارين عملية للمشاركين لتعزيز فهمهم لتقنيات تصور بايثون. تم تصميم هذه التمارين لتكون تفاعلية وتوفر للمتعلمين تجربة عملية لتعزيز مهاراتهم. 4. مجموعات البيانات المثالية: مجموعات بيانات حقيقية توضح تقنيات تصور مختلفة. تسمح هذه المجموعات للمتعلمين بممارسة تلاعب البيانات وتصورها لاكتساب رؤى وحل المشكلات. 5. تقييمات: تقييمات قبل وبعد التدريب لتقييم معرفة المشاركين وتتبع تقدمهم طوال الحقيبة. تساعد هذه التقييمات المدربين على تحديد مجالات التحسين وضمان وصول المتعلمين إلى أهدافهم التعليمية. من خلال استخدام حقائب التدريب لدينا، يمكن للمدربين أن يقدموا بثقة دورات شاملة حول تصور البيانات باستخدام بايثون لتحليل البيانات. سواء كنت مدربًا ذو خبرة أو جديدًا في مجال التدريب، ستساعد حزمتنا في تقديم جلسات جذابة ومؤثرة تزود المتعلمين بمهارات قيمة في تصور البيانات. استثمر في برنامج التدريب الخاص بك اليوم وقم بتعزيز تجربة التعلم للمشاركين.
مقدمة للتصور البياني باستخدام البايثون لتحليل البيانات
أهمية تصور البيانات في مجال تحليل البيانات
نظرة عامة على بايثون كلغة برمجة قوية لتصور البيانات
نظرة عامة على البايثون كلغة برمجة قوية لتصور البيانات
أساسيات تصور البيانات باستخدام لغة البايثون:
فهم أنواع مختلفة من تقنيات تصور البيانات
مقدمة إلى مكتبات Python الشهيرة لتصور البيانات (matplotlib و seaborn و plotly)
مقدمة للمكتبات الشهيرة في لغة البايثون لتصور البيانات (matplotlib, seaborn, plotly)
تحليل البيانات الاستكشافية باستخدام Matplotlib
البدء في استخدام Matplotlib وبناء جملته
إنشاء أنواع مختلفة من الرسوم البيانية والمخططات (مخطط الشريط، مخطط الخط، مخطط النقاط)
تخصيص البصريات للحصول على رؤى أفضل
تصور البيانات المتقدمة باستخدام Seaborn
استكشاف مكتبة Seaborn لتصور البيانات الإحصائية
إنشاء خريطة حرارية، رسم صندوقي، ورسم كمان لتحليل توزيع البيانات
استخدام ميزات الطرفية والرسوم البيانية الزوجية والرسوم البيانية للانحدار المتقدمة في Seaborn.
التصور التفاعلي للبيانات مع Plotly:
مقدمة لـ Plotly كمكتبة تصوير تفاعلية
إنشاء رسوم بيانية تفاعلية، 3: رسوم بيانية، وتصورات متحركة
دمج تصورات بلوتلي في تطبيقات الويب
تقنيات التصور لبيانات السلاسل الزمنية:
فهم البيانات المتسلسلة وخصائصها
تصور البيانات المتسلسلة باستخدام الرسوم البيانية الخطية، والرسوم البيانية الشريطية، والرسوم البيانية المكدسة
تطبيق تقنيات مثل المتوسطات المتحركة والتحليل لتحقيق رؤى أفضل
تصور البيانات الجغرافية باستخدام لغة البرمجة بايثون
مقدمة في البيانات الجغرافية وتصورها
استخدام مكتبات Python (geopandas، matplotlib، folium) للتخطيط والتحليل المكاني
إنشاء خرائط كوروبليث (Choropleth) وخرائط نقاط وخرائط تفاعلية
لوحات تحكم تفاعلية لتصور البيانات.
نظرة عامة على إطارات لوحة القيادة التفاعلية (Dash، Bokeh، Flask)
تصميم لوحات تفاعلية لعرض مجموعة من التصوير البياني
دمج تفاعل المستخدم والتفاعل في لوحات القيادة
أفضل الممارسات في تصور البيانات باستخدام لغة البرمجة بيثون
تحسين المرئيات لتحقيق الوضوح وسهولة القراءة
تنسيق الرسوم البيانية للعروض التقديمية والتقارير المهنية
التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتحسين الأداء في تصورات Python

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هي الأدوات الشهيرة لتنقيب البيانات في البيانات الضخمة؟
الأدوات الشائعة لتنقيب البيانات في البيانات الضخمة تشمل Apache Mahout و Weka و RapidMiner. تقدم هذه الأدوات ميزات مثل خوارزميات التعلم الآلي وتصور البيانات والتحليل الإحصائي.
الأدوات الشائعة لتنقيب البيانات في البيانات الضخمة تشمل Apache Mahout و Weka و RapidMiner. تقدم هذه الأدوات ميزات مثل خوارزميات التعلم الآلي وتصور البيانات والتحليل الإحصائي.
كيف يمكنني تصور البيانات الكبيرة لفهم أفضل واستخلاصات أعمق؟
هناك عدة أدوات تصور متاحة للبيانات الكبيرة ، مثل Tableau و QlikView و Apache Superset. تتيح هذه الأدوات للمستخدمين إنشاء لوحات تحكم تفاعلية وجذابة بصرياً وتقارير لتحليل وتفسير البيانات الكبيرة.
هناك عدة أدوات تصور متاحة للبيانات الكبيرة ، مثل Tableau و QlikView و Apache Superset. تتيح هذه الأدوات للمستخدمين إنشاء لوحات تحكم تفاعلية وجذابة بصرياً وتقارير لتحليل وتفسير البيانات الكبيرة.
ما هي أفضل الممارسات للعمل مع تقنيات البيانات الكبيرة؟
بعض أفضل الممارسات للعمل مع تقنيات البيانات الضخمة تشمل التحكم السليم في البيانات وتدابير الأمان، وتحسين الأداء عن طريق المعالجة المتوازية والحوسبة الموزعة، ومراقبة النظام وضبطه بانتظام لمعالجة البيانات بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، من المهم ضمان التوافق والتكامل مع الأنظمة والتقنيات الحالية.
بعض أفضل الممارسات للعمل مع تقنيات البيانات الضخمة تشمل التحكم السليم في البيانات وتدابير الأمان، وتحسين الأداء عن طريق المعالجة المتوازية والحوسبة الموزعة، ومراقبة النظام وضبطه بانتظام لمعالجة البيانات بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، من المهم ضمان التوافق والتكامل مع الأنظمة والتقنيات الحالية.
ما هو التصور بلغة Python لتحليل البيانات؟
تصور بيثون لتحليل البيانات هو منتج تدريب يعلم الأفراد كيفية استخدام بشكل فعال مكتبات بيثون مثل Matplotlib و Seaborn و Plotly لإنشاء تصورات جذابة ومفيدة لتحليل البيانات.
تصور بيثون لتحليل البيانات هو منتج تدريب يعلم الأفراد كيفية استخدام بشكل فعال مكتبات بيثون مثل Matplotlib و Seaborn و Plotly لإنشاء تصورات جذابة ومفيدة لتحليل البيانات.
لماذا يعد تصور البيانات مهمًا لتحليل البيانات؟
التصورات البيانية البيانات هي مهمة في تحليل البيانات لأنها تمكننا من فهم أنماط البيانات المعقدة والاتجاهات والعلاقات بسهولة وسرعة أكبر. تساعد التصورات في اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات، وتحديد الأنماط والقيم الشاذة، وتقديم النتائج لأطراف العلاقة.
التصورات البيانية البيانات هي مهمة في تحليل البيانات لأنها تمكننا من فهم أنماط البيانات المعقدة والاتجاهات والعلاقات بسهولة وسرعة أكبر. تساعد التصورات في اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات، وتحديد الأنماط والقيم الشاذة، وتقديم النتائج لأطراف العلاقة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تحديث سنة 2024

حقيبة تدريبية حقيبة بايثون لتصوير البيانات وتحليلها

هذه الحقائب التدريبية ستعلمك كيفية تعزيز مهارات تحليل البيانات، التعلم الآلي، والتحليلات عن طريق استغلال قدرات مكتبات التصور الشهيرة مثل Matplotlib و Seaborn و Bokeh. تعلم كيفية إنشاء رسوم بيانية ورسوم بيانية ورسوم بيانية ذات تأثير وجاذبية بصرية للتواصل الفعال لبياناتك المعتمدة على الأدلة.

مراجعة
English - العربية
محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تقدم حزمة حقائب التدريب الشاملة الخاصة بنا حول الرسوم التوضيحية باستخدام بايثون لتحليل البيانات! تم تصميم هذا المنتج بشكل خاص للمدربين الذين يرغبون في تقديم دورات عالية الجودة وشيقة حول هذا الموضوع الحاسم. في عالم البيانات اليومي الذي يعتمد على البيانات، فإن القدرة على توضيح البيانات والتواصل بها بفعالية أمر ضروري لاتخاذ القرارات المستنيرة. تغطي حقائب التدريب الخاصة بنا جميع جوانب تصور البيانات باستخدام بايثون، مما يوفر للمدربين الأدوات التي يحتاجون إليها لتمكين المتعلمين بهذه المهارة الحيوية. تتكون هذه الحزمة من مجموعة متنوعة من الموارد التي تمت مراعاتها بعناية لضمان أن المدربين لديهم كل ما يحتاجونه لتقديم جلسات فعالة وشيقة. تشمل الحقائب: 1. شرائح تقديم متكاملة: شرائح عرض تم تصميمها بشكل احترافي تغطي كل مفهوم بالتفصيل. هذه الشرائح سهلة الفهم ومزودة بصور مقنعة لتعزيز فهم المتعلمين. 2. دليل المدرب: دليل مفصل يوفر للمدربين تعليمات خطوة بخطوة حول كيفية تقديم كل جلسة بفعالية. يتضمن نصائح وأنشطة مقترحة وأسئلة للنقاش لتعزيز التعلم النشط والانخراط. 3. تمارين عملية: تمارين عملية للمشاركين لتعزيز فهمهم لتقنيات تصور بايثون. تم تصميم هذه التمارين لتكون تفاعلية وتوفر للمتعلمين تجربة عملية لتعزيز مهاراتهم. 4. مجموعات البيانات المثالية: مجموعات بيانات حقيقية توضح تقنيات تصور مختلفة. تسمح هذه المجموعات للمتعلمين بممارسة تلاعب البيانات وتصورها لاكتساب رؤى وحل المشكلات. 5. تقييمات: تقييمات قبل وبعد التدريب لتقييم معرفة المشاركين وتتبع تقدمهم طوال الحقيبة. تساعد هذه التقييمات المدربين على تحديد مجالات التحسين وضمان وصول المتعلمين إلى أهدافهم التعليمية. من خلال استخدام حقائب التدريب لدينا، يمكن للمدربين أن يقدموا بثقة دورات شاملة حول تصور البيانات باستخدام بايثون لتحليل البيانات. سواء كنت مدربًا ذو خبرة أو جديدًا في مجال التدريب، ستساعد حزمتنا في تقديم جلسات جذابة ومؤثرة تزود المتعلمين بمهارات قيمة في تصور البيانات. استثمر في برنامج التدريب الخاص بك اليوم وقم بتعزيز تجربة التعلم للمشاركين.
مقدمة للتصور البياني باستخدام البايثون لتحليل البيانات
أهمية تصور البيانات في مجال تحليل البيانات
نظرة عامة على بايثون كلغة برمجة قوية لتصور البيانات
نظرة عامة على البايثون كلغة برمجة قوية لتصور البيانات
أساسيات تصور البيانات باستخدام لغة البايثون:
فهم أنواع مختلفة من تقنيات تصور البيانات
مقدمة إلى مكتبات Python الشهيرة لتصور البيانات (matplotlib و seaborn و plotly)
مقدمة للمكتبات الشهيرة في لغة البايثون لتصور البيانات (matplotlib, seaborn, plotly)
تحليل البيانات الاستكشافية باستخدام Matplotlib
البدء في استخدام Matplotlib وبناء جملته
إنشاء أنواع مختلفة من الرسوم البيانية والمخططات (مخطط الشريط، مخطط الخط، مخطط النقاط)
تخصيص البصريات للحصول على رؤى أفضل
تصور البيانات المتقدمة باستخدام Seaborn
استكشاف مكتبة Seaborn لتصور البيانات الإحصائية
إنشاء خريطة حرارية، رسم صندوقي، ورسم كمان لتحليل توزيع البيانات
استخدام ميزات الطرفية والرسوم البيانية الزوجية والرسوم البيانية للانحدار المتقدمة في Seaborn.
التصور التفاعلي للبيانات مع Plotly:
مقدمة لـ Plotly كمكتبة تصوير تفاعلية
إنشاء رسوم بيانية تفاعلية، 3: رسوم بيانية، وتصورات متحركة
دمج تصورات بلوتلي في تطبيقات الويب
تقنيات التصور لبيانات السلاسل الزمنية:
فهم البيانات المتسلسلة وخصائصها
تصور البيانات المتسلسلة باستخدام الرسوم البيانية الخطية، والرسوم البيانية الشريطية، والرسوم البيانية المكدسة
تطبيق تقنيات مثل المتوسطات المتحركة والتحليل لتحقيق رؤى أفضل
تصور البيانات الجغرافية باستخدام لغة البرمجة بايثون
مقدمة في البيانات الجغرافية وتصورها
استخدام مكتبات Python (geopandas، matplotlib، folium) للتخطيط والتحليل المكاني
إنشاء خرائط كوروبليث (Choropleth) وخرائط نقاط وخرائط تفاعلية
لوحات تحكم تفاعلية لتصور البيانات.
نظرة عامة على إطارات لوحة القيادة التفاعلية (Dash، Bokeh، Flask)
تصميم لوحات تفاعلية لعرض مجموعة من التصوير البياني
دمج تفاعل المستخدم والتفاعل في لوحات القيادة
أفضل الممارسات في تصور البيانات باستخدام لغة البرمجة بيثون
تحسين المرئيات لتحقيق الوضوح وسهولة القراءة
تنسيق الرسوم البيانية للعروض التقديمية والتقارير المهنية
التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتحسين الأداء في تصورات Python

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هي الأدوات الشهيرة لتنقيب البيانات في البيانات الضخمة؟
الأدوات الشائعة لتنقيب البيانات في البيانات الضخمة تشمل Apache Mahout و Weka و RapidMiner. تقدم هذه الأدوات ميزات مثل خوارزميات التعلم الآلي وتصور البيانات والتحليل الإحصائي.
الأدوات الشائعة لتنقيب البيانات في البيانات الضخمة تشمل Apache Mahout و Weka و RapidMiner. تقدم هذه الأدوات ميزات مثل خوارزميات التعلم الآلي وتصور البيانات والتحليل الإحصائي.
كيف يمكنني تصور البيانات الكبيرة لفهم أفضل واستخلاصات أعمق؟
هناك عدة أدوات تصور متاحة للبيانات الكبيرة ، مثل Tableau و QlikView و Apache Superset. تتيح هذه الأدوات للمستخدمين إنشاء لوحات تحكم تفاعلية وجذابة بصرياً وتقارير لتحليل وتفسير البيانات الكبيرة.
هناك عدة أدوات تصور متاحة للبيانات الكبيرة ، مثل Tableau و QlikView و Apache Superset. تتيح هذه الأدوات للمستخدمين إنشاء لوحات تحكم تفاعلية وجذابة بصرياً وتقارير لتحليل وتفسير البيانات الكبيرة.
ما هي أفضل الممارسات للعمل مع تقنيات البيانات الكبيرة؟
بعض أفضل الممارسات للعمل مع تقنيات البيانات الضخمة تشمل التحكم السليم في البيانات وتدابير الأمان، وتحسين الأداء عن طريق المعالجة المتوازية والحوسبة الموزعة، ومراقبة النظام وضبطه بانتظام لمعالجة البيانات بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، من المهم ضمان التوافق والتكامل مع الأنظمة والتقنيات الحالية.
بعض أفضل الممارسات للعمل مع تقنيات البيانات الضخمة تشمل التحكم السليم في البيانات وتدابير الأمان، وتحسين الأداء عن طريق المعالجة المتوازية والحوسبة الموزعة، ومراقبة النظام وضبطه بانتظام لمعالجة البيانات بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، من المهم ضمان التوافق والتكامل مع الأنظمة والتقنيات الحالية.
ما هو التصور بلغة Python لتحليل البيانات؟
تصور بيثون لتحليل البيانات هو منتج تدريب يعلم الأفراد كيفية استخدام بشكل فعال مكتبات بيثون مثل Matplotlib و Seaborn و Plotly لإنشاء تصورات جذابة ومفيدة لتحليل البيانات.
تصور بيثون لتحليل البيانات هو منتج تدريب يعلم الأفراد كيفية استخدام بشكل فعال مكتبات بيثون مثل Matplotlib و Seaborn و Plotly لإنشاء تصورات جذابة ومفيدة لتحليل البيانات.
لماذا يعد تصور البيانات مهمًا لتحليل البيانات؟
التصورات البيانية البيانات هي مهمة في تحليل البيانات لأنها تمكننا من فهم أنماط البيانات المعقدة والاتجاهات والعلاقات بسهولة وسرعة أكبر. تساعد التصورات في اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات، وتحديد الأنماط والقيم الشاذة، وتقديم النتائج لأطراف العلاقة.
التصورات البيانية البيانات هي مهمة في تحليل البيانات لأنها تمكننا من فهم أنماط البيانات المعقدة والاتجاهات والعلاقات بسهولة وسرعة أكبر. تساعد التصورات في اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات، وتحديد الأنماط والقيم الشاذة، وتقديم النتائج لأطراف العلاقة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

تقدم حزمة حقائب التدريب الشاملة الخاصة بنا حول الرسوم التوضيحية باستخدام بايثون لتحليل البيانات! تم تصميم هذا المنتج بشكل خاص للمدربين الذين يرغبون في تقديم دورات عالية الجودة وشيقة حول هذا الموضوع الحاسم. في عالم البيانات اليومي الذي يعتمد على البيانات، فإن القدرة على توضيح البيانات والتواصل بها بفعالية أمر ضروري لاتخاذ القرارات المستنيرة. تغطي حقائب التدريب الخاصة بنا جميع جوانب تصور البيانات باستخدام بايثون، مما يوفر للمدربين الأدوات التي يحتاجون إليها لتمكين المتعلمين بهذه المهارة الحيوية. تتكون هذه الحزمة من مجموعة متنوعة من الموارد التي تمت مراعاتها بعناية لضمان أن المدربين لديهم كل ما يحتاجونه لتقديم جلسات فعالة وشيقة. تشمل الحقائب: 1. شرائح تقديم متكاملة: شرائح عرض تم تصميمها بشكل احترافي تغطي كل مفهوم بالتفصيل. هذه الشرائح سهلة الفهم ومزودة بصور مقنعة لتعزيز فهم المتعلمين. 2. دليل المدرب: دليل مفصل يوفر للمدربين تعليمات خطوة بخطوة حول كيفية تقديم كل جلسة بفعالية. يتضمن نصائح وأنشطة مقترحة وأسئلة للنقاش لتعزيز التعلم النشط والانخراط. 3. تمارين عملية: تمارين عملية للمشاركين لتعزيز فهمهم لتقنيات تصور بايثون. تم تصميم هذه التمارين لتكون تفاعلية وتوفر للمتعلمين تجربة عملية لتعزيز مهاراتهم. 4. مجموعات البيانات المثالية: مجموعات بيانات حقيقية توضح تقنيات تصور مختلفة. تسمح هذه المجموعات للمتعلمين بممارسة تلاعب البيانات وتصورها لاكتساب رؤى وحل المشكلات. 5. تقييمات: تقييمات قبل وبعد التدريب لتقييم معرفة المشاركين وتتبع تقدمهم طوال الحقيبة. تساعد هذه التقييمات المدربين على تحديد مجالات التحسين وضمان وصول المتعلمين إلى أهدافهم التعليمية. من خلال استخدام حقائب التدريب لدينا، يمكن للمدربين أن يقدموا بثقة دورات شاملة حول تصور البيانات باستخدام بايثون لتحليل البيانات. سواء كنت مدربًا ذو خبرة أو جديدًا في مجال التدريب، ستساعد حزمتنا في تقديم جلسات جذابة ومؤثرة تزود المتعلمين بمهارات قيمة في تصور البيانات. استثمر في برنامج التدريب الخاص بك اليوم وقم بتعزيز تجربة التعلم للمشاركين.
مقدمة للتصور البياني باستخدام البايثون لتحليل البيانات
أهمية تصور البيانات في مجال تحليل البيانات
نظرة عامة على بايثون كلغة برمجة قوية لتصور البيانات
نظرة عامة على البايثون كلغة برمجة قوية لتصور البيانات
أساسيات تصور البيانات باستخدام لغة البايثون:
فهم أنواع مختلفة من تقنيات تصور البيانات
مقدمة إلى مكتبات Python الشهيرة لتصور البيانات (matplotlib و seaborn و plotly)
مقدمة للمكتبات الشهيرة في لغة البايثون لتصور البيانات (matplotlib, seaborn, plotly)
تحليل البيانات الاستكشافية باستخدام Matplotlib
البدء في استخدام Matplotlib وبناء جملته
إنشاء أنواع مختلفة من الرسوم البيانية والمخططات (مخطط الشريط، مخطط الخط، مخطط النقاط)
تخصيص البصريات للحصول على رؤى أفضل
تصور البيانات المتقدمة باستخدام Seaborn
استكشاف مكتبة Seaborn لتصور البيانات الإحصائية
إنشاء خريطة حرارية، رسم صندوقي، ورسم كمان لتحليل توزيع البيانات
استخدام ميزات الطرفية والرسوم البيانية الزوجية والرسوم البيانية للانحدار المتقدمة في Seaborn.
التصور التفاعلي للبيانات مع Plotly:
مقدمة لـ Plotly كمكتبة تصوير تفاعلية
إنشاء رسوم بيانية تفاعلية، 3: رسوم بيانية، وتصورات متحركة
دمج تصورات بلوتلي في تطبيقات الويب
تقنيات التصور لبيانات السلاسل الزمنية:
فهم البيانات المتسلسلة وخصائصها
تصور البيانات المتسلسلة باستخدام الرسوم البيانية الخطية، والرسوم البيانية الشريطية، والرسوم البيانية المكدسة
تطبيق تقنيات مثل المتوسطات المتحركة والتحليل لتحقيق رؤى أفضل
تصور البيانات الجغرافية باستخدام لغة البرمجة بايثون
مقدمة في البيانات الجغرافية وتصورها
استخدام مكتبات Python (geopandas، matplotlib، folium) للتخطيط والتحليل المكاني
إنشاء خرائط كوروبليث (Choropleth) وخرائط نقاط وخرائط تفاعلية
لوحات تحكم تفاعلية لتصور البيانات.
نظرة عامة على إطارات لوحة القيادة التفاعلية (Dash، Bokeh، Flask)
تصميم لوحات تفاعلية لعرض مجموعة من التصوير البياني
دمج تفاعل المستخدم والتفاعل في لوحات القيادة
أفضل الممارسات في تصور البيانات باستخدام لغة البرمجة بيثون
تحسين المرئيات لتحقيق الوضوح وسهولة القراءة
تنسيق الرسوم البيانية للعروض التقديمية والتقارير المهنية
التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتحسين الأداء في تصورات Python

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هي الأدوات الشهيرة لتنقيب البيانات في البيانات الضخمة؟
الأدوات الشائعة لتنقيب البيانات في البيانات الضخمة تشمل Apache Mahout و Weka و RapidMiner. تقدم هذه الأدوات ميزات مثل خوارزميات التعلم الآلي وتصور البيانات والتحليل الإحصائي.
الأدوات الشائعة لتنقيب البيانات في البيانات الضخمة تشمل Apache Mahout و Weka و RapidMiner. تقدم هذه الأدوات ميزات مثل خوارزميات التعلم الآلي وتصور البيانات والتحليل الإحصائي.
كيف يمكنني تصور البيانات الكبيرة لفهم أفضل واستخلاصات أعمق؟
هناك عدة أدوات تصور متاحة للبيانات الكبيرة ، مثل Tableau و QlikView و Apache Superset. تتيح هذه الأدوات للمستخدمين إنشاء لوحات تحكم تفاعلية وجذابة بصرياً وتقارير لتحليل وتفسير البيانات الكبيرة.
هناك عدة أدوات تصور متاحة للبيانات الكبيرة ، مثل Tableau و QlikView و Apache Superset. تتيح هذه الأدوات للمستخدمين إنشاء لوحات تحكم تفاعلية وجذابة بصرياً وتقارير لتحليل وتفسير البيانات الكبيرة.
ما هي أفضل الممارسات للعمل مع تقنيات البيانات الكبيرة؟
بعض أفضل الممارسات للعمل مع تقنيات البيانات الضخمة تشمل التحكم السليم في البيانات وتدابير الأمان، وتحسين الأداء عن طريق المعالجة المتوازية والحوسبة الموزعة، ومراقبة النظام وضبطه بانتظام لمعالجة البيانات بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، من المهم ضمان التوافق والتكامل مع الأنظمة والتقنيات الحالية.
بعض أفضل الممارسات للعمل مع تقنيات البيانات الضخمة تشمل التحكم السليم في البيانات وتدابير الأمان، وتحسين الأداء عن طريق المعالجة المتوازية والحوسبة الموزعة، ومراقبة النظام وضبطه بانتظام لمعالجة البيانات بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، من المهم ضمان التوافق والتكامل مع الأنظمة والتقنيات الحالية.
ما هو التصور بلغة Python لتحليل البيانات؟
تصور بيثون لتحليل البيانات هو منتج تدريب يعلم الأفراد كيفية استخدام بشكل فعال مكتبات بيثون مثل Matplotlib و Seaborn و Plotly لإنشاء تصورات جذابة ومفيدة لتحليل البيانات.
تصور بيثون لتحليل البيانات هو منتج تدريب يعلم الأفراد كيفية استخدام بشكل فعال مكتبات بيثون مثل Matplotlib و Seaborn و Plotly لإنشاء تصورات جذابة ومفيدة لتحليل البيانات.
لماذا يعد تصور البيانات مهمًا لتحليل البيانات؟
التصورات البيانية البيانات هي مهمة في تحليل البيانات لأنها تمكننا من فهم أنماط البيانات المعقدة والاتجاهات والعلاقات بسهولة وسرعة أكبر. تساعد التصورات في اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات، وتحديد الأنماط والقيم الشاذة، وتقديم النتائج لأطراف العلاقة.
التصورات البيانية البيانات هي مهمة في تحليل البيانات لأنها تمكننا من فهم أنماط البيانات المعقدة والاتجاهات والعلاقات بسهولة وسرعة أكبر. تساعد التصورات في اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات، وتحديد الأنماط والقيم الشاذة، وتقديم النتائج لأطراف العلاقة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

منتجات ذات صلة

هذا المواد التدريبية تقدم دليل شامل لتعلم برمجة الأردوينو ابتداءً من الأساسيات. يتضمن مشروعًا عمليًا حيث سيتمكن المشاركون من استخدام جهاز استشعار الأمواج فوق الصوتية HC-SR04 لإنشاء مشروع أردوينو عملي بالكامل.

هذا المواد التدريبية تركز على إتقان نظام التشغيل AUTOSAR/OSEK OS ، والذي يعتبر أول نظام تشغيل في الوقت الحقيقي (RTOS) في صناعة البرمجيات السيارات. سيتعلم المشاركون المفاهيم الأساسية والميزات والوظائف لنظام التشغيل AUTOSAR/OSEK OS ، مما يمكّنهم من تطوير تطبيقات برمجية سيارات فعالة وموثوقة.

تم تصميم هذا المادة التدريبية لتعليم الأفراد كيفية كتابة الوثائق الصحيحة. يغطي أهمية الكتابة الواضحة والموجزة، تنظيم المعلومات بفعالية، استخدام أمثلة ورسوم بيانية ذات صلة، وضمان توفر الوثائق بشكل سهل الاستخدام. ستتعلم المشاركون نصائح وتقنيات عملية لإنشاء وثائق تفهم بسهولة وتؤثر بشكل إيجابي على الجمهور المستهدف.

هذه الحقائب التدريبية ستعلمك كيفية تعزيز مهارات تحليل البيانات، التعلم الآلي، والتحليلات عن طريق استغلال قدرات مكتبات التصور الشهيرة مثل Matplotlib و Seaborn و Bokeh. تعلم كيفية إنشاء رسوم بيانية ورسوم بيانية ورسوم بيانية ذات تأثير وجاذبية بصرية للتواصل الفعال لبياناتك المعتمدة على الأدلة.

هذه الحقائب التدريبية ستعلمك كيفية تعزيز مهارات تحليل البيانات، التعلم الآلي، والتحليلات عن طريق استغلال قدرات مكتبات التصور الشهيرة مثل Matplotlib و Seaborn و Bokeh. تعلم كيفية إنشاء رسوم بيانية ورسوم بيانية ورسوم بيانية ذات تأثير وجاذبية بصرية للتواصل الفعال لبياناتك المعتمدة على الأدلة.