HR & Operations Managementعربى
Data Science for Beginners
An introductory guide to the world of data analysis
Unlock the power of data and transform your career.
What you'll learn
- Understanding data science concepts
- Basic statistical analysis techniques
- Data visualization methods
- Introduction to machine learning
- Using Python for data analysis
- Real-world data project implementation
About this book
Data Science for Beginners is your essential guide to understanding the fundamentals of data analysis and its applications. This book breaks down complex concepts into digestible insights, making it accessible for anyone eager to dive into the world of data.
With practical examples and step-by-step instructions, this book not only teaches you the theory behind data science but also equips you with the skills to apply what you've learned in real-world scenarios. Whether you aim to enhance your career or simply explore a new field, this book is the perfect starting point.
Who this book is for
- Aspiring data analysts
- Students in technology fields
- Professionals looking to upskill
- Entrepreneurs interested in data-driven decision making
- Anyone curious about data science
Why read this book
- Clear explanations of complex topics
- Hands-on projects to reinforce learning
- Access to online resources and tools
- Written by an experienced data scientist
Table of contents
1الفصل الأول: مدخل إلى علم البيانات
- تعريف علم البيانات وأهميته في مجالات الأعمال، الرعاية الصحية، والعلوم
- دور عالم البيانات والمهارات الأساسية المطلوبة لدخول المجال
- الفرق بين علم البيانات، تحليل البيانات (Data Analytics)، وهندسة البيانات (Data Engineering)
2الفصل الثاني: دورة حياة مشروع علم البيانات
- فهم المشكلة وتحديد الأهداف الإستراتيجية للمشروع
- مرحلة جمع البيانات وتحديد مصادرها المختلفة
- تنظيف البيانات وتجهيزها (Data Cleaning & Preprocessing) للتحليل
3الفصل الثالث: استكشاف وتحليل البيانات
- الإحصاء الوصفي والاستدلالي في فهم طبيعة البيانات
- استكشاف البيانات بصرياً وتوليد الفرضيات (EDA)
- تمثيل البيانات باستخدام الرسوم البيانية والمخططات التوضيحية
4الفصل الرابع: أدوات ولغات برمجة علم البيانات
- لغة البرمجة بايثون (Python) والمكتبات الأساسية (Pandas, NumPy, Matplotlib)
- لغة البرمجة R واستخداماتها في التحليل الإحصائي المتقدم
- مقدمة عن قواعد البيانات ولغة الاستعلام الهيكلية (SQL)
5الفصل الخامس: مقدمة في تعلم الآلة (Machine Learning)
- مفهوم تعلم الآلة والفرق بينه وبين الذكاء الاصطناعي التقليدي
- التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) وأنواعه (التصنيف والتنبؤ)
- التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) وتجميع البيانات (Clustering)
6الفصل السادس: أدوات ومنصات التحليل المتقدمة
- استخدام منصة SAS في التحليل الإحصائي وإدارة البيانات الضخمة
- توظيف منصة RapidMiner في بناء نماذج تعلم الآلة دون كود مكثف
7المقدمة وتمهيد الكتاب
- مقدمة عن تدفق المعلومات وأهمية استخراج المعرفة من البيانات
- مفهوم علم البيانات (Data Science) والربط بين البرمجة والإحصاء
8الفصل السابع: التحليلات في الوقت الفعلي في البيانات الضخمة
- نظرة عامة حول التحليلات في الوقت الفعلي (Real-time Analytics)
- كيفية تشغيل أنظمة التحليل الفوري للبيانات الضخمة ومعالجتها
- فوائد ومميزات استخدام التحليلات في الوقت الفعلي للمؤسسات
9الفصل الثامن: الشبكات التنافسية التوليدية (GANs)
- ما هي الشبكة التنافسية التوليدية (GAN)؟
- لماذا تم اختراع الشبكات التنافسية التوليدية في المقام الأول؟
- كيف تعمل الشبكات التنافسية التوليدية (GANs)؟
- ما المقصود بالنموذج التوليدي (Generative Model)؟
- ما المقصود بالنموذج المُميِّز (Discriminator Model)؟
- تطبيقات واستخدامات الشبكات التنافسية التوليدية في توليد ومعالجة البيانات وبناء النماذج الذكية المتطورة.