‫أهلا بكم من جديد.
‫والآن أنا متحمس جدًا لهذه السلسلة من مقاطع الفيديو أيضًا لأننا سنتحدث عن الباندا.
‫أتمنى أن أعطي هذا الرجل خمس مرات في الحياة الحقيقية.
‫ما أجمل حيوان هذا الباندا؟
‫الآن ، الشيء الذي يميز الباندا هو أنهم عادة ما يكون لديهم آذان سوداء ذات وجه أبيض وبعضهم
‫أسود حول أعينهم.
‫لكن في حالات نادرة ، ستحصل على أنماط مختلفة من اللون الأسود.
‫لا أنا أمزح.
‫نحن لا نتحدث عن حيوانات الباندا ، لكن هذا سيكون رائعًا.
‫نحن نتحدث عن الباندا في مكتبة تحليل البيانات.
‫الآن ، إذا كنت تقوم بالتعلم الآلي أو علم البيانات في بايثون ، فستستخدم الباندا.
‫ويتم استخدامه لاستكشاف البيانات وتحليلها ومعالجة البيانات وتجهيزها للتعلم الآلي.
‫لذلك هذا ما سنركز عليه.
‫لذلك نعيد النظر في إطار عملنا.
‫لدينا قسم نمذجة البيانات هذا هنا.
‫لقد مررنا بهذه الخطوات.
‫سنبدأ الآن حقًا في الدخول في بعض الأدوات التي يمكننا استخدامها.
‫لذلك دعونا نغير هذا قليلاً.
‫لا يزال لدينا إطار العمل الخاص بنا هنا ، لكننا بدأنا الآن الغوص في هذه الأدوات.
‫لقد قمنا بتغطية دفاتر Jupyter ، وألقينا نظرة على Anaconda و Mini Condor.
‫لقد أنشأنا بيئة باستخدام هؤلاء.
‫سنبدأ الآن في الغوص في إجراء تحليل البيانات أولاً بأشياء مثل الباندا والخريطة والمؤامرة
‫و lib و numpy ، ثم لاحقًا سنلقي نظرة على بعض التعلم الآلي.
‫لكن في الوقت الحالي ، نحن نركز على الباندا ، والتي هي عادة جزء من هذه الخطوات الثلاث هنا ، قسم
‫تحليل البيانات.
‫حاليا.
‫لماذا الباندا؟
‫حسنًا ، أولاً وقبل كل شيء ، إنه سهل الاستخدام.
‫إنه مدمج مع العديد من أدوات بايثون للتعلم الآلي وعلوم البيانات الأخرى لأن هذا هو ما نركز
‫عليه.
‫الصحيح.
‫نريد العثور على أدوات التعلم الآلي وعلوم البيانات في Python واستخدام معرفتنا ب Python
‫لاستخدام هذه الأدوات لاكتساب رؤى من البيانات وبناء نماذج التعلم الآلي.
‫وفي كثير من الأحيان ، ستحصل على بياناتك بتنسيق غير جاهز تمامًا للتعلم الآلي.
‫البيانات موجودة ، ولكن غالبًا ما يتعين عليك اتباع بضع خطوات لجعل بياناتك بتنسيق يمكن
‫استيراده إلى خوارزمية التعلم الآلي.
‫وهنا يأتي دور الباندا.
‫يساعدنا في الحصول على جدول بيانات خام.
‫البيانات الأولية تعني البيانات التي جمعتها للتو ثم تعاملت معها.
‫مستعد؟
‫لذا يمكنك استخدامه مع خوارزميات التعلم الآلي.
‫إذن ما الذي سنغطيه في هذا القسم؟
‫حسنًا ، نظرًا لأن PANDAS شاسعة جدًا ، فقد يستغرق الأمر وقتًا طويلاً للنظر في المكتبة بأكملها.
‫لذلك سنركز على الوظائف الأكثر فائدة ، الأشياء التي ستستخدمها بشكل أساسي في كل تحليل
‫بيانات تقوم به.
‫سننظر في الأنواع المختلفة لأنواع بيانات PANDAS.
‫هناك سلسلتان رئيسيتان و DataFrame ، لكننا سننظر إلى ذلك في ثانية.
‫انظر في كيفية استيراد وتصدير البيانات باستخدام الباندا.
‫طرق مختلفة يمكنك من خلالها وصف بياناتك.
‫إذا كنت قد استوردت للتو بعض بياناتك ، فكيف يمكنك وصف ذلك إحصائيًا؟
‫مثل ما هو متوسط قيمة عمود معين ، وما إلى ذلك؟
‫Pandas جميلة جدًا من حيث أنها تتيح لك عرض وتحديد بياناتك بأي طريقة تقريبًا
‫تتخيلها.
‫لذلك إذا كنت تفكر في الأمر ، فمن المحتمل أن تفعل ذلك في حيوانات الباندا.
‫ثم أخيرًا ، بمجرد وصف بياناتنا ، بمجرد أن نراها ، بمجرد أن نعرف كيفية تحديدها
‫، سننظر في كيفية تغييرها ومعالجتها.
‫يمكننا تدليكه بتنسيق جاهز لخوارزميات التعلم الآلي الخاصة بنا.
‫لذلك أعتقد أنه من المهم قبل أن نبدأ فعلاً في القفز إلى عمل الكود الفعلي أن نتذكر أين يمكنك الحصول
‫على المساعدة.
‫أثناء استعراض مقاطع الفيديو هذه ، اتبع مع الكود الموجود في دفتر Jupyter إذا استطعت.
‫إذا كنت لا تستطيع أثناء تشغيل الفيديو.
‫لا تقلق ، فقط شاهد الفيديو.
‫شاهده بينما أمارسه ثم أذهب إليه بنفسك.
‫بعد انتهاء الفيديو.
‫من المهم جدًا محاولة كتابة الكود بنفسك.
‫إذا كنت في شك ، ما عليك سوى تشغيل الكود الخاص بك ولا تقلق إذا ظهر خطأ ، فهناك أماكن
‫مختلفة يمكنك البحث فيها مثل وثائق StackOverflow أو Pandas لمعرفة الخطأ الذي حدث.
‫الأهم هو المحاولة بنفسك ثم المحاولة مرة أخرى لأن هذا هو ما سيساعدك على
‫التعلم.
‫لذا ، إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود ، ثم إذا كنت لا تزال عالقًا ، فلا تنسَ ، فلا بأس دائمًا في
‫طرح سؤال.
‫لا يوجد سؤال سخيف.
‫هذه نظرة عامة على ما سنقوم بتغطيته ، ما هو الباندا ، من أين تحصل على المساعدة.
‫دعونا نتعمق في البرمجة ونبدأ.