أنت ك #dataanalyst ازاي تبنى #portfolio قوي وتعرضه في أي #interview ؟
الشركات على دراية كاملة إن تحصيل المعلومات مش الدليل الوحيد على مهارة المتقدم للوظيفة.
You should be so good they can't ignore you
وقدرتك على استخدام المعلومات و ترجمتها إلى حل لعدد من المشاكل ده دليل واضح على مهارتك -وبإذن
الله- ساعتها هتكون مناسب جدا في نظرهم وبإذن الله هتعدي أول مرحلة ولازم يطلبوك ل #interview
But how can I pass the interview and get the job?
فهمك للمجال هيوضح للشركة لما تغطي كل مراحل شغلك إلى أن تنتج تقريرك النهائي.
يعني لازم توضح المراحل ال من خلالها وصلت لنتائج
You should present your project in details and describe each phase not only the final results or insights
1.هتوضح المشكلة ومدى أهميتها.
2.هتتكلم عن كيفية تجميع البيانات.
3. هتوضح مرحلة تنظيم وتنظيف البيانات
واستخدمت أي أداة وليه؟
4.هتشرح مرحلة التحليل وازاي وصلت للنتائج .
5.هتعرض في النهاية التقرير وتبدأ تشرح المعلومات اللي وصلتها وتعرضها باحتراف وبشكل منظم وبألوان متناسقة
6.في النهاية هتتكلم عن التوصيات واقتراحك لحل المشكلة.
وفي النهاية هتكون اتكلمت عن كل مرحلة بشئ من التفصيل والاحترافية
ونفس النظام هتطبقه على أي مشروع باختلاف البيانات ومجال عملك .
فاتعلم وطبق واعرض شغلك، وكرر
ربنا يوفقني وإياكم جميعا 🤍
الشركات على دراية كاملة إن تحصيل المعلومات مش الدليل الوحيد على مهارة المتقدم للوظيفة.
You should be so good they can't ignore you
وقدرتك على استخدام المعلومات و ترجمتها إلى حل لعدد من المشاكل ده دليل واضح على مهارتك -وبإذن
الله- ساعتها هتكون مناسب جدا في نظرهم وبإذن الله هتعدي أول مرحلة ولازم يطلبوك ل #interview
But how can I pass the interview and get the job?
فهمك للمجال هيوضح للشركة لما تغطي كل مراحل شغلك إلى أن تنتج تقريرك النهائي.
يعني لازم توضح المراحل ال من خلالها وصلت لنتائج
You should present your project in details and describe each phase not only the final results or insights
1.هتوضح المشكلة ومدى أهميتها.
2.هتتكلم عن كيفية تجميع البيانات.
3. هتوضح مرحلة تنظيم وتنظيف البيانات
واستخدمت أي أداة وليه؟
4.هتشرح مرحلة التحليل وازاي وصلت للنتائج .
5.هتعرض في النهاية التقرير وتبدأ تشرح المعلومات اللي وصلتها وتعرضها باحتراف وبشكل منظم وبألوان متناسقة
6.في النهاية هتتكلم عن التوصيات واقتراحك لحل المشكلة.
وفي النهاية هتكون اتكلمت عن كل مرحلة بشئ من التفصيل والاحترافية
ونفس النظام هتطبقه على أي مشروع باختلاف البيانات ومجال عملك .
فاتعلم وطبق واعرض شغلك، وكرر
ربنا يوفقني وإياكم جميعا 🤍
👍17❤13💯1
احتفظ بالمصدر ده وأنت بتذاكر #dataanalysis لإنك هتحتاجه إن شاء الله في التحضير لل #interview وفي شغلك هتحتاج مصدر تراجع منه بإستمرار ..
Statistics
واحد من العلوم الأساسية المستخدمة بشكل كبير في علم البيانات وال لازم تتعلمها وتكون فاهم مبادئها ..
الإحصاء بتنقسم لجزئين :
1- Descriptive statistics
(الإحصاء الوصفية )
من خلالها هتقدر توصف وتتعرف على البيانات بشكل عام ومعظم الشغل معتمد عليها ...
هتدرس عدد من المفاهيم زي :
الوسيط
والمتوسط
والإنحراف المعياري
mode, median ,mean
skewness ,variance, std
distribution
ذاكر الجزء ده بتركيز واتدرب عليه
2- inferential statistics
( الإحصاء الاستدلالية )
من خلالها هتبدأ تستنتج صفات معينة للبيانات الكبيرة والغير متوفرة عن طريق عدد محدود من البيانات.
متخيل هتعرف خصائص ومعلومات عن بيانات مش موجودة معاك!
فهمك للإحصاء الاستدلالي هيساهم بشكل كبير في احترافك في التعامل مع البيانات وهيساعدك بصورة كبيرة تجميع البيانات بذكاء وفي وقت قليل وهتوفر فلوس
للشركة..
بمعنى أوضح فهمك للإحصاء الاستدلالية هتفهمك إن محاولة جمع 2000 صف ما هي إلا هدر للوقت والجهد والمال
لإن لو جمعت 400 صف فقط إن شاء الله هتوصل لنفس النتيجة وبكفاءة عالية
بمعنى نتائج المشروع سيعتمد عليها و هتنجز المشروع في وقت أقل بكتير
كل ساعة بتذاكرها بتركيز ان شاء الله هتسهل شغلك في المستقبل وهتعلي من قيمتك في السوق فاجتهد ولا تدخر جهدا.. صديقي
Descriptive statistics:
https://youtube.com/playlist?list=PLU5aQXLWR3_yYS0ZYRA-5g5YSSYLNZ6Mc
Inferential statistics:
https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics-intro
Extra source:
https://youtube.com/playlist?list=PLVpJGVBmPnw3eRSzC90oXA6gBcG-nEYIe
معلومة:
هتفصل تتعلم احصاء لفترة طويلة فابدأ بالجزء السهل الخاص بالوصفية واتعلم باستمرار عن الاستدلالية
ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
https://t.me/DataAnallysis
Statistics
واحد من العلوم الأساسية المستخدمة بشكل كبير في علم البيانات وال لازم تتعلمها وتكون فاهم مبادئها ..
الإحصاء بتنقسم لجزئين :
1- Descriptive statistics
(الإحصاء الوصفية )
من خلالها هتقدر توصف وتتعرف على البيانات بشكل عام ومعظم الشغل معتمد عليها ...
هتدرس عدد من المفاهيم زي :
الوسيط
والمتوسط
والإنحراف المعياري
mode, median ,mean
skewness ,variance, std
distribution
ذاكر الجزء ده بتركيز واتدرب عليه
2- inferential statistics
( الإحصاء الاستدلالية )
من خلالها هتبدأ تستنتج صفات معينة للبيانات الكبيرة والغير متوفرة عن طريق عدد محدود من البيانات.
متخيل هتعرف خصائص ومعلومات عن بيانات مش موجودة معاك!
فهمك للإحصاء الاستدلالي هيساهم بشكل كبير في احترافك في التعامل مع البيانات وهيساعدك بصورة كبيرة تجميع البيانات بذكاء وفي وقت قليل وهتوفر فلوس
للشركة..
بمعنى أوضح فهمك للإحصاء الاستدلالية هتفهمك إن محاولة جمع 2000 صف ما هي إلا هدر للوقت والجهد والمال
لإن لو جمعت 400 صف فقط إن شاء الله هتوصل لنفس النتيجة وبكفاءة عالية
بمعنى نتائج المشروع سيعتمد عليها و هتنجز المشروع في وقت أقل بكتير
كل ساعة بتذاكرها بتركيز ان شاء الله هتسهل شغلك في المستقبل وهتعلي من قيمتك في السوق فاجتهد ولا تدخر جهدا.. صديقي
Descriptive statistics:
https://youtube.com/playlist?list=PLU5aQXLWR3_yYS0ZYRA-5g5YSSYLNZ6Mc
Inferential statistics:
https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics-intro
Extra source:
https://youtube.com/playlist?list=PLVpJGVBmPnw3eRSzC90oXA6gBcG-nEYIe
معلومة:
هتفصل تتعلم احصاء لفترة طويلة فابدأ بالجزء السهل الخاص بالوصفية واتعلم باستمرار عن الاستدلالية
ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
https://t.me/DataAnallysis
👍19❤8
احتفظ بالمصدر ده وأنت بتذاكر #dataanalysis لإنك هتحتاجه إن شاء الله في التحضير لل #interview وفي شغلك هتحتاج مصدر تراجع منه بإستمرار ..
Statistics
واحد من العلوم الأساسية المستخدمة بشكل كبير في علم البيانات وال لازم تتعلمها وتكون فاهم مبادئها ..
الإحصاء بتنقسم لجزئين :
1- Descriptive statistics
(الإحصاء الوصفية )
من خلالها هتقدر توصف وتتعرف على البيانات بشكل عام ومعظم الشغل معتمد عليها ...
هتدرس عدد من المفاهيم زي :
الوسيط
والمتوسط
والإنحراف المعياري
mode, median ,mean
skewness ,variance, std
distribution
ذاكر الجزء ده بتركيز واتدرب عليه
2- inferential statistics
( الإحصاء الاستدلالية )
من خلالها هتبدأ تستنتج صفات معينة للبيانات الكبيرة والغير متوفرة عن طريق عدد محدود من البيانات.
متخيل هتعرف خصائص ومعلومات عن بيانات مش موجودة معاك!
فهمك للإحصاء الاستدلالي هيساهم بشكل كبير في احترافك في التعامل مع البيانات وهيساعدك بصورة كبيرة تجميع البيانات بذكاء وفي وقت قليل وهتوفر فلوس
للشركة..
بمعنى أوضح فهمك للإحصاء الاستدلالية هتفهمك إن محاولة جمع 2000 صف ما هي إلا هدر للوقت والجهد والمال
لإن لو جمعت 400 صف فقط إن شاء الله هتوصل لنفس النتيجة وبكفاءة عالية
بمعنى نتائج المشروع سيعتمد عليها و هتنجز المشروع في وقت أقل بكتير
كل ساعة بتذاكرها بتركيز ان شاء الله هتسهل شغلك في المستقبل وهتعلي من قيمتك في السوق فاجتهد ولا تدخر جهدا.. صديقي
Descriptive statistics:
https://youtube.com/playlist?list=PLU5aQXLWR3_yYS0ZYRA-5g5YSSYLNZ6Mc
Inferential statistics:
https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics-intro
Extra source:
https://youtube.com/playlist?list=PLVpJGVBmPnw3eRSzC90oXA6gBcG-nEYIe
معلومة:
هتفصل تتعلم احصاء لفترة طويلة فابدأ بالجزء السهل الخاص بالوصفية واتعلم باستمرار عن الاستدلالية
ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
https://t.me/DataAnallysis
Statistics
واحد من العلوم الأساسية المستخدمة بشكل كبير في علم البيانات وال لازم تتعلمها وتكون فاهم مبادئها ..
الإحصاء بتنقسم لجزئين :
1- Descriptive statistics
(الإحصاء الوصفية )
من خلالها هتقدر توصف وتتعرف على البيانات بشكل عام ومعظم الشغل معتمد عليها ...
هتدرس عدد من المفاهيم زي :
الوسيط
والمتوسط
والإنحراف المعياري
mode, median ,mean
skewness ,variance, std
distribution
ذاكر الجزء ده بتركيز واتدرب عليه
2- inferential statistics
( الإحصاء الاستدلالية )
من خلالها هتبدأ تستنتج صفات معينة للبيانات الكبيرة والغير متوفرة عن طريق عدد محدود من البيانات.
متخيل هتعرف خصائص ومعلومات عن بيانات مش موجودة معاك!
فهمك للإحصاء الاستدلالي هيساهم بشكل كبير في احترافك في التعامل مع البيانات وهيساعدك بصورة كبيرة تجميع البيانات بذكاء وفي وقت قليل وهتوفر فلوس
للشركة..
بمعنى أوضح فهمك للإحصاء الاستدلالية هتفهمك إن محاولة جمع 2000 صف ما هي إلا هدر للوقت والجهد والمال
لإن لو جمعت 400 صف فقط إن شاء الله هتوصل لنفس النتيجة وبكفاءة عالية
بمعنى نتائج المشروع سيعتمد عليها و هتنجز المشروع في وقت أقل بكتير
كل ساعة بتذاكرها بتركيز ان شاء الله هتسهل شغلك في المستقبل وهتعلي من قيمتك في السوق فاجتهد ولا تدخر جهدا.. صديقي
Descriptive statistics:
https://youtube.com/playlist?list=PLU5aQXLWR3_yYS0ZYRA-5g5YSSYLNZ6Mc
Inferential statistics:
https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics-intro
Extra source:
https://youtube.com/playlist?list=PLVpJGVBmPnw3eRSzC90oXA6gBcG-nEYIe
معلومة:
هتفصل تتعلم احصاء لفترة طويلة فابدأ بالجزء السهل الخاص بالوصفية واتعلم باستمرار عن الاستدلالية
ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
https://t.me/DataAnallysis
❤25👍11👌1
ازاي تبنى #portfolio قوي وتعرضه في أي #interview ؟
الشركات على دراية كاملة إن تحصيل المعلومات مش الدليل الوحيد على مهارة المتقدم للوظيفة.
You should be so good they can't ignore you
وقدرتك على استخدام المعلومات و ترجمتها إلى حل لعدد من المشاكل ده دليل واضح على مهارتك -وبإذن
الله- ساعتها هتكون مناسب جدا في نظرهم وبإذن الله هتعدي أول مرحلة ولازم يطلبوك ل #interview
But how can I pass the interview and get the job?
فهمك للمجال هيوضح للشركة لما تغطي كل مراحل شغلك إلى أن تنتج تقريرك النهائي.
يعني لازم توضح المراحل ال من خلالها وصلت لنتائج
You should present your project in details and describe each phase not only the final results or insights
1.هتوضح المشكلة ومدى أهميتها.
2.هتتكلم عن كيفية تجميع البيانات.
3. هتوضح مرحلة تنظيم وتنظيف البيانات
واستخدمت أي أداة وليه؟
4.هتشرح مرحلة التحليل وازاي وصلت للنتائج .
5.هتعرض في النهاية التقرير وتبدأ تشرح المعلومات اللي وصلتها وتعرضها باحتراف وبشكل منظم وبألوان متناسقة
6.في النهاية هتتكلم عن التوصيات واقتراحك لحل المشكلة.
وفي النهاية هتكون اتكلمت عن كل مرحلة بشئ من التفصيل والاحترافية
ونفس النظام هتطبقه على أي مشروع باختلاف البيانات ومجال عملك .
فاتعلم وطبق واعرض شغلك، وكرر
الشركات على دراية كاملة إن تحصيل المعلومات مش الدليل الوحيد على مهارة المتقدم للوظيفة.
You should be so good they can't ignore you
وقدرتك على استخدام المعلومات و ترجمتها إلى حل لعدد من المشاكل ده دليل واضح على مهارتك -وبإذن
الله- ساعتها هتكون مناسب جدا في نظرهم وبإذن الله هتعدي أول مرحلة ولازم يطلبوك ل #interview
But how can I pass the interview and get the job?
فهمك للمجال هيوضح للشركة لما تغطي كل مراحل شغلك إلى أن تنتج تقريرك النهائي.
يعني لازم توضح المراحل ال من خلالها وصلت لنتائج
You should present your project in details and describe each phase not only the final results or insights
1.هتوضح المشكلة ومدى أهميتها.
2.هتتكلم عن كيفية تجميع البيانات.
3. هتوضح مرحلة تنظيم وتنظيف البيانات
واستخدمت أي أداة وليه؟
4.هتشرح مرحلة التحليل وازاي وصلت للنتائج .
5.هتعرض في النهاية التقرير وتبدأ تشرح المعلومات اللي وصلتها وتعرضها باحتراف وبشكل منظم وبألوان متناسقة
6.في النهاية هتتكلم عن التوصيات واقتراحك لحل المشكلة.
وفي النهاية هتكون اتكلمت عن كل مرحلة بشئ من التفصيل والاحترافية
ونفس النظام هتطبقه على أي مشروع باختلاف البيانات ومجال عملك .
فاتعلم وطبق واعرض شغلك، وكرر
❤18👍13👏1
احتفظ بالمصدر ده وأنت بتذاكر #dataanalysis لإنك هتحتاجه إن شاء الله في التحضير لل #interview وفي شغلك هتحتاج مصدر تراجع منه بإستمرار ..
Statistics
واحد من العلوم الأساسية المستخدمة بشكل كبير في علم البيانات وال لازم تتعلمها وتكون فاهم مبادئها ..
الإحصاء بتنقسم لجزئين :
1- Descriptive statistics
(الإحصاء الوصفية )
من خلالها هتقدر توصف وتتعرف على البيانات بشكل عام ومعظم الشغل معتمد عليها ...
هتدرس عدد من المفاهيم زي :
الوسيط
والمتوسط
والإنحراف المعياري
mode, median ,mean
skewness ,variance, std
distribution
ذاكر الجزء ده بتركيز واتدرب عليه
2- inferential statistics
( الإحصاء الاستدلالية )
من خلالها هتبدأ تستنتج صفات معينة للبيانات الكبيرة والغير متوفرة عن طريق عدد محدود من البيانات.
متخيل هتعرف خصائص ومعلومات عن بيانات مش موجودة معاك!
فهمك للإحصاء الاستدلالي هيساهم بشكل كبير في احترافك في التعامل مع البيانات وهيساعدك بصورة كبيرة تجميع البيانات بذكاء وفي وقت قليل وهتوفر فلوس
للشركة..
بمعنى أوضح فهمك للإحصاء الاستدلالية هتفهمك إن محاولة جمع 2000 صف ما هي إلا هدر للوقت والجهد والمال
لإن لو جمعت 400 صف فقط إن شاء الله هتوصل لنفس النتيجة وبكفاءة عالية
بمعنى نتائج المشروع سيعتمد عليها و هتنجز المشروع في وقت أقل بكتير
كل ساعة بتذاكرها بتركيز ان شاء الله هتسهل شغلك في المستقبل وهتعلي من قيمتك في السوق فاجتهد ولا تدخر جهدا.. صديقي
Descriptive statistics:
https://youtube.com/playlist?list=PLU5aQXLWR3_yYS0ZYRA-5g5YSSYLNZ6Mc
Inferential statistics:
https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics-intro
Extra source:
https://youtube.com/playlist?list=PLVpJGVBmPnw3eRSzC90oXA6gBcG-nEYIe
معلومة:
هتفصل تتعلم احصاء لفترة طويلة فابدأ بالجزء السهل الخاص بالوصفية واتعلم باستمرار عن الاستدلالية
ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
https://t.me/DataAnallysis
Statistics
واحد من العلوم الأساسية المستخدمة بشكل كبير في علم البيانات وال لازم تتعلمها وتكون فاهم مبادئها ..
الإحصاء بتنقسم لجزئين :
1- Descriptive statistics
(الإحصاء الوصفية )
من خلالها هتقدر توصف وتتعرف على البيانات بشكل عام ومعظم الشغل معتمد عليها ...
هتدرس عدد من المفاهيم زي :
الوسيط
والمتوسط
والإنحراف المعياري
mode, median ,mean
skewness ,variance, std
distribution
ذاكر الجزء ده بتركيز واتدرب عليه
2- inferential statistics
( الإحصاء الاستدلالية )
من خلالها هتبدأ تستنتج صفات معينة للبيانات الكبيرة والغير متوفرة عن طريق عدد محدود من البيانات.
متخيل هتعرف خصائص ومعلومات عن بيانات مش موجودة معاك!
فهمك للإحصاء الاستدلالي هيساهم بشكل كبير في احترافك في التعامل مع البيانات وهيساعدك بصورة كبيرة تجميع البيانات بذكاء وفي وقت قليل وهتوفر فلوس
للشركة..
بمعنى أوضح فهمك للإحصاء الاستدلالية هتفهمك إن محاولة جمع 2000 صف ما هي إلا هدر للوقت والجهد والمال
لإن لو جمعت 400 صف فقط إن شاء الله هتوصل لنفس النتيجة وبكفاءة عالية
بمعنى نتائج المشروع سيعتمد عليها و هتنجز المشروع في وقت أقل بكتير
كل ساعة بتذاكرها بتركيز ان شاء الله هتسهل شغلك في المستقبل وهتعلي من قيمتك في السوق فاجتهد ولا تدخر جهدا.. صديقي
Descriptive statistics:
https://youtube.com/playlist?list=PLU5aQXLWR3_yYS0ZYRA-5g5YSSYLNZ6Mc
Inferential statistics:
https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics-intro
Extra source:
https://youtube.com/playlist?list=PLVpJGVBmPnw3eRSzC90oXA6gBcG-nEYIe
معلومة:
هتفصل تتعلم احصاء لفترة طويلة فابدأ بالجزء السهل الخاص بالوصفية واتعلم باستمرار عن الاستدلالية
ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
https://t.me/DataAnallysis
❤5💯4👍2