🗓️ خطة ٤ أسابيع
ساعتين في اليوم. كل درس جربه في Jupyter Notebook، وغيّر في الأمثلة، واسأل الداتا أسئلة من عندك.
1
الأسبوع الأول: NumPy
- الدروس ١ و ٢ و ٣
- اعمل كل الأمثلة في Jupyter أو Colab
- حمّل صورة واقراها كـ array، واقلبها وقصها بالـ slicing
2
الأسبوع التاني: Pandas
- الدرسين ٤ و ٥
- كورس Pandas في Kaggle Learn
- حلل ملف مصاريفك الشخصية من المرحلة الأولى بـ groupby
3
الأسبوع التالت: التنضيف والرسم
- الدرسين ٦ و ٧
- هات dataset مش نضيفة من Kaggle ونضّفها
- اعمل رسمة من كل نوع من الـ ٤ أنواع على نفس الداتا
4
الأسبوع الرابع: المشروع
- الدرس ٨
- مشروع المرحلة: EDA كامل على dataset حقيقي (زي أسعار شقق أو مبيعات)، في notebook فيه شرح Markdown و ٥ أسئلة على الأقل ورسومهم وخلاصة، ومرفوع على GitHub
💡 ٨٠٪ من شغل الـ AI هناالناس فاكرة إن الـ AI Developer بيقضي يومه يبني موديلات. الحقيقة إن أغلب الوقت بيروح في فهم الداتا وتنضيفها. موديل ممتاز على داتا وحشة هيطلع نتايج وحشة. القاعدة المشهورة: Garbage in, garbage out.
⚠ متحفظش الدوالPandas فيها مئات الدوال ومحدش حافظهم. اتعلم تفكر في السؤال الأول («عايز أعرف أكتر مدينة بتشتري»)، وبعدين دوّر على الدالة. الـ documentation وجوجل صحابك.
مصادر تكمل بيها
Pandas: 10 minutes to pandasالمقدمة الرسمية السريعةNumPy: absolute basicsدليل NumPy الرسمي للمبتدئينKaggle Learn: Pandasكورس قصير وتمارين تفاعلية مجانيةSeaborn Tutorialالرسوم الإحصائية بأمثلة جاهزة
جاهز للمرحلة ٥؟
- تقدر تفتح أي CSV وتطلع ملخص سريع عنه في دقايق؟
- تعرف تتعامل مع القيم الناقصة والمكررة وتظبط أنواع الأعمدة؟
- تقدر تجاوب سؤال زي «أنهي فئة بتجيب أكتر إيراد في كل مدينة؟» بـ groupby؟
- تعرف تختار الرسمة المناسبة لكل نوع سؤال؟