Скачать с ютуб عايز تبقي محلل بيانات محترف؟ الفيديو ده ليك 📊 | الخلاصة في تحليل البيانات| в хорошем качестве

عايز تبقي محلل بيانات محترف؟ الفيديو ده ليك 📊 | الخلاصة في تحليل البيانات|

📊 خريطة تعلم تحليل البيانات: دليل شامل للمبتدئين تحليل البيانات أصبح واحد من أهم المهارات المطلوبة في سوق العمل اليوم. إذا كنت مهتمًا بتعلم تحليل البيانات، هنا خارطة الطريق التي ستأخذك خطوة بخطوة لتصبح Data Analyst محترفًا. سنغطي الأساسيات التي تحتاجها لبدء رحلتك في هذا المجال الواسع. اتعلم تحليل البيانات باستخدام بانداس فى الفيديو ده[   • احترف تحليل البيانات باستخدام Pandas💻...  ] 00:00 مقدمة 00:24 الرياضيات والاحصاء 00:42 الأكسل 00:54 SQL 01:09 بايثون 01:21 تجهيز وتجميع البيانات 01:39 عرض البيانات والرسوم البيانية 02:01 machine learning 02:13 Big Data [   • سلسلة شرح كامل ل FastApi | خطوة بخطوة  ] الخطوة الأولى: الرياضيات والإحصاء تحليل البيانات يعتمد بشكل كبير على الرياضيات والإحصاء. تعلم المفاهيم التالية سيكون بداية قوية لك: المتوسط (Mean) الوسيط (Median) الانحراف المعياري (Standard Deviation) الاحتمالات (Probability) اختبار الفرضيات (Hypothesis Testing) الخطوة الثانية: تعلم برنامج إكسل (Excel) إكسل من الأدوات الأساسية في تحليل البيانات. يجب أن تتعلم: الدوال مثل VLOOKUP، SUMIF الجداول المحورية (Pivot Tables) الرسوم البيانية (Charts) لعرض البيانات بشكل مرئي الخطوة الثالثة: تعلم لغة البرمجة بايثون (Python) بايثون واحدة من أشهر اللغات المستخدمة في تحليل البيانات. يجب أن تبدأ بتعلم: Pandas: لتحليل ومعالجة البيانات Numpy: للعمل مع المصفوفات والعمليات الرياضية Matplotlib و Seaborn: لإنشاء الرسوم البيانية الخطوة الرابعة: SQL البيانات غالباً ما تكون مخزنة في قواعد البيانات، وهنا تأتي أهمية SQL. يجب أن تتعلم: أساسيات استعلامات SQL لجلب البيانات وتنقيحها من قواعد البيانات. الخطوة الخامسة: جمع وتجهيز البيانات تحليل البيانات يبدأ من تجميع البيانات وتنظيفها. يجب أن تتعلم تقنيات: تنظيف البيانات: إزالة القيم المفقودة والأخطاء تحويل البيانات: تحويل البيانات الخام إلى تنسيق جاهز للتحليل الخطوة السادسة: عرض البيانات (Data Visualization) العرض البصري للبيانات يساعدك في فهم الأنماط والاتجاهات. يمكنك استخدام: Matplotlib و Seaborn لإنشاء المخططات المختلفة Tableau و Power BI لإنشاء لوحات البيانات التفاعلية الخطوة السابعة: تعلم الآلة (Machine Learning) إذا كنت ترغب في الانتقال إلى المستوى المتقدم، يجب أن تبدأ بتعلم مبادئ تعلم الآلة باستخدام مكتبات مثل: Scikit-learn: لتطبيق النماذج المختلفة مثل الانحدار (Regression) والتصنيف (Classification) الخطوة الثامنة: البيانات الضخمة (Big Data) في المشاريع الكبيرة قد تحتاج إلى تعلم كيفية التعامل مع البيانات الضخمة باستخدام: Hadoop Spark نصائح عامة لا تتوقف عن التعلم! المجال دائم التطور، حاول متابعة كل جديد. التطبيق العملي مهم جداً: حاول بناء مشاريع صغيرة أثناء التعلم لتطبيق ما تتعلمه. لو عايز تفاصيل أكتر وجدول زمني لمساعدتك في تعلم كل هذه المهارات بالتدريج؟ 👇 🔗 زور اللينك ده: [https://shorturl.at/4K9wR] #DataScience #Python #Excel #SQL #Statistics #MachineLearning #Tableau #PowerBI #BigData #Hadoop #Spark #DataVisualization #Pandas #Numpy #ScikitLearn #Programming #تحليل_البيانات #برمجة #تعلم_بايثون #تعلم_البرمجة #دورات_تحليل_البيانات #تعليم_إكسل #تعليم_SQL #التعلم_الآلي #البيانات_الضخمة #باور_بي_آي #التعليم_الذاتي #تعلم_اونلاين #دورات_مجانية #كورسات_تحليل_البيانات #علم_البيانات #برمجة #data #dataanalytics #datascience #database #dataanalyst #dataanalytics #dataanalysis #البورصه #وظائف #وظائف_المستقبل الربح من python، كيفية الربح من البرمجة، الربح من الانترنت، العمل الحر، البرمجة والعمل الحر، البرمجة عن بعد، طرق الربح من python، الربح من python للمبتدئين، كيفية العمل على upwork، تحليل البيانات والربح.خارطة_شاملة_لتعلم_تحليل_البيانات