Jeddah's chapter of @PyData | Brings together users and developers of data analysis tools in Python, R, Julia, & St #PyDataJeddah #PyDataSaudi

Joined March 2020
278 Photos and videos
Pinned Tweet
نادرًا ما نحصل على بيانات كاملة، فما نجده غالبًا هو قِطعة منها أو عينة 🍰 لكن الخبر السار أنه يمكننا اختيار هذه العينة بعناية، بحيث تمثل عالمنا وتحقق أهدافنا 🎯 في مقالتنا الأولى، حنتكلم عن أخذ العينات في الإحصاء، وأساليبه، مع أمثلة تطبيقة بالبايثون 📝 : link.medium.com/W7Rb6DUXaxb
1
14
3,356
📢 فرصة للانضمام لفريق باي داتا جدة: إذا كنت مهتم في مجال علم البيانات وودك تترك أثر ايجابي على المجتمع بنشر العلم وتطوير مهارات الجيل القادم من علماء البيانات في جدة، عبي هذا الفورم قبل نهاية يوم ٣٠ يونيو: docs.google.com/forms/d/e/1F…
2
1,329
الحمد لله أنهينا يوم السبت لقائنا المثري مع @eyadsibai واللي كان بعنوان: "أنابيب تعلم الآلة باستخدام pandas و scikit-learn" شكراً لكم ، أبهرتمونا بجميل حضوركم ولنا لقاءات مثمرة قادمة إن شاء لله ✨
1
1
5
1,943
شكرًا للمهندس إياد على الحوار الممتع والمعلومات الشيقة المفيدة 🙌🏽
1
590
ونشكر أيضًا شركة مُزن @Mozn_ai على دعمها الدائم في رعاية هذا الحدث!
1
563
نشوفكم بكرة الساعة 7 مساءً ✨
انضموا معانا السبت الجاي في لقائنا الحضوري الثاني في جدة! ✨ حنستضيف إياد السباعي @eyadsibai عشان يشارك معانا خبرته في بناء أنابيب تعلم الآلة باستخدام مكتبتي pandas و scikit-learn 🚀 في انتظاركم يوم ١٤ يناير من الساعة ٧ إلى ٩ مساءً 🗓️ بادروا بالتسجيل🔗: meetup.com/pydata_jeddah/eve…
1,142
انضموا معانا السبت الجاي في لقائنا الحضوري الثاني في جدة! ✨ حنستضيف إياد السباعي @eyadsibai عشان يشارك معانا خبرته في بناء أنابيب تعلم الآلة باستخدام مكتبتي pandas و scikit-learn 🚀 في انتظاركم يوم ١٤ يناير من الساعة ٧ إلى ٩ مساءً 🗓️ بادروا بالتسجيل🔗: meetup.com/pydata_jeddah/eve…
4
11
12,618
استكمالا لحديثنا السابق عن تحليل السلاسل الزمنية 📈 تعرفنا أولًا على نماذج ARIMA والتي تعد من أهم طرق التحليل والتنبؤ بالسلاسل الزمنية. اليوم سنقوم بمقارنة هذه النماذج مع أداة حديثة هي Prophet ، والتي أطلقتها #Meta أو ما تعرف سابقًا ب Facebook وكيفية تطبيقها باستخدام #Python
1
4
9
وأخيرا، يجب توضيح أن أداة Prophet تمكننا من نمذجة العديد من السلاسل الزمنية في وقت قياسي وبمقدار معقول من الخطأ، وقد تكون الأداة الأفضل عند التعامل مع البيانات الفوضوية او المفقودة أو ذات تأثيرات موسمية قوية. 🌦️
1
انضموا إلى لقائنا غدًا عن Transfer Learning واستخداماته في مجال NLP مع تطبيق عملي، في ورشة ذكاء: مقدمة للتعلّم الانتقالي في مجال معالجة اللغة الطبيعية ✨ بالتعاون مع @Thakaa_Center. 🗓️ 26 نوفمبر 🕔 7:00 - 8:00 م 🌐 عبر الإنترنت 🔗 سجّل الآن thakaa.sa/events/an-introduc…

4
كثيرًا ما نستخدم في حواراتنا مقولة: ”Correlation doesn’t imply causation“ أو ”الارتباط لا يعني السببية“ عندما نريد أن نقول أن حدوث شيئين في نفس الوقت لا يعني أن أحدهما أدى إلى حصول الآخر قد لا نستطيع أن نعرف المسببات في البيانات لدينا، ولكن نستطيع أن نقيس مدى الارتباط بينها 🤛🤜
1
1
8
في هذه السلسلة، تكلمنا عن الترابط وأنواعه وبعض المقاييس الإحصائية التي تحسبه. لكننا لم نتطرق إلى الشق الآخر من الموضوع: هل من الممكن أن نقيس ونكشف عن العلاقات السَببية causal relationships ؟ ↩️ خليكم قريبين عشان ما تفوتكم سلاسلنا القادمة، وأعطونا رأيكم عن هذا الثريد 🤗
1
رابط الكود 🔗: kaggle.com/hassanalsawadi/co…
1
1