Python-Powered Insights from Udemy Course Data

يُحلل هذا المشروع مجموعة بيانات دورات Udemy لاستكشاف أنماط التعلم عبر الإنترنت.

الهدف هو دراسة توزيع الدورات عبر الفئات، واستراتيجيات التسعير (المجانية مقابل المدفوعة)، وعدد المشتركين، والتقييمات لفهم تفضيلات المتعلمين واتجاهات السوق بشكل أفضل.

الأدوات والتقنيات:

- بايثون: باندا (تحليل البيانات)، ماتبلوتليب وسيبورن (التصورات)، بلوتلي/ستريمليت (لوحة التحكم).

التحليلات والمخرجات الرئيسية:

- تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا.

- تحليل الدورات حسب الفئة والموضوع والسعر.

- توزيع الدورات المجانية مقابل المدفوعة.

- تحديد أفضل الدورات حسب عدد المشتركين.

- لوحة تحكم تفاعلية تعرض:

- عدد الدورات لكل فئة.

- أفضل 10 دورات حسب المشتركين.

- توزيع التقييمات.

= اتجاهات الدورات المجانية مقابل المدفوعة.

الرؤى:

- دورات الأعمال والتكنولوجيا تجذب أكبر عدد من المشتركين. - الدورات المجانية تُسهم في زيادة التسجيل، بينما تُولّد الدورات المدفوعة تفاعلًا أكبر.

- تحديد الفئات ذات إمكانات النمو بناءً على الطلب.