مقدمة لائقة - كان الهيكل منطقيا، ولكنني أتمنى لو كان هناك المزيد من الممارسة العملية إلى جانب الأمثلة الأساسية.
Exploratory Data Analysis in Python: Analyzing New Datasets
Learn how to confidently open, clean, and extract initial insights from any unfamiliar dataset using modern Python libraries and structured analytical workflows.
-
💬
مدرب ذكاء اصطناعي
اسأل عن أي درس واحصل على إجابة واضحة فورًا، في أي وقت. -
🕐
ابدأ في أي وقت
بلا جداول أو مواعيد نهائية — تعلّم بوتيرتك، وقتما يناسبك. -
🌐
بالعربية
الدروس والمهام والشهادة — كل ذلك بلغتك بالكامل.
حول هذه الدورة
Facing a brand-new dataset can feel overwhelming when you do not know where to start looking for patterns. This text-based course teaches you how to systematically approach, audit, and understand any dataset from scratch using Python.
You will transition from staring at raw rows of data to confidently extracting meaningful stories, identifying anomalies, and preparing data for deeper modeling. You will master the foundational habits that professional data analysts use to inspect data quality and uncover hidden relationships.
What you'll learn:
- Understand the foundational principles of exploratory data analysis and how to structure your initial inquiry.
- Clean and preprocess raw data by handling missing values, duplicates, and incorrect data types.
- Apply modern Pandas techniques and explore high-performance alternatives like Polars for efficient data manipulation.
- Analyze numerical and categorical distributions using descriptive statistics and correlation matrices.
- Write robust, readable data analysis code using modern Python practices, including basic type hints.
- Identify outliers and anomalies that could skew your analytical results or machine learning models.
You will begin by learning core terminology and the philosophy of data exploration before moving into step-by-step written explanations and code-based exercises. The material guides you logically from initial file loading to advanced multi-variable relationship analysis.
This course is designed for aspiring data analysts, researchers, and beginners who have a basic grasp of Python syntax and want to develop practical data-wrangling skills. No advanced mathematics or prior data science experience is required.
Start reading today to build a structured, professional workflow for analyzing any dataset you encounter.
ما الذي ستحصل عليه
-
📜
شهادة إتمام
أضفها إلى ملفك على LinkedIn -
💬
مدرّس AI شخصي
عالق في دورة؟ اسأل مدرّسك المدمج أي شيء، في أي وقت. -
♾️
وصول مدى الحياة
عُد متى شئت، بلا انتهاء -
📱
الهاتف أو الكمبيوتر
يعمل في أي مكان وعلى أي جهاز -
💸
استرداد خلال 14 يومًا
دون أسئلة -
⚡
قصير ومركَّز
2 ساعة 30 دقيقة من المحتوى التطبيقي
المراجعات (18)
أنا لست متأكدا أن هذا للمبتدئين تماما فهو يفترض بعض المعرفة السابقة التي لم يتم تعليمها بشكل صريح بعض الأمثلة كانت مربكة
It's a decent introduction. Could benefit from more diverse examples and a slightly better flow between modules.
وجدته مفيداً لتجديد المعلومات، لست متأكداً من أنه سيكون أفضل نقطة بداية لمبتدئ كامل، في الحقيقة.
Couldn't have asked for a better learning experience. The structure flowed perfectly, and the examples were incredibly relevant. Highly recommend!
انها دورة جيدة إذا كنت تملك بعض المعرفة المسبقة، بالنسبة للمبتدئين، بعض المفاهيم قد تكون تحدياً قليلاً، ولكن البنية منطقية.
مقدمة جيدة جداً، كانت الأمثلة مفيدة، لكنني أتمنى لو كان هناك المزيد من المواد التدريبية، قيمة جيدة مقابل التكلفة.
10-12-2016 تجربة تعلم رائعة، كانت السرعة مثالية والأمثلة توضح الأشياء حقاً، تستحق الوقت بالتأكيد.
أنا لست متأكدا أن هذا مثالي للمبتدئين بعض المفاهيم كانت مبهمة والأمثلة لم تكن واضحة دائما
لقد كانت الدورة رائعة، والأمثلة المستخدمة كانت دقيقة وساعدت حقا في ترسيخ المفاهيم، وتحسن فهمي بشكل كبير.
Found it useful. The flow was logical, and the illustrative examples helped solidify the ideas. Could have used a bit more depth.
لقد كانت تجربة تعلم رائعة! كان تدفق المعلومات ممتازاً، وكانت التمارين العملية أساسية. سعيد جداً بهذا.
مقدمة مفيدة، وكانت التفسيرات واضحة بوجه عام، ولكن بعض المفاهيم تحتاج إلى مزيد من الحفر.
Translated by كانت تجربة تعلم ممتازة حقا ، وكان التدفق منطقيا وكانت الأمثلة مفيدة للغاية.
A good introduction. The structure was mostly clear, but I wish there were a few more real-world examples. Still, learned a lot.
انه دورة متينة, البنية منطقية ومعظم الامثلة كانت مفيدة, يمكن استخدام بعض السيناريوهات من العالم الحقيقي
Informative and well-organized. Could benefit from more varied examples in later modules.
لقد تجاوزت هذه الدورة توقعاتي! كانت الأمثلة دقيقة وساعدت حقا في ترسيخ التعلم. بالتأكيد يستحق الوقت.
المتعلمون أخذوا أيضًا
🔥 رائج
🎓 بشهادة
Python و SQL لتحليل البيانات: من CSV إلى لوحة المعلومات
شهادة
تطبيق عملي
QR 540
→
🔥 رائج
🎓 بشهادة
بايثون للبيانات: خطوات المبتدئين الأولى
شهادة
تطبيق عملي
QR 540
→
⚡ الأفضل للبداية
🎓 بشهادة
تنظيف البيانات باستخدام بايثون: تنظيف وتحويل مجموعات البيانات
شهادة
تطبيق عملي
QR 180
→
🔥 رائج
🎓 بشهادة
بايثون لتحليل البيانات: أساس إعادة التدريب المهني
شهادة
تطبيق عملي
QR 540
→
الأسئلة الشائعة
ما الذي أحتاجه لأخذ هذه الدورة؟ +
يكفي هاتف أو كمبيوتر متصل بالإنترنت. بدون تثبيتات أو أجهزة خاصة.
كيف يمكنني الدفع؟ +
بالبطاقة عبر Stripe. لا نخزن بيانات البطاقة — يتولى Stripe ذلك بأمان.
هل يمكنني استرداد المال؟ +
نعم — استرداد كامل خلال 14 يومًا، دون أسئلة.
إلى متى يستمر وصولي؟ +
إلى الأبد. بمجرد الشراء، الدورة لك تعود إليها متى شئت.
هل سأحصل على شهادة؟ +
نعم. عند الإتمام ستحصل على شهادة يمكنك إضافتها إلى ملفك في LinkedIn.
مصمَّم للعاملين في
التقنية
التصميم
المالية
التسويق
الرعاية الصحية
التعليم
الضيافة
التصنيع
×2
اشحن مرة واحدة وادفع النصف
أضف QR 360 واحصل على 200 رصيد، بحيث تكلف كل دورة حوالي QR 45.00. لا تنتهي صلاحية الأرصدة أبداً.
QR 360
200 رصيد
QR 45.00 / دورة
أفضل قيمة
QR 900
550 رصيد
QR 40.91 / دورة
QR 1,800
1200 رصيد
QR 37.50 / دورة
الرصيد يصلح لأي دورة ولا ينتهي.