Python for Data Science: دليل برمجة Python خطوة بخطوة لإتقان البيانات الضخمة والتحليل وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي
genuine image
Python for Data Science: دليل برمجة Python خطوة بخطوة لإتقان البيانات الضخمة والتحليل وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي
هذا هو الكتاب الذي تحتاج إلى فهم وإتقان أساسيات وأهمية تقنيات علوم البيانات لبدء عملك أو نقله إلى المستوى التالي.
Python لعلوم البيانات: DLYL BRMJHA Python خوا بططه إلى إقصان البيانوت الضاحكة وتل محل آلم الآلئة وذالكا
منتج #: 28321063

Python لعلوم البيانات: DLYL BRMJHA Python خوا بططه إلى إقصان البيانوت الضاحكة وتل محل آلم

منتج #: 28321063

SAR 80

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

*All items will import from أمريكا

    • متوفر فى المخزون
    أمريكا مستورد من متجر USA

    كمية:

    اطلب الآن واحصل عليه حول الإثنين, يونيو 29
    معاملة آمنةمعاملة آمنة

    تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية

    أفضل شركائنا اللوجستيين
    • fedex
    • dhl
    • aramex
    هذا هو الكتاب الذي تحتاج إلى فهم وإتقان أساسيات وأهمية تقنيات علوم البيانات لبدء عملك أو نقله إلى المستوى التالي.
    كفالة يو كير:
    لا شيء
    اختر الباقة
    buy now pay later

    اشتر الآن وادفع لاحقاً

    fast shipping

    شحن
    سريع

    free return

    استرجاع
    مجاني*

    تغليف أمن

    تغليف أمن

    منتجات أصلية %100

    منتجات أصلية %100

    pci-dss

    PCI DSS Compliance

    iso certified

    ISO 27001 Certified

    paypal payment
    visa payment
    mastercard payment
    tamara payment
    Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of أمريكا store (110-120). Recommended power converters اشتري الآن.

    مايفيد

    التعلم الشامل
    This guide covers Python programming, big data, and machine learning, offering a structured approach for learners to master essential concepts and tools in data science efficiently.
    تطبيقات عملية
    Real-world examples and hands-on projects help users apply learned concepts, ensuring they can effectively tackle data analysis, machine learning, and AI tasks in practical situations.
    نهج سهل الاستخدام
    Step-by-step instructions and clear explanations make complex topics accessible to beginners, allowing anyone to gain proficiency in data science regardless of their prior programming experience.

    تفاصيل المنتج

    Step-by-step Python programming guide to master data analysis, machine learning, and artificial intelligence. Discover the power of Python for big data at Ubuy السعودية.
    • دليل خطوة بخطوة لبرمجة Python لعلوم البيانات
    • يغطي تحليلات البيانات الضخمة والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
    • يشرح 12 خوارزمية شائعة للتعلم الآلي بلغة سهلة الفهم
    • يوفر نظرة عامة شاملة على وظائف وطرق وكلمات Python للتشفير المتقدم
    • يناقش التطور التاريخي والاتجاهات الحالية في البيانات الضخمة وتعدين البيانات
    • مليئة بأمثلة واقعية وأسماء أدوات للتنفيذ العملي
    وزن العنصر2 رطل (910 جرام)

    من يجب أن يشتري؟

    Suitable For
    • المبتدئين في البرمجة

      Ideal for those new to coding, as it simplifies complex Python concepts through guided tutorials and exercises.

    • عشاق علوم البيانات

      Perfect for individuals looking to start a career in data science or improve their skill set in data analysis.

    • متعلمو التعلم الآلي

      Great resource for users wanting to understand and implement machine learning algorithms using Python effectively.

    Not Suitable For
    • المبرمجين المتقدمين

      Seasoned developers may find the content too basic and not challenging enough for their advanced skill levels.

    • علماء البيانات المتخصصون

      Professionals focused on niche areas of data science might not find the broad coverage detailed enough for their needs.

    • المستخدمون غير الفنيين

      Individuals without any technical background may struggle with programming concepts and find the material overwhelming.

    وصف المنتج

    Python لعلوم البيانات: DLYL BRMJHA Python خوا بططه إلى إقصان البيانوت الضاحكة وتل محل آلم الآلئة وذالكا

    هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا

    أسئلة وأجوبة العملاء

    • سؤال: ما هو محور كتاب ’بايثون لعلوم البيانات؟

      إجابه: يركز كتاب ’بايثون لعلوم البيانات‘ بشكل أساسي على تعليم القراء كيفية استخدام برمجة بايثون لمختلف تطبيقات علوم البيانات، بما في ذلك تحليل البيانات الضخمة، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي. مع التوجيه خطوة بخطوة، فإنه يسير من خلال المكتبات والأطر الأساسية التي هي جزء لا يتجزأ من إجراء تحليل البيانات وبناء النماذج التنبؤية. هذا النهج الشامل يمكّن المستخدمين، سواء كانوا مبتدئين أو متقدمين، من تطوير المهارات العملية في التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة وتفسيرها، مما يجعلها موردًا مثاليًا للنمو الأكاديمي والمهني في مجال علوم البيانات.
    • سؤال: لمن هذا الكتاب مناسب?

      إجابه: "Python for Data Science" مناسب لمجموعة متنوعة من القراء ، بدءًا من المبتدئين في رحلة البرمجة الخاصة بهم إلى عشاق البيانات الذين يتطلعون إلى تعميق فهمهم لـ Python. إنه مفيد بشكل خاص للطلاب الذين يدرسون علوم الكمبيوتر وعلوم البيانات والتعلم الآلي والمجالات ذات الصلة ، بالإضافة إلى المتخصصين في الصناعة الذين يسعون إلى تعزيز قدرات تحليل البيانات الخاصة بهم. التوجيه المنظم والأمثلة العملية المقدمة في الكتاب تزود القراء بالمهارات اللازمة للاستفادة من Python لتحديات علوم البيانات في العالم الحقيقي بشكل فعال.
    • سؤال: ما هي المواضيع الرئيسية التي يتناولها هذا الدليل؟

      إجابه: يغطي الدليل مجموعة متنوعة من المواضيع الرئيسية التي تعتبر ضرورية لإتقان علم البيانات من خلال بايثون. وتشمل هذه مفاهيم البرمجة التأسيسية، ومعالجة البيانات وتحليلها باستخدام مكتبات مثل Pandas، وتقنيات التصور باستخدام Matplotlib، ومبادئ التعلم الآلي من خلال Scikit-learn. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يستكشف موضوعات معقدة مثل معالجة اللغة الطبيعية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تضمن هذه التغطية الشاملة أن يتمكن القراء من تطوير فهم قوي للأدوات والتقنيات اللازمة للنجاح في عالم يعتمد على البيانات.
    • سؤال: كيف يساعد هذا الكتاب في تعلم التعلم الآلي؟

      إجابه: تتضمن ’بايثون لعلوم البيانات‘ أقسام مخصصة تتعمق في مفاهيم التعلم الآلي، مما يوفر إطارا واضحا لفهم كيفية عمل الخوارزميات وكيفية تنفيذها باستخدام بايثون. من خلال أمثلة الترميز العملية، يتعلم القراء كيفية المعالجة المسبقة للبيانات، وتدريب النماذج، وتقييم أدائها. ومن خلال العمل على هذه الأمثلة، يمكن للمتعلمين فهم تعقيدات أساليب التعلم الآلي المختلفة وتطبيقاتها العملية في سيناريوهات الحياة الواقعية، مثل التحليلات التنبؤية أو مهام التصنيف، مما يمكنهم من تطبيق هذه المهارات في مشاريعهم الخاصة.
    • سؤال: هل يمكنني استخدام هذا الكتاب إلى جانب مصادر التعلم الأخرى؟

      إجابه: قطعاً! يمكن أن يكون "Python for Data Science" رفيقًا ممتازًا لموارد التعلم الأخرى، مثل الدورات التدريبية عبر الإنترنت أو دروس الفيديو أو منصات الترميز التفاعلية. فهو يعزز المفاهيم المقدمة في تلك الموارد ويقدم نصًا شاملاً للرجوع إليه. ومن خلال مقارنة الأمثلة والتمارين الموجودة في الكتاب مع منصات أخرى، يمكن للقراء تعزيز فهمهم واكتساب خبرة عملية في البرمجة، وهو أمر بالغ الأهمية في ترسيخ مهاراتهم ومعارفهم في علوم البيانات.
    • سؤال: هل يوفر هذا الدليل تمارين عملية للتعلم العملي؟

      إجابه: نعم، تتضمن ’بايثون لعلوم البيانات‘ العديد من التمارين العملية التي تسمح للقراء بتطبيق ما تعلموه في سياقات العالم الحقيقي. تم تصميم هذه الأنشطة العملية لتحدي المستخدمين وتعميق فهمهم لبايثون في علم البيانات. من خلال العمل من خلال هذه التمارين، يمكن للقراء تعزيز مهاراتهم في البرمجة، ويصبحون بارعين في استخدام مكتبات معالجة البيانات، وبناء مجموعة من المشاريع، والتي يمكن أن تكون مفيدة للأغراض الأكاديمية أو طلبات العمل.
    • سؤال: هل هناك أي متطلبات مسبقة لفهم محتوى هذا الكتاب؟

      إجابه: في حين أن المعرفة السابقة بالبرمجة يمكن أن تكون مفيدة، فقد تم تصميم "Python for Data Science" لتكون في متناول المبتدئين. فهو يقدم مفاهيم برمجة بايثون الأساسية في بداية الكتاب، مما يسمح للقراء الذين ليس لديهم خبرة ببناء مهاراتهم تدريجيًا. أولئك الذين لديهم فهم أساسي لأساسيات البرمجة سيجدون أنه مفيد، ولكن تم تصميم الكتاب لاستيعاب جميع المتعلمين، مع التركيز على الوضوح والتقدم التدريجي من خلال المادة، مما يجعله دليلاً سهل الاستخدام.
    • سؤال: ما هي الموارد الإضافية التي تكمل هذا الدليل؟

      إجابه: بالإضافة إلى محتوى ’بايثون لعلوم البيانات‘، يمكن للقراء الاستفادة من المواد التكميلية مثل وثائق بايثون، ومجتمعات البرمجة عبر الإنترنت، ومجموعات البيانات ذات الصلة المتعلقة بالبيانات المتاحة على منصات مثل Kaggle. إن التعامل مع هذه الموارد يعزز تجربة التعلم، مما يسمح للقراء بممارسة وتطبيق مهاراتهم المكتسبة حديثًا. علاوة على ذلك، يمكن أن يوفر استكشاف الأدبيات الإضافية في علوم البيانات ومنتديات الترميز ودروس الفيديو رؤى أوسع وتقنيات متقدمة لبناء فهم شامل.
    • سؤال: ما مدى أهمية بايثون لمهنة في علم البيانات؟

      إجابه: تعد بايثون أمرًا بالغ الأهمية للعمل في مجال علوم البيانات نظرًا لتعدد استخداماتها وسهولة قراءتها ونظامها البيئي الواسع من المكتبات والأطر. تزود "Python for Data Science" القراء بالمعرفة اللازمة لتسخير Python بشكل فعال، مما يمكنهم من مواجهة تحديات البيانات المختلفة التي تتراوح من تنظيف البيانات إلى النمذجة التنبؤية المعقدة. مع اعتماد الشركات بشكل متزايد على اتخاذ القرارات القائمة على البيانات، فإن الكفاءة في بايثون لا تعزز فقط الآفاق المهنية ولكن أيضا تضع المهنيين في طليعة الحلول المبتكرة في تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي.
    • سؤال: أين يمكنني شراء "Python for Data Science" في المملكة العربية السعودية؟

      إجابه: يمكنك شراء "Python for Data Science: دليل برمجة Python خطوة بخطوة لإتقان البيانات الضخمة والتحليل والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي" من خلال Ubuy في المملكة العربية السعودية. تقدم Ubuy منصة سهلة الاستخدام حيث يمكنك العثور على هذا الكتاب إلى جانب العديد من الموارد التعليمية والبرمجية الأخرى. بفضل تشكيلة Ubuy الواسعة وخدماتها الفعالة، أصبح الحصول على هذا الدليل القيم لتعزيز مهاراتك في علم البيانات أمرًا مريحًا.

    Coding Theory مراجعة تحريرية

    Python for Data Science هو مورد رائع لأي شخص يتطلع إلى تعلم Python لتحليل البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. إنه مكتوب بطريقة سهلة المتابعة ويوفر فهمًا جيدًا للمفاهيم الأساسية المطلوبة لـ Python لعلوم البيانات. كما يغطي الكتاب الأدوات والمفاهيم الرياضية المعترف بها في الصناعة والتي يستخدمها علماء البيانات بالفعل. البيانات المعطاة مفصلة للغاية وتتضمن رمزًا لمساعدة القراء على فهم كيفية تشغيل الرمز.

    مراجعات العملاء وتقييماتهم

    5.0
    1 تقييمات العملاء
    • 5 نجمة
      100%
    • 4 نجمة
      0%
    • 3 نجمة
      0%
    • 2 نجمة
      0%
    • 1 نجمة
      0%

    أضف تقييم لهذا المنتج

    شارك أفكارك مع عملاء آخرين

    إيجابيات

    • سهل المتابعة
    • يوفر فهمًا جيدًا للمفاهيم الأساسية
    • يغطي الأدوات والمفاهيم الرياضية المعترف بها في الصناعة
    • Detailed explanation with code provided

    سلبيات

    • يفتقر إلى التفاصيل الحقيقية للتنفيذ الفعلي مع عدم وجود أمثلة للسياق

    تاريخ سعر المنتج

    معلومات مهمة

    • القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
    • ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.

    SAR 80

    اطلب الآن واحصل عليه حول الإثنين, يونيو 29

    كمية:

    معاملة آمنةمعاملة آمنة

    تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية

    أفضل شركائنا اللوجستيين
    • fedex
    • dhl
    • aramex
    أسرع توصيل عبر الحدود

    المميزات والفوائد

    • لا توجد خلفية في لغة الترميز المطلوبة
    • تعلم الفروق الدقيقة لـ 12 خوارزمية شائعة لتعلم الآلة
    • قائمة صريحة بجميع وظائف وطرق وكلمات بايثون المضمنة
    • تعرف على كيفية استخدام برمجة Python في التطوير والاختبار
    • التعمق في عملية استخراج البيانات والبيانات الضخمة
    • اتقان مكتبة Scikit-Learn