لوحة المتصدرين

السلام عليكم هل الخورزميات وهياكل البيانات مهمين في مجال تحليل البيانات ؟

السلام عليكم ده الكود statistical0 = diabetes.drop(['Outcome','DiabetesPedigreeFunction','Pregnancies'],axis=1).describe() statistical1 = diabetes.drop(['Glucose' , 'BloodPressure' , 'SkinThickness' , 'Insulin','BMI' ,'Age'],axis=1).value_counts().describe() plt.figure(figsize=(10,8)) statistical0.loc[['mean' , 'std' , 'min' , "25%" , "50%" , "75%", 'max']].transpose().plot(kind='bar',figsize=(12,8)) statistical1.loc(['mean' , 'std' , 'min' , '25%' , '50%' , '75%' , 'max']).transpose().plot(kind='bar' , figsize=(12,8)) plt.title("Statistical Summary of Diabetes Dataset") plt.xlabel("Features") plt.ylabel("Value") plt.xticks(rotation=30) plt.legend(["Mean" , "Std" , "Min" , "25%" , "50%" , "75%","Max"]) plt.grid(True) plt.tight_layout() plt.show() ودي البيانات diabetes_clean.csv

السلام عليكم هي المكتبه دي itertools الموجود في باثيون ؟

هو فيه فرق مابين الmodule وبين المكتبه ؟

انا شاهدت أساسيات الhtml وعلى وشك ان انتهي من أساسيات الcss ولكن لم تذكرو لي أن اطبق شيء متى التطبيق؟

ما هو الموقع الي يعطين مشاريع وهميه تساعدني في بناء سيره ذاتيه كمصمم جرافيكي فتشوب والستريتور

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته اما بعد من خلال فترة تعلمي على الموقع لاحظة ان الشرح دائما يكون جافا نوعاً ما بلا الوان غير تفاعلي يستخدم اسلب التلقين فقط هذا في هذا الاسلب في العصر الحديث قد لا يناسب اغلب الطلاب لما يقدمه العالم الان من تقدم في طرائق التعلم وايصال الفكرة والمعلومة فاتمنى ان يتم تحديث المحتوى متى ما امكن ذلك لكي يتلأم مع العصر الحديث , ثم ان هذه الملحوظة اتت بعد ان تم مقارنة محتوى الاكادمية مع محتوى غيرها من المواقع والقنوات المشهورة والتي تقدم نفس المحتوى ولا اريد الا ان ترتقي الاكادمية قدر المستطاع. قلت هذا الكلام عن دورة علوم الحاسوب وقد تعلمت لغة جافا و بايثون من المواقع والقنوات العلمية مع فائق الشكرك والعرفان على وقتكم الثمين الطالب: ابرهيم اليتين غالي

كمصمم جرافيك عليك تحديد تخصصك أولاً فلا يوجد مصمم لكل شيء، مثلاً مصمم شعارات وهويات أو مصمم منتجات أو UI/UX وهكذا. ثم قم بتفقد مواقع العمل الحر والمشاريع الخاصة بالتصميم ثم اختر مشروع مناسب لك واعمل على تنفيذه كأنك تعمل عليه بالفعل ثم ضعه بمعرض أعمالك، وهكذا لحين بناء معرض أعمال جيد وذلك سيحقق لك فائدة لأنك تقوم ببناء مشاريع مطلوبة بالفعل وسيصبح لديك أمثلة عليها.

.

تمام , جدا الف شكراا لحضرتكم جدا

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. itertools هي وحدة (module) مدمجة في بايثون وليس مكتبة منفصلة . حيث تُستخدم لتوليد تكرارات وتركيبات من العناصر. توفر itertools مجموعة من الدوالللعمل مع التكرارات مثل الدوال التي تسمح بإنشاء التكرارات المختلفة مثل combinations وpermutations وproduct بالإضافة إلى العديد من الدوال الأخرى. وإليك بعض الأمثلة عليها : count(start=0, step=1): تستخدم دالة count لإنشاء سلسلة من الأعداد التي تبدأ من start وتزداد بـ step مثل: import itertools counter = itertools.count(start=0, step=2) print(next(counter)) # 0 print(next(counter)) # 2 cycle(iterable): تستخدم دالة cycle لتكرار العناصر في قائمة أو سلسلة بشكل دائري. مثل: cyclic = itertools.cycle(['A', 'B', 'C']) print(next(cyclic)) # 'A' print(next(cyclic)) # 'B' وإليك التوثيق الرسمي الخاص بها : https://docs.python.org/3/library/itertools.html

هي من ضمن الوحدات المضمنة في بايثون أي موجودة في اللغة، وتوفر مجموعة من الوظائف التي تعمل على إنشاء وتعديل المتكررات iterators. وكما تعلم المتكررات هي كائنات في بايثون تستطيع استخدامها لتكرار خلال مجموعة من القيم. فلديك الميثودز التالية: count(): إنشاء متكرر يولد أرقامًا متتالية. cycle(): إنشاء متكرر يكرر مجموعة من القيم بشكل متكرر. islice(): إنشاء متكرر يقطع جزءًا من متكرر آخر. chain(): إنشاء متكرر يربط متكررات متعددة معًا. combinations(): إنشاء متكرر يولد جميع مجموعات العناصر من متكرر آخر. للتوضيح: import itertools colors = ["أحمر", "أخضر", "أزرق"] cycle_colors = itertools.cycle(colors) for i in range(7): print(next(cycle_colors)) ستحصل على: أحمر أخضر أزرق أحمر أخضر أزرق أحمر وكمثال آخر: import itertools numbers = itertools.count(start=1, step=1) for i in range(5): print(next(numbers)) ستحصل على: 1 2 3 4 5

و عليكم السلام: بالتأكيد فالخوارزميات مهمة في جميع مجالات التقنية فالخوارزميات تساعد في معالجة وتحليل البيانات بكفاءة أكبر. على سبيل المثال، خوارزميات الترتيب والتصفية هي أساسية لتحضير البيانات وتنقيحها قبل تحليلها. و لكن لا حاجة للتعمق فيها. فقد لا تكون جميع جوانب الخوارزميات وهياكل البيانات ضرورية لكل محلل بيانات، إلا أن معرفة أساسياتها يمكن أن تضيف الكثير لقيمة المحلل في الفريق وتمكنه من التعامل مع البيانات بشكل أكثر فعالية. فيجب عليك تعلم الاساسيات. ثم انتقل الى:

ستحتاج إلى تعلم الأساسيات الخاصة بالخوارزميات وهياكل البيانات، ولا حاجة للتعمق بها، بالطبع لو كان لديك الوقت تستطيع التعمق فذلك يجعلك مبرمج أفضل بسبب فهمك لما يحدث. فلديك مثلاً Sorting Algorithms، بالإضافة إلى Graph Algorithms وTree-based Algorithms وMatrix Factorization Algorithms. وأيضًا هياكل بيانات مثل الـ Arrays وLinked Lists وHash Tables بعد تخصيص وقت مناسب لتعلم الأساسيات، انتقل مباشرًة لتعلم المهارات اللازمة لمجال تحليل البيانات.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. نعم بالطبع الخوارزميات مهمة في جميع مجالات التقنية عموما سواء البرمجة أو تحليل البيانات وغيرها. و وهياكل البيانات ايضا مهمة جدا لتنظيم البيانات لديك بالطريقة المناسبة والتي توفر السرعة والفعالية في حفظ والتعامل مع البيانات. وإليك مزايا الخوارزميات وهياكل البيانات : تساعد الخوارزميات الفعالة والجيدة على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة و كفاءة كبيرة والتي تساعد المحللين من استخراج المعلومات بشكل أسرع دون الإنتظار لفترات طويلة. توفر هياكل البيانات طرقا منظمة وفعالة لتخزين البيانات مما يسهل الوصول إليها وإجراء العمليات المختلفة عليها وتطبيق الخوارزميات عليها. استخدام الخوارزميات المناسبة يمكن أن يقلل من استهلاك الموارد (كالذاكرة والوقت) ويزيد من فعالية التحليل. اختيار الخوارزمية الصحيحة (مثل الفرز والبحث) وهيكل البيانات المناسب (مثل المصفوفات، القوائم، الأشجار) يمكن أن يسهل العثور على الأنماط والاتجاهات داخل البيانات بشكل أسرع . التعامل مع البيانات وتنظيفها يتطلب فهما قويا لهياكل البيانات المناسبة للتعامل مع بيانات غير مرتبة أو ذات ترتيبات معقدة. العديد من تقنيات تحليل البيانات تعتمد على خوارزميات رياضية وإحصائية مثل خوارزميات التعلم الآلي التي تحتاج إلى هياكل بيانات مناسبة للتدريب والتحليل. عموما تعلم الخورزميات وهياكل البيانات مهمين لمحلل البيانات والتي ستعطيه أفضلية في تحليل البيانات والتعامل معها.

السلام عليكم هو اي الفرق مابين تحليل البيانات وبين Data visualization ؟ يعني التحليل هو الVisualization

و عليكم السلام، ال Data visualization هي عملية عرض البيانات بشكل مقروء للإنسان، و هناك طرق مختلفة لذلك منها المخططات البيانية و التدفقية. بينما تحليل البيانات هو عملية فهم البيانات و استنتاج أمور مختلفة منها، و للقيام بذلك فإن أحد الطرق هو استعمال ال Data visualization التي تسهل قراءة البيانات و بالتالي فهمها. كلمة visualization بحد ذاتها تعني "تصوير" أي تمثيل البيانات الرقمية على شكل صور و مخططات لذلك كما ذكرت فهي لا تعني التحليل و إنما هي جزء من عملية التحليل. تحياتي.

بسبب أن العمود لديك بها قيم 0 و 1وذلك يجعله غير رقمي بالنسبة لميثود describe. لعرض ذلك ستحتاج ميثود مثل value_counts فهي تعمل على البيانات الفئوية Categorical أو الثنائية Binary، وتُظهر عدد مرات ظهور كل قيمة في العمود. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt statistical = pd.read_csv("diabetes_clean.csv") numeric_stats = statistical.describe() outcome_freq = statistical['Outcome'].value_counts() fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6)) numeric_stats.loc[["mean", "std", "min", "25%", "50%", "75%", "max"]].transpose().plot(kind='bar', ax=ax1) ax1.set_title("Statistical Summary of Numeric Features") ax1.set_xlabel("Features") ax1.set_ylabel("Value") outcome_freq.plot(kind='bar', ax=ax2) ax2.set_title("Frequency Distribution of Outcome") ax2.set_xlabel("Outcome") ax2.set_ylabel("Frequency") plt.tight_layout() plt.show()