لوحة المتصدرين

السلام عليكم هو ممكن باستخدم لغه برمجه زي باثيون تكون لوحد كافي في مجال تحليل البيانات ؟

هل في أمر يخليني اطلب من الكائن يتوجه لمكان ثم يتوقف ثم يسأل ثم ينتظر, باختصار هل هناك أمر (ثم) في البرمجة؟؟

السلام عليكم انا هنا لم بستخدم الكود ده مش بيعرض جميع القيم وانا عاوز اعرض جميع القيمه اعمل اي ؟ ودي البيانات value = diabetes['Insulin'].value_counts() diabetes_clean.csv

السلام عليكم هل باثيون متفوق في مجال الاتمتة ؟

هل يوجد عندكم دورة تطبيقات الاندرويد باسنخدام لغة كوتلن؟ واذا لم يوجد هل يمكنني ان اعرض بعض المشاكل عليكم ليتم حلها؟

في الوقت الحالي يوجد دورة الجافاسكريبت التي تحتوي على تطوير التطبيقات بإستخدام React Native، و لكن مع مرور الوقت ربما سيتم إضافة دورات أخرى لتطوير التطبيقات بإستخدام كوتلن، بالنسبة لأسئلتك نعم يمكنك طرحها هنا في أي وقت تريد و سيتم مساعدتك في هذه المشاكل.

ظهار خظاء في الكود هو ده File "E:\PYHON\project-diabetes\Lib\site-packages\pandas\_config\config.py", line 132, in _get_single_key raise OptionError(f"No such keys(s): {repr(pat)}") pandas._config.config.OptionError: No such keys(s): 'diaplay.max_rows'

السلام عليكم لو سيبت قيمه الoutliers في البيانات زي ماهي فا ده تاثيرا اي علي النموذج ؟

القيم المتطرفة تؤدي إلى تشويه المتوسطات أو أوزان الانحدار في النماذج، خاصة إذا كنت تستخدم نماذج حساسة للقيم المتطرفة مثل الانحدار الخطي، حيث قد تسحب خط الانحدار باتجاهها، مما يؤدي إلى نتائج غير دقيقة، و إذا كانت القيم المتطرفة بعيدة جدا عن نطاق البيانات الأساسية، فقد تؤدي إلى زيادة التباين في النموذج، مما يجعله أقل قدرة على التعميم على بيانات جديدة. و بهذه الطريقة تتأثر جودة التنبؤات، حيث أن القيم المتطرفة قد تؤدي إلى انحراف التنبؤات، خاصة إذا كانت البيانات محدودة وتحتوي على قيم متطرفة بارزة، لذا من الأفضل معالجة القيم المتطرفة قبل بناء النموذج، سواء عن طريق إزالتها، أو استخدام طرق مثل التحويلات التي تقلل من تأثيرها.

السلام عليكم لو انا اتاكيدت ان القيمه الموجود في البيانات مش صحيح هل الافضل ان امسح والا الافضل ان استخدم الKNNImputer الموجود في مكتبه sklearn ؟

يعتمد هذا الأمر على نوع وطبيعة البيانات ومدى تكرار القيم الناقصة أو الخاطئة، فالحذف مفيد إذا كانت نسبة البيانات الخاطئة قليلة مقارنة بحجم البيانات بالكامل، و الحذف هنا يقلل من المخاطر التي قد تنجم عن التنبؤ الخاطئ أو القيم التقديرية غير الدقيقة، لكن إذا كانت البيانات المفقودة كبيرة أو تؤثر على عينة هامة، فقد يؤدي الحذف إلى تقليل تمثيل البيانات وبالتالي التأثير على النتائج النهائية للنموذج. أما KNNImputer يعمل عن طريق تقدير القيم المفقودة استنادا إلى الجيران الأقرب في البيانات، ويكون مناسبا إذا كانت البيانات المفقودة تعتمد إلى حد كبير على خصائص أخرى في البيانات، بينما قد يضيف بعض التعقيد الحسابي إذا كانت البيانات كبيرة جدا، وقد لا يكون مناسبا إذا كانت القيم الخاطئة لا يمكن التنبؤ بها بشكل جيد بناء على البيانات المحيطة. و يمكنك كذلك تجربة تقييم أداء النموذج بعد استخدام كل طريقة لمعرفة أيها يعطي نتائج أفضل.

حاليا بايثون تعتبر واحدة من أفضل اللغات في مجال الأتمتة وهذا لأنها تتميز ببساطتها وسهولة قراءتها، مما يسهل على المبرمجين الجدد والمتمرسين استخدامها في الأتمتة، توفر بايثون مكتبات قوية لأتمتة واجهات الويب، أو واجهات سطح المكتب، كما يمكن دمج بايثون بسهولة مع لغات وأدوات أخرى، مما يزيد من مرونتها وقوتها في مشاريع الأتمتة الكبيرة والمعقدة.

نعم بايثون يعد من أفضل اللغات في مجال الأتمتة و هذا لأنها تحتوي على العديد من المكتبات المساعدة مثل Selenium لأتمتة المتصفحات، PyAutoGUI لأتمتة الواجهات الرسومية، وrequests لإجراء طلبات HTTP، وهذه المكتبات تجعل تنفيذ الأتمتة أكثر سهولة وسرعة، كما توجد العديد من الموارد المجانية التي تسهل تعلم أتمتة المهام باستخدام بايثون، و يمكن استخدام بايثون لأتمتة العديد من المهام، سواء كانت متعلقة بالتفاعل مع الأنظمة أو البرمجيات الأخرى أو حتى إدارة البيانات والملفات. و يمكنك أن تطلع على هذه الأجوبة التي ستفيد :

نعم يمكنك استخدام لغة بايثون وحدها في تحليل البيانات، لأنها تحتوي على مكتبات قوية تسهّل العمل في هذا المجال من أهم هذه المكتبات: Pandas: لتنظيم البيانات وتحليلها. NumPy: للعمليات الرياضية. Matplotlib و Seaborn: لرسم المخططات والرسوم البيانية. Scikit-Learn: لتطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي. كما أن لغة بايثون سهلة التعلم، وتوفر أدوات مثل Jupyter Notebook التي تجعل العمل على التحليل سهل وممتع. فمثلا مكتبتا Matplotlib و Seaborn هي مكتبتان لتصور البيانات وإنشاء الرسوم البيانية ف Matplotlib توفر أساسيات الرسم، بينما Seaborn تضيف إمكانيات متقدمة وجمالية للرسومات كما تسهل عرض البيانات واستخراج الأنماط منها عبر المخططات المختلفة مثل الرسوم البيانية الشريطية والرسوم البيانية الخطية ومن خلال استخدامك لهذه الأدوات ستتمكن من العمل على مختلف مراحل تحليل البيانات، من جمع البيانات وتنظيفها، مرورا بتحليلها ووصولا إلى بناء النماذج التنبؤية وتصور النتائج وبايثون توفر بيئة متكاملة لذلك.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. نعم، لغة بايثون تعتبر من أقوى وأشهر اللغات المستخدمة في مجال تحليل البيانات ويمكن استخدامها والإعتماد عليها بشكل كامل في هذا المجال . هناك العديد من المكتبات وأطر العمل والبرامج والمواقع والمنصات التي تجعل بايثون مفيدة جدا في مجال تحليل البيانات، مثل: Pandas NumPy Matplotlib و Seaborn SciPy Scikit-learn Statsmodels Jupyter Notebooks Google Colab تلخيصا لما سبق بايثون يمكن أن تكون كافية تماماً لتحليل البيانات في أغلب الحالات بفضل الأدوات والمكتبات القوية التي تدعمها.

بالتأكيد يمكن استخدام لغة برمجة مثل بايثون أو R بشكل كاف في مجال تحليل البيانات، فكلتا اللغتين توفران مجموعة قوية من المكتبات والأدوات التي تسهل تحليل البيانات ومعالجتها، فبايثون سهلة التعلم ولها مجتمع دعم كبير، و متعددة الاستخدامات، حيث يمكن استخدامها في تطوير الويب، الأتمتة، وغيرها، و كذلك R مصممة خصيصا للتحليل الإحصائي، و قوية في التصور البياني وتحليل البيانات الإحصائية، و يبقى اختيار اللغة يعتمد على احتياجاتك الخاصة والمجال الذي تعمل فيه، ولكن كلتا اللغتين تعتبران خيارين ممتازين لتحليل البيانات.

نعم يمكن أن تكون هذه اللغات كافية بشكل كبير في مجال تحليل البيانات، حيث توفران الأدوات اللازمة لمعظم العمليات التي تحتاجها، حيث أن بايثون تعتبر خيارا ممتازا للمبتدئين والمحترفين على حد سواء، و توفر مكتبات قوية لتحليل البيانات وتعلم الآلة، بالإضافة إلى مكتبات متقدمة لمجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. بايثون مناسبة إذا كنت تخطط للقيام بأعمال تحليلية وتطوير تطبيقات في نفس الوقت. و حتى لغة R تتميز بتركيزها القوي على الإحصائيات والتحليل الرياضي، وهي شائعة جدا في الأوساط الأكاديمية والأبحاث العلمية، و تحتوي على مكتبات قوية، مما يجعلها مناسبة لتحليل البيانات الاستكشافية وبناء النماذج الإحصائية بسهولة.

السلام عليكم ده الكود plt.figure(figsize=(12,8)) sns.histplot(data=diabetes , x="Insulin" , bins=30, kde=True) plt.title("Distribution of Insulin Levels") plt.xlabel("Insuline Level") plt.ylabel("Frequency") plt.grid(True) plt.show() وده الرسم البياني الخاصه بالكود انا عاوز اضافيه تاريخ البيانات دي في العرض ده فا ازي اعمل كده ؟

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. هل تقصد إضافة التاريخ في عنوان الرسم البياني أم ماذا ؟ إذا كنت تريد إظهاره في الرسم البيانات ليوضح تاريخ السنة الخاصة بتلك البيانات يمكنك إستخدام التالي : import datetime # الحصول على تاريخ اليوم today = datetime.datetime.today().strftime("%Y-%m-%d") plt.figure(figsize=(12,8)) sns.histplot(data=diabetes , x="Insulin" , bins=30, kde=True) plt.title(f"Distribution of Insulin Levels - Date: {today}") plt.xlabel("Insulin Level") plt.ylabel("Frequency") plt.grid(True) plt.show() وهنا إستخدمت تاريخ اليوم ولكن انت يمكنك وضع أى تاريخ تريده . وهكذا سيتم طباعته في عنوان الرسما البياني.

الراتب ذلك أمر تحدده أنت، وكمثال ليس أكثر حدد مبلغًا ثابتًا، لنقل 5000 جنيه مصري (أو أي مبلغ آخر تتفقان عليه)، وسيكون الراتب ضمانًا لشريكك، بغض النظر عن أداء العمل، وهناك عوامل لتحديد الراتب: خبرة الشريك في المجال. حجم العمل وعدد ساعات العمل المتوقعة منه. متوسط الرواتب في سوق العمل لمثل تلك الوظائف. هل سيزيد الراتب مع مرور الوقت وزيادة المبيعات؟ وكيف سيتم احتساب هذه الزيادة؟ وهل سيكون هناك حوافز إضافية للشريك بناءً على أدائه وزيادة المبيعات؟ بالإضافة إلى الراتب، قم بتقديم نظام مشاركة في الأرباح، حيث يحصل شريكك على نسبة مئوية من صافي الربح، أي تقديم 20٪ من صافي الربح الأمر الذي سيشجعه على العمل الجاد لزيادة المبيعات والأرباح. وفي حالة تكبد العمل خسارة فذلك أمر وار جدًا ولا يوجد مشروع بدون خسارة، عليك الاتفاق على تقاسم الخسارة مع شريكك، مثلاً تقسيم الخسارة بنسبة 50/50، أو 60/40، أو أي نسبة أخرى تتفقان عليها، وسيضمن ذلك أن يكون هو مسؤولاً أيضًا عن أداء العمل. وكمثال على كيفية عمل هيكل الشراكة: أنت تقدم 100000 جنيه مصري كرأس مال لبدء العمل. يحصل هو على راتب شهري قدره 5000 جنيه مصري. يحقق العمل صافي ربح قدره 20000 جنيه مصري في شهر واحد. يحصل على 20٪ من صافي الربح، أي 4000 جنيه مصري (بالإضافة إلى راتبه). إن تكبد العمل خسارة قدرها 10000 جنيه مصري في شهر واحد، فستقسم أنت وهو الخسارة بنسبة 50/50، وبالتالي سيكون مسؤولاً عن 5000 جنيه مصري من الخسارة.