معالجة وتحليل البيانات باستخدام Python

أُظهر كفاءة في لغة بايثون لمعالجة البيانات وتحليلها، مع تركيز خاص على مكتبة Pandas وغيرها من المكتبات كما أن لدي فهمًا قويًا لهياكل البيانات الأساسية في بايثون. تتضمن قدراتي ما يلي:

معالجة البيانات باستخدام Pandas:

-إنشاء واستكشاف Data Frames

-تنظيف البيانات (Data Cleaning):

-التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values)).

-إزالة القيم المكررة (Duplicate Values)

-هندسة الميزات (Feature Engineering): تقسيم الأعمدة الموجودة (مثل Address) إلى أعمدة جديدة وذات معنى (مثل city, street, postal code) باستخدام عمليات السلسلة (str.split()).

-استكشاف البيانات (Data Exploration): استخدام دوال مثل head() وsample() لاستعراض البيانات وفهم هيكلها.

-تحليل القيم الفريدة: تحديد عدد القيم الفريدة في كل عمود باستخدام nunique() لفهم تنوع البيانات.

هياكل البيانات الأساسية في بايثون:

-Tuples (العناصر المتسلسلة): فهم واستخدام الـ Tuples، مع معرفة خصائصها مثل كونها مرتبة، قابلة للوصول بالفهرس، وغير قابلة للتغيير (immutable)، وقادرة على حفظ جميع أنواع البيانات.

-Sets (المجموعات): فهم واستخدام الـ Sets، مع معرفة خصائصها مثل كونها غير مرتبة، لا تدعم الفهرسة، وقيمها فريدة (لا تحتوي على تكرارات). القدرة على إجراء عمليات المجموعات مثل الاتحاد (union())، وإضافة عناصر (add())، وإنشاء نسخ (copy()).

باختصار، يمكنني التعامل مع مجموعات البيانات، وتنظيفها، وتحويلها، واستكشافها باستخدام بايثون ومكتبة Pandas القوية، بالإضافة إلى فهمي العميق لكيفية استخدام هياكل البيانات الأساسية في بايثون بفعالية.