PL9fwy3NUQKwYNuAEg27anya7EYamnohGd/B_iTPtLEFIM_raw.srt

1
00:00:05,350 --> 00:00:07,290
بسم الله والحمد لله و الصلاة والسلام على رسول الله

2
00:00:07,290 --> 00:00:13,340
اليوم ان شاء الله شبابهنبدأ فعليا تقريبا بأول شغل

3
00:00:13,340 --> 00:00:17,980
عملي في ال data mining وهجوز إيه في ال data

4
00:00:17,980 --> 00:00:21,120
preparation ممكن المحاضرة نشوف فيها بعض الأكواد

5
00:00:21,120 --> 00:00:24,540
اليوم لكن المحاضرة الجاية حتما يعني لازم نطبقنا

6
00:00:24,540 --> 00:00:27,920
بعض الأشياء العملية مع بعض سواء كنا هنشتغل بال

7
00:00:27,920 --> 00:00:30,320
python أو نشتغل بال RapidMiner و هنجرب التنتين

8
00:00:30,320 --> 00:00:33,780
معاك و في بعض ال slides اليوم هتكون جاهزة عليها

9
00:00:33,780 --> 00:00:36,140
بعض الأكواد ال python اللي ممكن تخدمني بس من باب

10
00:00:36,140 --> 00:00:42,560
تحفيزكللتعامل مع الـ Python بالجابع على سبيل

11
00:00:42,560 --> 00:00:45,400
المثال يا رامي زي ما كنت بتقول حنبدأ اليوم

12
00:00:45,400 --> 00:00:49,080
محاضرتنا كل المحاضرات الماضية اللي بنتكلم على ال

13
00:00:49,080 --> 00:00:52,060
data understanding وقلنا المفهوم ال data

14
00:00:52,060 --> 00:00:55,020
understanding انه لازم انا أصير فاهم ال data اللي

15
00:00:55,020 --> 00:00:57,760
عندي او familiar مع ال data اللي عندي بشكل كويس

16
00:00:57,760 --> 00:01:00,960
بحيث انه كل ما انا فهمت ال data بقدر افهم ايش ال

17
00:01:00,960 --> 00:01:05,630
taskاللي بدي اياها بقدر افهم احوّر ال data بحيث

18
00:01:05,630 --> 00:01:08,490
انا تصبق مع ال task اللي انا بدي اروحلها و كنا

19
00:01:08,490 --> 00:01:12,590
بنطرح على حالنا مجموعة من الأسئلة كان أهمها هل ال

20
00:01:12,590 --> 00:01:15,830
data هذه relevant لل topic ولا لأ هل ال data هذه

21
00:01:15,830 --> 00:01:20,630
كافية من أجل enough أو كافية من أجلإن أبني عليها

22
00:01:20,630 --> 00:01:24,010
model ولا لأ؟ هل في مصادر أخرى للبيانات ممكن

23
00:01:24,010 --> 00:01:27,350
تدعمني في هالاتجاه هذه؟ هل ال data هذه حقيقية ولا

24
00:01:27,350 --> 00:01:33,390
صناعية؟ هل ال data هذه مناسبة .. بس كمان بتحل

25
00:01:33,390 --> 00:01:37,390
المشكلة ولا بتحل ال hash؟قديمة ولا جديدة فكل

26
00:01:37,390 --> 00:01:41,650
الشغلات هذه كانت تتدعم باتجاه واحد فقط ان انا اصير

27
00:01:41,650 --> 00:01:45,750
familiar مع البيانات اللي موجودة عندى بعد ما احنا

28
00:01:45,750 --> 00:01:48,730
و كنا طلبنا نهاية المحاضرة الماضية ان كل واحد فيكو

29
00:01:48,730 --> 00:01:52,670
او كل معفن كل مجموع تحدد two datasets واحدة for

30
00:01:52,670 --> 00:01:56,070
regression واحدة for ال classification و كنا

31
00:01:56,070 --> 00:02:00,270
زودناك ب exampleبعض الـ URLs اللي ممكن توجد من

32
00:02:00,270 --> 00:02:03,310
خلالها Data Sets دلوقتي في Data Sets في الـ Open

33
00:02:03,310 --> 00:02:06,350
Data Sets في Google Open Data Sets في شغلات كتيرة

34
00:02:06,350 --> 00:02:09,810
في أي مكان ممكن تختار ال Data Set اللي موجودة و

35
00:02:09,810 --> 00:02:15,090
بقى ذكرك لازم تشكل مجموعة أو تنضاف لمجموعة بعد هي

36
00:02:15,090 --> 00:02:20,710
كانت حصير الشغل جماعيال data wrangling عفوا او ال

37
00:02:20,710 --> 00:02:23,410
preprocessing او ال data preparation زي ما بسميها

38
00:02:23,410 --> 00:02:27,850
البعض ان هو فعليا اول خطوة على ال real data انا

39
00:02:27,850 --> 00:02:31,710
جبت ال data set سواء كانت text file او data file

40
00:02:31,710 --> 00:02:35,050
او csv file او excel file ابغض النظر ايش كانت

41
00:02:35,050 --> 00:02:39,590
اصبحت ال data هاي موجودة وبالتالي بالنسبة لي ال

42
00:02:39,590 --> 00:02:45,080
data هذه غالبا هي عبارة في ال raw formatشو يعني

43
00:02:45,080 --> 00:02:49,660
Raw Format؟ خام بالنسبة لي في اللحظة اللي انا بقول

44
00:02:49,660 --> 00:02:53,300
انه الجدول هذا او ال csv file هذا مابت .. الآن

45
00:02:53,300 --> 00:02:58,100
مابدهش اي شغل بتصير ال data هذه جاهزة انه ابني

46
00:02:58,100 --> 00:03:02,880
عليها data mining taskتمام؟ وهذا الكلام ما بيتم

47
00:03:02,880 --> 00:03:06,620
إلا غير بعض فحص أو إجراء بعض التعديلات على

48
00:03:06,620 --> 00:03:09,980
البيانات اللي موجودة عندها من بعض الشغلات الخامس

49
00:03:09,980 --> 00:03:12,960
يا عماب اللي أنا بتكلم عليها لو كانت ال data set

50
00:03:12,960 --> 00:03:17,680
هي عبارة عن مجموعة من الصور على سبيل المثال تي

51
00:03:17,680 --> 00:03:21,400
طبيب عظام قرر إنه بدي يحاول يسمع بال data science

52
00:03:21,400 --> 00:03:24,140
أو بال data mining وقال لك والله أنا بدي أعمل

53
00:03:24,140 --> 00:03:29,920
برنامج أديله صورة الأشعة تمام؟يبدأ هو يدور عن الـ

54
00:03:29,920 --> 00:03:32,420
possible fractions الموجودة سواء كان بلغتنا

55
00:03:32,420 --> 00:03:36,700
البسيطة كسر واضح أو شعر مش مبين يعني بدي ابني

56
00:03:36,700 --> 00:03:39,980
smart system عشان يحددلي ال fraction اللي ممكن

57
00:03:39,980 --> 00:03:45,760
يصير في العضم ممتاز ايش ال data تتبعتي؟ بقولي

58
00:03:45,760 --> 00:03:51,820
والله انا محتفظ ب100 ألف صورة أشعةتمام؟ X-rays

59
00:03:51,820 --> 00:03:55,900
موجودات للمجال هذه و كلها .. كلها بشخصك بدي أحط

60
00:03:55,900 --> 00:03:59,500
عليها label هذه فيها كسر و بحدد لك مكانه و هذه

61
00:03:59,500 --> 00:04:02,860
فيها شعر و بحدد لك مكانه عشان ال system تبعتك الان

62
00:04:02,860 --> 00:04:07,380
ال raw data تبعتك هي صور الأشعع هايطب ماشي حال

63
00:04:07,380 --> 00:04:10,300
بدنا special scanner اعملناها scanning ودخلناها

64
00:04:10,300 --> 00:04:13,340
على ال system raw data ما زالت في اللحظة اللي

65
00:04:13,340 --> 00:04:17,740
بتقدر تحول الصورة هذه لجدول لجداول تقدر تشتغل

66
00:04:17,740 --> 00:04:21,860
تشتغل عليها mining بتكون أنت فعليا روحت باتجاه ال

67
00:04:21,860 --> 00:04:25,620
task الصحيحة وخلصت من ال raw data ووصلت لوين؟

68
00:04:25,620 --> 00:04:30,360
للمعدن أو لل value اللي أنت بدك إياها مثل تماما

69
00:04:30,360 --> 00:04:35,010
المنقبين عن البتروللأن هو أخد وصل إلى بير النفط أو

70
00:04:35,010 --> 00:04:38,290
حصل على البترول لكن هذا البترول أو هذا البترول

71
00:04:38,290 --> 00:04:41,910
الخام غير مناسب للناس فماشي بروح مساعده فيه؟

72
00:04:41,910 --> 00:04:44,290
بتدخلوا ع مصانع التكرير عشان يصدر منه البنزين

73
00:04:44,290 --> 00:04:48,110
والسولار إلى آخرين وبالتالي أنا بدي أروح ال road

74
00:04:48,110 --> 00:04:52,570
بحيث أنها تصبح suitable أعالجها بحيث أنها تصبح

75
00:04:52,570 --> 00:04:55,750
suitable لل task أو لل analysis اللي أنا بدي أشتغل

76
00:04:55,750 --> 00:05:01,940
عليهطبعا الأن لما بتكلم على ال data preparation

77
00:05:01,940 --> 00:05:07,240
عادة هي عبارة عن software by-blind أو coding by

78
00:05:07,240 --> 00:05:11,120
-blind شو يعني by-blind يا شباب؟ خط .. خط إنتاج

79
00:05:11,120 --> 00:05:15,220
method بتروح بتدور على ال missing data و بتعالجها

80
00:05:15,220 --> 00:05:19,340
method تانية أو data تانية بتعالج ال inconsistent

81
00:05:19,340 --> 00:05:24,570
data تالتة بتعالج مثلا ال noise dataوكل مخرج يعني

82
00:05:24,570 --> 00:05:28,310
الآن بدخل ال raw data لل missing ال output تبع ال

83
00:05:28,310 --> 00:05:32,530
missing بروح بعد ده و بدخله عليه as input لل noise

84
00:05:32,530 --> 00:05:35,230
data و ال noise data بتروح لل inconsistent بعد

85
00:05:35,230 --> 00:05:38,850
معالجها طبعا وبهك كل مرحلة لحد ما بصل لوين في

86
00:05:38,850 --> 00:05:43,810
الآخر أن ال data هذه مناسبة أصبحت صحيحة لل task

87
00:05:43,810 --> 00:05:49,090
اللي أنا بدي أشغل فيها وبالتاليهذا بيقول إن الناس

88
00:05:49,090 --> 00:05:51,390
اللي بدأت تشتغل في ال data science أو في ال data

89
00:05:51,390 --> 00:05:53,750
preparation أو ال data preprocessing أو ال data

90
00:05:53,750 --> 00:05:58,530
wrangling لازم يتمتع بمجموعة من الصفات اللي لها

91
00:05:58,530 --> 00:06:02,530
علاقة بالإحصاء على سبيل المثال ليش؟ لأن أنت بدك

92
00:06:02,530 --> 00:06:07,910
تتعرف على البيانات بدك

93
00:06:07,910 --> 00:06:11,890
skills زي ما قلنا سابقة multidisciplinary

94
00:06:13,700 --> 00:06:16,320
الcourse تبع ال data mining بدك statistic بدك

95
00:06:16,320 --> 00:06:19,240
database بدك programming وكل ال skills هذه بتخدمك

96
00:06:19,240 --> 00:06:27,500
في موضوع ال preparation بالدرجة الأولى طيب

97
00:06:27,500 --> 00:06:31,160
بما أنه احنا حاليا هيلزمنا شغل و نقول programming

98
00:06:31,160 --> 00:06:35,760
و نتكلم على pipeline بال بايثون قلتلك انا بحطتلك

99
00:06:35,760 --> 00:06:40,270
روابط تنزل الاناكندا مين نزلها شباب جهازه؟واحد

100
00:06:40,270 --> 00:06:44,570
اتنين تلاتة اربعة خمسة ستة سبعة تمانية تسعة انتوا

101
00:06:44,570 --> 00:06:49,730
ملاحظينوا يا شباب ان المادة مافيش فيها معمل نزل ال

102
00:06:49,730 --> 00:06:52,330
python anaconda distribution او ال spider anaconda

103
00:06:52,330 --> 00:06:55,230
distribution على جهازك عشان تبدأ تشتغل ليش انا

104
00:06:55,230 --> 00:06:59,130
قلتلك نزله هيريحك من كل المكتبات وينزلكيها حزمة

105
00:06:59,130 --> 00:07:04,380
واحدة بينما لو بدك تشتغل بالpy charmهتضطر تنزل ال

106
00:07:04,380 --> 00:07:07,500
libraries واحدة ورا التانية فانت رايح راسك واشخل

107
00:07:07,500 --> 00:07:10,320
على ال distribution جاهزة بتريحك على الأقل في

108
00:07:10,320 --> 00:07:11,360
موضوع ال installation

109
00:07:15,990 --> 00:07:19,870
هي IDE شاملة المكتبات كلها تبع ال data science

110
00:07:19,870 --> 00:07:22,870
وبالتالي بدل ما انا اروح احول ال IDE تبع ال by

111
00:07:22,870 --> 00:07:26,270
charm تمام عشان يسموها data science distribution

112
00:07:26,270 --> 00:07:30,150
أحيان بسموها الآن بدل ما اروح انا نزل المكتبات

113
00:07:30,150 --> 00:07:33,150
واحدة ورا التانية هو كل المكتبات جاهزة ضمن ال

114
00:07:33,150 --> 00:07:35,390
setup file اللي بنزل وبالتالي مش هعمل download من

115
00:07:35,390 --> 00:07:40,040
ال internet لأي شيء الآنطبعا المهم اذا ما اقول ان

116
00:07:40,040 --> 00:07:43,020
احنا ممكن نستخدم الـ Python و هذه كلغة برمجة مهمة

117
00:07:43,020 --> 00:07:46,200
جدا ليش مع ال Java؟ مابديش Java ال support إلها

118
00:07:46,200 --> 00:07:50,860
أكثر و هنشوف الآن بعض الشغلات فعليا أسهل مليون مرة

119
00:07:50,860 --> 00:07:55,060
ماكنت أنا بدي أشتغلها وين؟ بال Java و هديك مثال

120
00:07:55,060 --> 00:07:59,300
الآن مثال بسيط جدا المكتبات اللي بتلزمني في ال

121
00:07:59,300 --> 00:08:01,520
Python إذا أنا بدي أشتغل على ال PyChart معناته

122
00:08:01,520 --> 00:08:06,270
ملزمني ال non-pyالـ numerical arrays في الـ Python

123
00:08:06,270 --> 00:08:09,710
و بالزمن البانداز اللي هي عبارة عن data framework

124
00:08:09,710 --> 00:08:13,510
من أجل أن أعمل store و retrieve لل data و أطبق

125
00:08:13,510 --> 00:08:16,370
عليها بعض ال method الجاهزة اللي لها علاقة في ال

126
00:08:16,370 --> 00:08:20,710
preparation من الشغلات البسيطة اللي ممكن تكون

127
00:08:20,710 --> 00:08:24,350
motivation كويسة بالنسبة لنا جميعا كيف التعامل مع

128
00:08:24,350 --> 00:08:27,970
ال python لو أنا أجيت قلتلك في عندي two

129
00:08:27,970 --> 00:08:29,050
dimensional array

130
00:08:36,150 --> 00:08:41,450
تلاتة في تلاتة و بدي منها تاخدلي الصف أو العمود

131
00:08:41,450 --> 00:08:47,870
الأخير لحاله ك one dimensional array ايش ال code

132
00:08:47,870 --> 00:08:51,990
اللي ممكن تكتبه بيه جافر؟ بتروح اعرف ال array one

133
00:08:51,990 --> 00:08:58,250
dimensional هقولله integer ال array تبعتي A مثلا و

134
00:08:58,250 --> 00:09:02,690
قوللي يا أخي إن هاد اسمها X بدها تساوي new integer

135
00:09:04,860 --> 00:09:09,880
تلاتة صح؟ بعدين هروح أقوله four integer I equal

136
00:09:09,880 --> 00:09:18,160
zero ال I أقل أو تساوي اتنين I plus plus A of I

137
00:09:18,160 --> 00:09:30,640
equal X of اتنين ايه؟ قداشها دي؟ I اتنين مصبوط؟

138
00:09:35,500 --> 00:09:42,740
بال بايثون بكل بساطة باجي بقوله a تساوي x

139
00:09:42,740 --> 00:09:51,000
او

140
00:09:51,000 --> 00:09:55,660
حتى ممكن هذا مكتوب هاش هيك بس يبقى فاق نل لا four

141
00:09:55,660 --> 00:10:00,720
ولا حاجة الفكرة وين يا شباب انه فعليا من ناحية

142
00:10:00,720 --> 00:10:06,620
simplicityفعلي أسهل وهي فرصة .. فرصة إلك تتعلم لغة

143
00:10:06,620 --> 00:10:10,080
جديدة ال four هي ال four و ال F هي ال F نفس ال

144
00:10:10,080 --> 00:10:12,560
concept بس ال syntax هو شويه اللي هيخلف .. يخلف

145
00:10:12,560 --> 00:10:15,060
معاك الآن هاد الآن في الشغلات اللي زي هاي ال

146
00:10:15,060 --> 00:10:20,080
python بتريحك جدا في الكتابة هاي هاد التلت أسطر هي

147
00:10:20,080 --> 00:10:24,120
عبارة عن نص سطر فعليا لا أنا محدد يعرف data type

148
00:10:24,120 --> 00:10:27,280
ولا أنا محدد يعرف ال four بس اللي بلزمني أحدد

149
00:10:27,280 --> 00:10:31,400
أبعاد العمود اللي أنا بدياه و لحاله بيشتغل الشغلة

150
00:10:31,400 --> 00:10:36,140
التانيةممكن انا الان هل في مجال يكون في عندي

151
00:10:36,140 --> 00:10:41,520
تسميات لل

152
00:10:41,520 --> 00:10:45,660
attributes اللي موجودة عندي لأ مافيش مجال مع ال

153
00:10:45,660 --> 00:10:49,040
band as بصير في مجال اضيف تسمية لل array او لل

154
00:10:49,040 --> 00:10:56,000
data set و بصير بروح بقوله ان ال A equal X of T

155
00:10:56,000 --> 00:11:01,240
ثلاثة و خلصت وبالتالي فيها شغل اسهل كتير من ال

156
00:11:01,240 --> 00:11:06,990
Javaوغيرها ايه؟ هنشوف بعض الأكواد اللي برضه بسهولة

157
00:11:06,990 --> 00:11:09,970
اللي هنفهمها برضه خلال المحاضرة هاي ان شاء الله

158
00:11:09,970 --> 00:11:14,530
تعالى طيب ننتقل مع طريق ال libraries اللي في

159
00:11:14,530 --> 00:11:16,630
عينينا بتلزمنا في ال data preparation بالدرجة

160
00:11:16,630 --> 00:11:19,390
الأولى تعالى أخد مثال بسيط في ال code اللي موجود

161
00:11:19,390 --> 00:11:23,770
قدامنا ال code اللي موجود قدامنا عمل import لل

162
00:11:23,770 --> 00:11:27,670
bandits وروح

163
00:11:27,670 --> 00:11:32,430
تعرف ال bandits هي عبارة عن data frameworkللتعامل

164
00:11:32,430 --> 00:11:36,010
واحدة من الاقتراحات تبعتها ان انا ممكن انشئ جدول

165
00:11:36,010 --> 00:11:40,570
جديد انشئ جدول جديد فروح قلت له البانداس دوت data

166
00:11:40,570 --> 00:11:45,310
framework وزودت ال data framework ال constructor ب

167
00:11:45,310 --> 00:11:46,770
.. بإيش يا شباب

168
00:11:46,770 --> 00:11:51,170
جييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييييي

169
00:11:57,690 --> 00:12:01,630
الريه ال value تبعته تمام ال index هي optional

170
00:12:01,630 --> 00:12:05,630
بالنسبة إلينا بنضيفها بعد ال json عشان أقوله والله

171
00:12:05,630 --> 00:12:07,870
فعلا هي ال items أو هي ال index اللي أنا بدي أشتغل

172
00:12:07,870 --> 00:12:14,270
معاها بغض النظر حتفرج كتير الآن لو أنا أقول

173
00:12:14,270 --> 00:12:17,590
dictionary كام واحد هيقول okay معاك موافق معاك بس

174
00:12:17,590 --> 00:12:20,990
بالمناسبة dictionary لأن فقط في عندي two values Q

175
00:12:20,990 --> 00:12:26,080
value فقط لما يكون في عندي أكتر من valueتمام؟ طبعا

176
00:12:26,080 --> 00:12:30,640
ال array كلها as single value anyway في الآخر

177
00:12:30,640 --> 00:12:33,660
روحته انا بقوله اطبعلي ال data framework هذا

178
00:12:33,660 --> 00:12:37,360
فهيطبعلي يا شباب الشكل اللي قدامك هاي زي ما بظهر

179
00:12:37,360 --> 00:12:43,140
على ال console لاحظ؟ لو انا بدي اطبع في مجلة ..

180
00:12:43,140 --> 00:12:44,940
هذا كان بيعمله بال Java عبارة عن ايه؟ شرعي ما

181
00:12:44,940 --> 00:12:49,830
حيكون array of objects مصبوط؟وبدي loops وبدي كده

182
00:12:49,830 --> 00:12:53,570
ودي ربالك اخد ال method فحتى داخلي دوامة مختلفة

183
00:12:53,570 --> 00:12:56,490
تماما فهي ال framework من ناحية إنشاء data طبعا ال

184
00:12:56,490 --> 00:13:00,590
task تبع إنشاء ال data مش مهم مش مش إلك الآن ليش؟

185
00:13:00,590 --> 00:13:05,530
لأن ال data set يا أستاذ تامر موجودة وخالصة ال

186
00:13:05,530 --> 00:13:07,930
data set موجودة وخالصة طبعا إيش المطلوب مني؟

187
00:13:07,930 --> 00:13:13,010
المطلوب مني أقرأها في موضوع قرايتها مجرد أروح

188
00:13:13,010 --> 00:13:17,490
أستخدم ال pandas أقوله readcsv او read excel file

189
00:13:17,490 --> 00:13:22,010
حسب ال file الموجودة فيه ال data بيقرأ ال data set

190
00:13:22,010 --> 00:13:25,890
مباشرة و ببني لك data framework كامل عليها و هيك

191
00:13:25,890 --> 00:13:28,930
برضه بتكون التعامل معاها سهل تعالى نشوف بس ال code

192
00:13:28,930 --> 00:13:32,090
هذا بشكل سريع إيش بساوي الآن في عند ال print خلاص

193
00:13:32,090 --> 00:13:36,290
أصبحت معروفة ال head ال data set dot head أو ال

194
00:13:36,290 --> 00:13:40,070
tail ال head بتجيب أول خمس صفوف عينة أول صفوف

195
00:13:40,070 --> 00:13:44,620
الخمسة و ال tail بتجيب أخر خمسة في عندالـ Data

196
00:13:44,620 --> 00:13:48,420
Type أو الـ D-Type اللي بتجيب الـ Structure تبعتها

197
00:13:48,420 --> 00:13:51,740
إيه في الـ Attribute وإيش الـ Type تبعت كل واحد

198
00:13:51,740 --> 00:13:56,200
فيهم وطبعا هذه مجرد أنت عشان تكون عندك صورة واضحة

199
00:13:56,200 --> 00:14:00,420
عن الـ Data Set اللي بتشتغل عليها إذا أنا قلتله

200
00:14:00,420 --> 00:14:04,320
Shape تخيل إن الـ Attribute عندي أهمام أو الـ Data

201
00:14:04,320 --> 00:14:09,400
Set تبعتي بتتكلم على 100 ألف record تمام؟ و 15

202
00:14:09,400 --> 00:14:10,380
Attribute

203
00:14:17,720 --> 00:14:23,220
لما أروح أقوله shape هيطبع .. لأ لأ مش هيرسم هيطبع

204
00:14:23,220 --> 00:14:30,940
الـ 100000 كما 15 لإن

205
00:14:30,940 --> 00:14:34,480
طبعتها و يعمل scrolling عليهم أو كده لأ كلمة ال

206
00:14:34,480 --> 00:14:37,140
shape جيبلي العدد لو أنا قلتله number of

207
00:14:37,140 --> 00:14:41,920
dimensions and them number of dimensions هيقولي

208
00:14:41,920 --> 00:14:44,980
اتنين ليش لإن ال data تبعتي الآن في ال data

209
00:14:44,980 --> 00:14:49,290
framework تبعي بعدين الصفوفوالأعمدة اللي موجودة

210
00:14:49,290 --> 00:14:54,370
عندها الان في عندى method اسمها columns إذا ال

211
00:14:54,370 --> 00:14:58,410
data set اللي أنا قرأتها ال data file أو أول ثقر

212
00:14:58,410 --> 00:15:03,230
فيها عبارة عن ال attribute names أو ال titles تمام

213
00:15:03,230 --> 00:15:06,530
في عندى ال method اسمها الاسمها ال columns بترجعلي

214
00:15:06,530 --> 00:15:09,430
فيهم لوحدهم و بصير فيها دول عبارة عن data set

215
00:15:09,430 --> 00:15:14,650
مستقلة موجودة عندها بعد هي كانتبتريحني من موضوع ال

216
00:15:14,650 --> 00:15:17,810
description وال statistical method لو أنا روحت على

217
00:15:17,810 --> 00:15:21,070
certain attribute وقلتله dot describe

218
00:15:24,230 --> 00:15:28,010
بروح بدي اعمل complete statistical test على ال

219
00:15:28,010 --> 00:15:31,090
attribute هذا ال minimum و ال maximum و ال average

220
00:15:31,090 --> 00:15:34,390
و العدد الفرغات و ال data types بتجيبلي شغلات

221
00:15:34,390 --> 00:15:37,750
كبيرة بتوصف ال data ال attribute هذا و هذا برضه

222
00:15:37,750 --> 00:15:40,710
مهم بالنسبة ليه عشان انا اذا عرفت ال minimum و ال

223
00:15:40,710 --> 00:15:43,150
maximum و جديش عدد الفرغات بصير عارف ان انا بدي

224
00:15:43,150 --> 00:15:47,810
اشتغل طبعا بإمكانك تعمل loop تمر على ال titles

225
00:15:47,810 --> 00:15:50,590
اللي هنا و تعمل description بشكل بدأ ما تكتب كل

226
00:15:50,590 --> 00:15:55,970
واحد بشكل تلقائي طيبهذا الكلام او هذه ال slides ما

227
00:15:55,970 --> 00:15:59,430
جبتهم الا غير من باب ال motivation لإلك ان ال

228
00:15:59,430 --> 00:16:03,490
python سهل و ممكن تعملها او تحتويها تعملها concord

229
00:16:03,490 --> 00:16:11,110
ده او تحتويها بشكل كويس خلال الفصل هذا ال rapid

230
00:16:11,110 --> 00:16:15,290
minor خيار هنشوفه هنشتغل عليه لكن انا بالنسبة لي

231
00:16:15,290 --> 00:16:21,530
قد اعطي plus للي هيشتغل ال python وللي مش هيشتغل

232
00:16:21,530 --> 00:16:22,490
ال python هياخد minus

233
00:16:40,350 --> 00:16:47,070
ممكن تحتوي على بعض ال missing ال inconsistent و ال

234
00:16:47,070 --> 00:16:53,990
noise data الان يا هب noise data شو يعني؟اخدناها

235
00:16:53,990 --> 00:17:00,310
سابقا اكتب اسمك هنا و سجل جوابتنا ولا لأ نقشه يعني

236
00:17:00,310 --> 00:17:05,310
noise data يعني data فيها أشياء ممكن ماتفيدنيش أو

237
00:17:05,310 --> 00:17:08,950
فيها أشياء خاطئ فيها أشياء خاطئ صح بس فيها data

238
00:17:08,950 --> 00:17:14,490
ماتفيدنيش مش صح اكتب اسمك عفواتمام؟ الآن noise

239
00:17:14,490 --> 00:17:17,690
data يعني لو أنا فيه عندي قيم أو فيه عندي أخطاء في

240
00:17:17,690 --> 00:17:24,170
القيم المدخلة مثل الراتب بالسالب تمام؟ طيب عبدالله

241
00:17:24,170 --> 00:17:27,430
صحي محمد الكحلوت من جنبك وقول لي شو يعني

242
00:17:27,430 --> 00:17:35,070
inconsistent data؟ مش عارف لأنك مابتراجعش لأ بديش

243
00:17:35,070 --> 00:17:38,450
إياك أنت يا تامر آه يوسف شو يعني inconsistent

244
00:17:38,450 --> 00:17:39,230
data؟

245
00:17:42,500 --> 00:17:55,180
محمود أبو حية محمود صح محمد أبو حية محمود

246
00:17:55,180 --> 00:17:56,740
أبو حية محمود أبو حية محمود أبو حية محمود أبو حية

247
00:17:56,740 --> 00:17:59,980
محمود أبو حية محمود أبو حية محمود أبو حية محمود

248
00:17:59,980 --> 00:18:02,800
أبو حية محمود أبو حية محمود أبو حية محمود أبو حية

249
00:18:02,800 --> 00:18:09,800
محمود أبو حية محمود أبو حية محمود أبو حيةمثلًا،

250
00:18:09,800 --> 00:18:13,060
تاريخ ميلاده مبارح هو في الـ Age مكتوب لـ 40 سنة

251
00:18:13,060 --> 00:18:17,840
تمام؟ Missing Data هذه كلكم هتجاوبوها طبعًا، فضل

252
00:18:17,840 --> 00:18:21,260
Data مفقودة، إنه فعليًا الـAttribute هذا في

253
00:18:21,260 --> 00:18:24,080
الـRecord هذا الـValue تبعته فاضية، مش موجودة عندي

254
00:18:24,080 --> 00:18:27,400
وبالتالي، أنا لازم هدأ أقولنا سابقًا كان عندنا

255
00:18:27,400 --> 00:18:31,060
مصطلح Garbage In، Garbage Out وبالتالي الـData

256
00:18:31,060 --> 00:18:35,980
Quality شيء أساسي في الـData Miningجودة البيانات

257
00:18:35,980 --> 00:18:39,960
شيء أساسي في الـ Data Mining وبالتالي، إذا أنت

258
00:18:39,960 --> 00:18:44,060
فعليًا بدأت تشتغل وجد في الموضوع الـ Data

259
00:18:44,060 --> 00:18:47,500
Preparation عبارة عن خطوة مهمة للـ Serious والـ

260
00:18:47,500 --> 00:18:53,920
Effective والـ Real Data Mining Process إيش علامات

261
00:18:53,920 --> 00:19:00,040
جودة .. علامات جودة الـ Data Set اللي موجودة عندى؟

262
00:19:00,040 --> 00:19:05,430
تقريبًا هي نفس الأسئلة اللي كنا بنطرحهاسابقا عشان

263
00:19:05,430 --> 00:19:10,010
تصحيح ال data ال accuracy جداش ال data تبعتي هذه

264
00:19:10,010 --> 00:19:18,330
دقيقة جداش ال data تبعتي صحيحة هي فكل

265
00:19:18,330 --> 00:19:22,290
ما كانت نسبة دقتها أعلى كل ما كانت هذه أفضل طبعا

266
00:19:22,290 --> 00:19:30,380
مصدرها مصدرها يعني بين جسينانت الآن ال data اللي

267
00:19:30,380 --> 00:19:34,060
فيها ال values انت بتقدر تتحقق من كل record Raw by

268
00:19:34,060 --> 00:19:38,920
Raw؟ أكيد لأ، لكن لما أنا باعرف أن ال data set هاي

269
00:19:38,920 --> 00:19:45,080
طالعة مثلا من ال MIT على رأي رامي، تمام؟ ولا طالعة

270
00:19:45,080 --> 00:19:47,620
من جامعة إياد الشامي، لأ أكيد اللي طالع من ال MIT،

271
00:19:47,620 --> 00:19:53,060
من ال MIT، مصبوط؟ شكرا، شكرا على الثقة يا هاشم،

272
00:19:53,060 --> 00:19:58,100
الآن الفكرة وين يا جماعة الخير؟الفكرة أنه مش كمان

273
00:19:58,100 --> 00:20:02,040
شوف ال source اللي هي ال believability جداش أنا

274
00:20:02,040 --> 00:20:07,420
بواثق فيها في مصدرها لكن الآن بتكلم على جودة

275
00:20:07,420 --> 00:20:12,620
البيانات جودة البيانات عادة مش أنا صاحبها ال data

276
00:20:12,620 --> 00:20:16,440
لما انجمعت كانت صحيحة لما انجمعت اه صح بأثق في

277
00:20:16,440 --> 00:20:21,580
المصدر لكن جداش ممكن المصدر هذا يخطئ في الإدخال

278
00:20:22,050 --> 00:20:25,250
جدّاش ال instrument اللي كنت انا بعتمد عليها في

279
00:20:25,250 --> 00:20:29,730
القراءات دقيقة بلاش نتكلم على مصدرها انا والله

280
00:20:29,730 --> 00:20:32,770
واثق ان اللي حاجيني من ال MIT تمام لكن كانوا

281
00:20:32,770 --> 00:20:38,310
مسترخصين وماخدين بعض ال sensors من Taiwan بينما في

282
00:20:38,310 --> 00:20:42,270
sensors وضحها افضل وبالتالي ال data set اللي بيصير

283
00:20:42,270 --> 00:20:47,430
فيها علامة استفهام لأن بعض ال equipments تبعتها في

284
00:20:47,430 --> 00:20:51,170
ال range تبعت ال error تبعتها عاليةفهذه المقصودة

285
00:20:51,170 --> 00:20:56,850
بالـ Accuracy على خلاف الـ Believability جديش أنا

286
00:20:56,850 --> 00:21:00,890
واثق من مصدر البيانات و في البيانات اللي موجودة

287
00:21:00,890 --> 00:21:05,450
عندي هيت لاحظ كمان مرة أنا ما زلت بأتكلم على عوامل

288
00:21:05,450 --> 00:21:09,630
انه كيف بدي أو بدي أحاول أشك .. كيف بدي أقيس جودة

289
00:21:09,630 --> 00:21:13,230
أو إيش هي علامات جودة ال data set يعني لو قلنا لك

290
00:21:13,230 --> 00:21:17,710
في تفاحة و قلنا شو رأيك فيها جودة التفاحة هاي جديش

291
00:21:17,710 --> 00:21:21,510
عبداللههي عبد الله، أيوة عبد الله، بناء على إيش؟

292
00:21:21,510 --> 00:21:26,650
بطلع فيها، الله التفاحة مبينة، جديدة وطازة وبتلمع،

293
00:21:26,650 --> 00:21:30,830
تمام؟ هاي واحد، ريحتها فواحة، مافيش فيها لا ضرب

294
00:21:30,830 --> 00:21:35,730
يمين ولا شمال، ولا محمد عضها، مصبوط؟ وبالآخر، في

295
00:21:35,730 --> 00:21:40,950
الآخر هاي العلامات، أنت بعينك بتقدر تحددها، طيب،

296
00:21:40,950 --> 00:21:47,270
الآن completeness، جداش ال data هايكاملة وبحيث

297
00:21:47,270 --> 00:21:50,590
انها توافق ال task اللي انا بدي اياها وسألنا سابقا

298
00:21:50,590 --> 00:21:54,230
على ال different sources و ال relevant و من ال

299
00:21:54,230 --> 00:21:58,170
expert ليش؟ عشان انا اكون متأكد ان ال data ال 6

300
00:21:58,170 --> 00:22:02,810
باعتى هاي فعليا بتنجز consistent ال consistency

301
00:22:02,810 --> 00:22:07,150
جداش ال data هاي consistent ما هو يعني لما اتكلمنا

302
00:22:07,150 --> 00:22:10,050
في ال consistency انه ما هو المفهوم ان اعدل في

303
00:22:10,050 --> 00:22:14,430
مكانومقنوط من التعديل في مكان تاني بس ماعدلتش فيه

304
00:22:14,430 --> 00:22:17,030
فبتصير inconsistent values الموجودة اللي عندي

305
00:22:17,030 --> 00:22:21,770
timeline is .. هاي شغلة مهمة يا جماعة الخير عشان

306
00:22:21,770 --> 00:22:24,650
يقوللي ان ال data .. ال data set اللي موجودة عندي

307
00:22:24,650 --> 00:22:28,110
هل بتحل المشكلة اللي أنا بتشتغل عليه ولا لأ؟ يعني

308
00:22:28,110 --> 00:22:33,810
أنا بدي أحاول أعمل prediction ما هو إذا حطيت ال

309
00:22:33,810 --> 00:22:37,210
mail معناته هتصير أنك عندك .. في عندك مشكلة في ال

310
00:22:37,210 --> 00:22:41,440
consistencyمصبوط؟ لأ خلّينا .. احنا عمّالا بدنا

311
00:22:41,440 --> 00:22:45,780
نصلح مش اللي بنخبص تمام؟ وبالتالي ال data must be

312
00:22:45,780 --> 00:22:54,440
inferred إيش الحلول المتاحة قدامي في التعامل مع ال

313
00:22:54,440 --> 00:22:59,080
missing data؟ الآن ال missing سواء كانت في one

314
00:22:59,080 --> 00:23:05,220
value أو في two values في ال record تمام؟ في الآخر

315
00:23:05,220 --> 00:23:09,560
ال record هذا فيه missingلكن سؤال مهم جدا، هل ممكن

316
00:23:09,560 --> 00:23:14,980
كل ال record يكون missing؟ بكونش موجود أساساً،

317
00:23:14,980 --> 00:23:18,220
فعلى الأقل ال record بيكون فيه one value والباقي

318
00:23:18,220 --> 00:23:22,200
ممكن يكون null، مصبوط، حسب المصدر ففي الآخر، بغض

319
00:23:22,200 --> 00:23:25,120
النظر، كان في عنده one value، one missing value or

320
00:23:25,120 --> 00:23:28,400
more فهذا ال record بيحتوي على missing أو هذا ال

321
00:23:28,400 --> 00:23:34,520
attribute الآن صار بيحتوي على missing أسلم حلإن

322
00:23:34,520 --> 00:23:39,040
أحذف الـ rows اللي بتحتوي على ال missing و أريح حل

323
00:23:39,040 --> 00:23:43,100
تمام

324
00:23:43,100 --> 00:23:47,680
عشان أنا بدي أحط حلول صحيحة و بدي أجيب value صحيحة

325
00:23:47,680 --> 00:23:53,680
عشان أحصل الحل صح أو عفوا أصلح حل صح الآن لو كانت

326
00:23:53,680 --> 00:24:01,080
ال data 6 اللي عندي 100 ألف row وبعد عملية الحذف

327
00:24:02,200 --> 00:24:08,920
بعد عملية الحدث صارت اللي هي 95 ألف raw أنا

328
00:24:08,920 --> 00:24:12,940
بالنسبة لي مش فارق كبير مش big deal مش زعلان كتير

329
00:24:12,940 --> 00:24:19,920
أقولك لو صارت 50 ألف برضه بالنسبة لي مش كتير لأن

330
00:24:19,920 --> 00:24:24,160
ال data لسه still enough يعني فيها كم .. لأ بقى

331
00:24:24,160 --> 00:24:27,180
ممكن أستخرج منه لكن لو ضاليت حافظ على ال 100 ألف

332
00:24:27,180 --> 00:24:27,880
أحسن وأحسن

333
00:24:31,060 --> 00:24:35,300
لأن احنا اتكلمنا سابقا how much big is your data؟

334
00:24:35,300 --> 00:24:39,400
كده حجم البيانات اللي عندك؟ لأن كل raw بمثابة

335
00:24:39,400 --> 00:24:42,960
تعزيز لل pattern أو تعزيز لل knowledge اللي انا

336
00:24:42,960 --> 00:24:48,800
بدأ استخرجها لكن في المقابل اللي كانوا عندي الف

337
00:24:48,800 --> 00:24:57,560
record صاروا تسعمية و خمسين acceptable لكن صاروا

338
00:24:57,560 --> 00:25:05,430
خمسمية لا يعني وقفعلى الرغم ان هد نص و هد نص 50

339
00:25:05,430 --> 00:25:11,590
ألف نص 50% بس العدد بيفرج معايا 500 رو is not

340
00:25:11,590 --> 00:25:15,430
enough to train or to build a model في معظم

341
00:25:15,430 --> 00:25:22,010
الأحيان طب مش الحل بدك تجيب data set تاني لو

342
00:25:22,010 --> 00:25:26,600
متوفرة طب مش متوفرة عند غير الألف هدولبدي أبدأ

343
00:25:26,600 --> 00:25:31,500
أعبي ال missing data بدي أبدأ أعبي ال missing data

344
00:25:31,500 --> 00:25:37,640
اللي موجودة عندهم كيف بدي أعبيها؟ manually بشكل

345
00:25:37,640 --> 00:25:41,840
manual يعني بدي أمر على كل row أو كل عمود row by

346
00:25:41,840 --> 00:25:47,660
row و أعبي ال value اللي فيه ممكن

347
00:25:47,660 --> 00:25:53,260
شباب ال manual filling لا يعني بالضرورة ان انا 100

348
00:25:53,260 --> 00:25:58,870
% صحتمام؟ انا حارجة لما بدي اتكلم على ال manual

349
00:25:58,870 --> 00:26:02,090
filling بدي اروح اقوله دين ال document الأصلية

350
00:26:02,090 --> 00:26:05,570
تبعتك اللي اعتمدتها او وين ممكن الاجي القيمة هذه

351
00:26:05,570 --> 00:26:11,700
ففي جهود لكن مش .. و لو انا رجعت لل guessingفي

352
00:26:11,700 --> 00:26:15,280
موضوع الـ Gessing الأصل يكون .. يعني لما بدي أخمن

353
00:26:15,280 --> 00:26:17,560
بدي هتكون ال value تبقى .. بدي تكون فيه confident

354
00:26:17,560 --> 00:26:22,440
يعني لما قلنا قبل شوية متزوج أو ال status ال

355
00:26:22,440 --> 00:26:26,160
marital status متزوج married و فيه pregnant و

356
00:26:26,160 --> 00:26:30,020
مفقود عند ال gender مافهمش .. مافيش عاجلين اتنين

357
00:26:30,020 --> 00:26:34,050
بيختلفوا على إن هو دي femaleمصبوط؟ وبالتالي هذا

358
00:26:34,050 --> 00:26:37,570
الكلام في هذه الشغلات بيصير ال guessing محمود الآن

359
00:26:37,570 --> 00:26:42,970
باجب أقول أن والله الطلاب اللي موجودين عندى في

360
00:26:42,970 --> 00:26:49,410
المدرسة أعمارهم تتراوح من عشرة لتلات عشر سنة ولاجي

361
00:26:49,410 --> 00:26:54,690
الطالب عمره مش موجود و تاريخ ميلاده مش ملاجيه لو

362
00:26:54,690 --> 00:26:59,190
حذفته تمام؟ احنا الآن خلصنا من موضوع الحذف بدي أخل

363
00:26:59,190 --> 00:27:05,220
ال dataبدي أخل ال data، إيش عبيها؟ لو حطيتها 12

364
00:27:05,220 --> 00:27:09,360
بالمتوسط، بيمشي الحال، أثبت؟ هاي ال guessing ممكن

365
00:27:09,360 --> 00:27:13,980
لو أنا شوفت عمر الولد أو أروح أسأله فلان، أنت في

366
00:27:13,980 --> 00:27:17,760
أي صف؟ طلع فيك هيكد، جالك في صف سادس

367
00:27:20,950 --> 00:27:24,330
ماشي، مصبوط ولا لأ؟ إذا أنت حاسيته أنه والله ممكن

368
00:27:24,330 --> 00:27:28,650
تطالب هذا يكون مثلا أعاد سنة أو تنتين فممكن تحطه

369
00:27:28,650 --> 00:27:31,730
في بناء .. خلاص بتصير happy guessing محمود و هذا

370
00:27:31,730 --> 00:27:36,250
الكلام يصير تمام لكن

371
00:27:36,250 --> 00:27:41,030
عملية التعبئة ال manual أو التعبئة اليدوية للقيم

372
00:27:41,030 --> 00:27:53,290
المفقودة مملة و غير مشدية، خلّيها هيليش غير مشدية؟

373
00:27:53,290 --> 00:27:58,410
لأنه ما أكلفك مقارنة بالجهد اللي هيصير مش مشدية

374
00:27:58,410 --> 00:28:05,070
كتير automatic برمجيا برمجيا الخيارات اللي قدامي

375
00:28:05,070 --> 00:28:09,490
أن أروح على كل ال missing و أحط فيها global

376
00:28:09,490 --> 00:28:16,130
constant شو يعني global constant؟ أي رمز بحيث أن

377
00:28:16,130 --> 00:28:17,290
الرمز هذي يصير unknown

378
00:28:20,640 --> 00:28:24,720
بعرف إنها missing وفي نفس الوجد لو بدوا ينبنى

379
00:28:24,720 --> 00:28:29,360
عليها decision لاحقا في حالة ال unknown بيكون كذا

380
00:28:29,360 --> 00:28:36,140
على سبيل المثال if كذا else if كذا else if كذا طب

381
00:28:36,140 --> 00:28:40,580
ال else الأخيرة لو ما كانت ولا واحدة من هدول في

382
00:28:40,580 --> 00:28:44,620
حالة ال switch case case case كذا في الآخر بحطله

383
00:28:44,620 --> 00:28:47,900
default لو ماكنتش ولا واحدة من هدول بصير بقوله أنا

384
00:28:47,900 --> 00:28:53,830
في حالة ال unknown ممكن أخد decisionتمام؟ هذه ميزة

385
00:28:53,830 --> 00:29:00,630
أو أهمية للجلوبال constant لكنه مش مفضل برضه ليش؟

386
00:29:00,630 --> 00:29:03,910
لأن كل ما كانت ال rule تبعتي مبنية على fixed value

387
00:29:03,910 --> 00:29:08,970
يكون أحسن كنت بقى تقول حاجة جوابت عليك؟ ماشي الحال

388
00:29:08,970 --> 00:29:14,010
ممكن أعبيها automatic بال mean أو ال median

389
00:29:14,010 --> 00:29:18,670
بالمتوسط الحسابي أو بالوسط الحسابي للأرقام اللي

390
00:29:18,670 --> 00:29:26,970
كانت عندنا هنالأن هاي ال attribute واحد،

391
00:29:26,970 --> 00:29:31,210
اتنين، تلاتة، أربعة وفي قيمة مفقودة لو أنا قلت بدي

392
00:29:31,210 --> 00:29:36,530
أعبيها بالمتوسط الحسابي تلاتة و تلاتة ستة و أربعة

393
00:29:36,530 --> 00:29:44,590
عشرة عشر عشرة على أربعة اتنين و نص انا بدي integer

394
00:29:44,590 --> 00:29:48,110
تلاتة

395
00:29:48,110 --> 00:29:54,320
السؤال جدّيش خطأ إيه هان؟جديش خطأ .. لأ لأ سيبني

396
00:29:54,320 --> 00:29:58,680
بعد الـRoundation أنا حطيت تلاتة و هي المفروض تكون

397
00:29:58,680 --> 00:30:04,420
اتنين مثلا بس التنين مش موجودة عندى أساسا انا جديش

398
00:30:04,420 --> 00:30:10,080
انا فقدت مش كتير مصبوط و لو حطيتها خمسة او حطيتها

399
00:30:10,080 --> 00:30:13,740
اربعة برضه انا مفقدتش كتير ليش؟ لأنه في عبارة

400
00:30:13,740 --> 00:30:17,520
عمالك ..حوالين ال range اللي انا بقى اشتغل فيه و

401
00:30:17,520 --> 00:30:21,180
هادي برضه بيلاحظ و كأني بقى بيستخدم ال mean عشان

402
00:30:21,180 --> 00:30:28,720
يعمل infered value تمام؟ مش معروفة طيب ال median

403
00:30:28,720 --> 00:30:32,900
ايش ال median يا شباب الوسط والحسابي الوسط

404
00:30:32,900 --> 00:30:39,300
والحسابي يعني بدي احطهم بالترتيب بما

405
00:30:39,300 --> 00:30:42,580
ان هدول الأعداد اللي عندي فردية معناتهبرضه اجت

406
00:30:42,580 --> 00:30:48,160
عندى التلاتة الان كوسط حسابى، مصبوط؟ لأن ال data

407
00:30:48,160 --> 00:30:52,540
اللى انا كتبتها على اللحه هيكت جاية الان فى كمان

408
00:30:52,540 --> 00:30:57,400
واحد احسن من هيك قالك اذا كان في عندك labelled او

409
00:30:57,400 --> 00:31:02,540
الجدول اللى عندك هذا مصنف او معموله category سابق

410
00:31:07,490 --> 00:31:14,050
جالك هذا ايه بي ايه بي ايه جالك مافيش داعي تاخد ال

411
00:31:14,050 --> 00:31:20,410
mean لكل ال data set او لكل ال attribute خد ال

412
00:31:20,410 --> 00:31:23,890
mean فقط يا محلاوي الان جالك مافيش داعي تاخد

413
00:31:23,890 --> 00:31:29,970
المتوسط الحسابي لكل ال data set خد المتوسط الحسابي

414
00:31:29,970 --> 00:31:34,990
للفئة اللي فيها ال record هذا ال category high مين

415
00:31:34,990 --> 00:31:38,680
الفئة اللي فيها ال label هذا المفقودمين الـRows

416
00:31:38,680 --> 00:31:44,280
اللي فيهم الـA هي واحد واتنين هي تلاتة والاربعة هي

417
00:31:44,280 --> 00:31:53,320
سبعة سبعة على تلاتة اتنين الأولى و الأخيرة الأولى

418
00:31:53,320 --> 00:31:57,400
و الأخيرة خمسة على اتنين اتنين و نص اعملها

419
00:31:57,400 --> 00:32:00,820
roundation تلاتة ابلك تعمل truncation اتنين ففي

420
00:32:00,820 --> 00:32:05,780
الآخر هذه القيمة كمان أدق من المين السابقة ليش

421
00:32:05,780 --> 00:32:09,390
لأنها مرتبطالـ category يعني عمّا أنا في عندى ..

422
00:32:09,390 --> 00:32:14,790
اه هي اجتهاد فراصة دول مش مشكلة تمام؟ فممكن انا

423
00:32:14,790 --> 00:32:17,250
اختار ال mean أو ال median بناء على ال category مش

424
00:32:17,250 --> 00:32:21,410
على كل ال data set وهذا بيكون أفضل ممكن أروح أدور

425
00:32:21,410 --> 00:32:25,950
على ال most frequent data إيش يعني ال most

426
00:32:25,950 --> 00:32:30,530
frequent؟ القيمة الأكثر تكرارا بما أنه هي القيمة

427
00:32:30,530 --> 00:32:33,490
الأكتر تكرارا لجيت مثلا 70% من ال values

428
00:32:36,570 --> 00:32:40,090
most probable هتكون اتنين او شو رايكوا فهذه

429
00:32:40,090 --> 00:32:43,610
الشغلات هذا الشغل بيصير ايش automatic طبعا ممكن

430
00:32:43,610 --> 00:32:47,430
انا لما اتكلم على ال most probable ممكن استخدم حتى

431
00:32:47,430 --> 00:32:51,210
بعض ال machine learning task او algorithm زي ال

432
00:32:51,210 --> 00:32:54,690
بايثون او decision tree عشان يحددل ايش او يختار

433
00:32:54,690 --> 00:33:00,230
القيمة لل missing اللي موجودة عندي بالنسبة لأكواد

434
00:33:00,230 --> 00:33:00,750
ال بايثون

435
00:33:06,710 --> 00:33:16,270
هنحطر أرسم الجدول هذا لكن بعيد عن ال code صاروا

436
00:33:16,270 --> 00:33:29,940
أربع أعمدة صحيح؟ attribute 1, 2, 3و ال label Raw 2

437
00:33:29,940 --> 00:33:43,820
3 4 5 6 حاجة اقول في ال data هان 1 2 3 4 5 6 7 8 9

438
00:33:43,820 --> 00:33:54,000
10 11 12 13 14 15 و بالنسبة لل category

439
00:33:57,330 --> 00:34:07,210
A B A D D A او هذا احط

440
00:34:07,210 --> 00:34:12,630
ال A فوق بالشكل هذا الان ال data set هاي اللي

441
00:34:12,630 --> 00:34:17,270
موجودة قدامي بدي اعملها filling ماعناش مشكلة مع

442
00:34:17,270 --> 00:34:21,350
مين مع ال values طب في حالة ال label

443
00:34:24,300 --> 00:34:28,980
في حالة ال label شو أسأل فيها هذه الشباب أسلم حاجة

444
00:34:28,980 --> 00:34:32,900
نحذفها لأن ال target أو العقل يعني أنا مش عارف هذا

445
00:34:32,900 --> 00:34:37,500
الشخص مريض أو غير مريض ربح ولا خسر، مظبوط؟ مش عارف

446
00:34:37,500 --> 00:34:42,520
وبالتالي في حالة زي هذه بروح بحذف ال record اللي

447
00:34:42,520 --> 00:34:49,540
مافيش Target لأن نسبة خطأ إيهان هتكون أكبر هذه

448
00:34:49,540 --> 00:34:54,160
واحدةالان بما ان الحذف هو الحل الأمثل بالنسبة لي

449
00:34:54,160 --> 00:34:58,820
الحل الأمثل فانا ممكن اروح احدد ال rows ال raw

450
00:34:58,820 --> 00:35:03,620
اللي انا بده احذفه مثلا بده احذف ال raw رقم هي

451
00:35:03,620 --> 00:35:08,620
واحد اتنين تلاتة اربع خمسة ستة سبعة هاروح اقوله

452
00:35:08,620 --> 00:35:15,960
بكل بساطة ال data set تبعتي dot drop بديله ال

453
00:35:15,960 --> 00:35:22,050
index تبع ال raw اللي هي هانقولنا عياشأربعة أربعة

454
00:35:22,050 --> 00:35:28,270
in place كبولياري true لأنه إذا أنا قلتله false

455
00:35:28,270 --> 00:35:33,390
هذا يعني انه انا بحاجة للأ ل data واحد بيصير كذا

456
00:35:33,390 --> 00:35:37,530
لإنه هيعمل generate ل new data set بعد الحدث إذا

457
00:35:37,530 --> 00:35:41,070
أنا قلتله in place ما تحدث على نفس ال data set

458
00:35:41,070 --> 00:35:44,570
اللي احنا شغالين عليهاتمام؟ هاي الفرق ما بين هاي

459
00:35:44,570 --> 00:35:49,070
للـ true و للـ false ال axis عشان يقوللي أنت بدك

460
00:35:49,070 --> 00:35:56,870
تحذف من الصفوف ولا من الأعمي ده طيب تعالي ناخد

461
00:35:56,870 --> 00:36:00,310
مثال هاي القرية تبعتنا و ليكن هذه القرية تبعتني

462
00:36:00,310 --> 00:36:05,250
اسمها data اسمها data و أنا قررت أحذف row أو أحذف

463
00:36:05,250 --> 00:36:10,650
عمود هاي ال code بس تغيير ال argument بيحذف الصف

464
00:36:10,650 --> 00:36:14,780
أو العمود لو أنا بدي أعمله بال Javaأو بدك تقوم

465
00:36:14,780 --> 00:36:20,420
ببرنامج لحد في العمود أو الصف بدك تعمل for loop و

466
00:36:20,420 --> 00:36:25,000
بدك تعرف ال array ب dimension أقل، مصبوط؟ سواء كان

467
00:36:25,000 --> 00:36:28,160
dimension أو بتعرف الصف أو عمود أقل وبالتالي بدك

468
00:36:28,160 --> 00:36:31,700
تسير تاخد تنقل من array ل array و لما تصل لل

469
00:36:31,700 --> 00:36:34,220
certain row أو ال certain attribute تعمله ignore

470
00:36:34,220 --> 00:36:39,060
وتاخد اللي بعده، مصبوط؟ بينما هان فعليا سطر واحد

471
00:36:39,060 --> 00:36:43,980
فكانت حلت المشكلةهي الفكرة انك تروح تعمل

472
00:36:43,980 --> 00:36:49,440
implementation للشغل من الصفر بس بس فعليا انت الان

473
00:36:49,440 --> 00:36:53,580
انت وين ك user او ك developer لما اعرف ان الان في

474
00:36:53,580 --> 00:36:55,780
حد فيكوا بيروح بيعمل implementation لل power

475
00:36:55,780 --> 00:36:58,840
method بال java بيروح بيقول ولا بيستخدم مهدود

476
00:36:58,840 --> 00:37:03,490
power طب ما احنا بنعرف كيف نعملها implementationبس

477
00:37:03,490 --> 00:37:08,110
مستخدمهاش ليش لأنه جاهزة نفس ال complexity صحيح بس

478
00:37:08,110 --> 00:37:11,690
من إلي أنا ك developer صار أسهل إلي في الاستخدام

479
00:37:11,690 --> 00:37:17,650
طيب فأنا ممكن أحدث صفقة أو عمود حسب حاجتي مع تغيير

480
00:37:17,650 --> 00:37:24,130
ال axis إذا أنا بدي أحدث ال attribute لو لاجيت فيه

481
00:37:24,130 --> 00:37:27,630
null certain attribute وليه يكون ال label على سبيل

482
00:37:27,630 --> 00:37:31,130
المثال أو ال A أو ال B بدي أحدث يعني إذا مجرد

483
00:37:31,130 --> 00:37:37,590
ألاقي ال ..فراغ في العمود هذا بدي أحذفه وقولنا هذا

484
00:37:37,590 --> 00:37:40,290
أكتر كلام موين مع ال label بما أن ال label هذا

485
00:37:40,290 --> 00:37:44,310
موجود مش .. اعفوا .. ال label هذا مفقود فال row

486
00:37:44,310 --> 00:37:49,370
هذا بدي أحذفه يعني بين جثيم بدي أحذف ال rows اللي

487
00:37:49,370 --> 00:37:54,000
فيها ال label مفقودبدي أحذف الـ rows اللي فيها ال

488
00:37:54,000 --> 00:37:58,740
label مفقود يعني بينجو سين الحذف هيكون تبع لل null

489
00:37:58,740 --> 00:38:02,120
في certain attribute كل اللي بيلزم يعرف إيش ال

490
00:38:02,120 --> 00:38:05,380
title أو إيش ال index تبعته فبقول له ال data

491
00:38:05,380 --> 00:38:14,200
bandas.not null هان إيش .. إيش اللي صار فعليا هنا

492
00:38:14,200 --> 00:38:21,400
هو أخد نسخة من ال data اللي إلها ميناللي فيها قيم

493
00:38:21,400 --> 00:38:27,140
و تجاهل الـ null يعني بينجو سين هو راح يعمل

494
00:38:27,140 --> 00:38:30,060
generation لـ new data set فيها واحدة، اتنتين،

495
00:38:30,060 --> 00:38:35,980
تلاتة، اربعة، خمسة، ستة، six rows فقط بس الآن لأ

496
00:38:35,980 --> 00:38:39,120
لما كون ان انا استخدمت نفس ال data framework name

497
00:38:39,120 --> 00:38:43,600
فحطه اعمل override تمام؟ بس الأصل ان هو هيبقى يعمل

498
00:38:43,600 --> 00:38:49,770
generate ل new data setو هك أنا خلصت من ال rows

499
00:38:49,770 --> 00:38:55,910
اللي مافيش إلها label إذا أنا وين ما بلاجي في الصف

500
00:38:55,910 --> 00:39:02,510
null بغض النظر في كل ال data ال 6 تبعتي وين ما

501
00:39:02,510 --> 00:39:05,750
بلاجي null بدي أحد في ال row بلجي على ال command

502
00:39:05,750 --> 00:39:11,830
الأخير data.drop and a not availableمش بروح بساوي

503
00:39:11,830 --> 00:39:16,350
بيصير يعمل skiing على ال rows ال rows ال ال row

504
00:39:16,350 --> 00:39:21,530
اللي فيه null بيحذفه بدون ما تحدد هنا كان بناء على

505
00:39:21,530 --> 00:39:25,750
certain attribute أخد لك اللي فيهم ال data و ساب

506
00:39:25,750 --> 00:39:30,190
ال null لكن هنا هيمر على ال row ده عدتها set هي ال

507
00:39:30,190 --> 00:39:34,650
row الأول في null في غضب نظر في أي مكان هيحذفه

508
00:39:34,650 --> 00:39:39,210
وبالتالي هذا هي انحدف وهذا هي انحدف وهذا هي انحدف

509
00:39:41,960 --> 00:39:45,720
شو صار في ال data set كلها الحدثة فضيت في ال data

510
00:39:45,720 --> 00:39:51,600
set اللي انا عملها sample عشان هيك هذا كويس و مريح

511
00:39:51,600 --> 00:40:04,040
بس متى مباشرة بروح بقوله print print data dot

512
00:40:04,040 --> 00:40:10,820
shape هيقوللي مثلا 100 ألف record و 15 attribute

513
00:40:12,800 --> 00:40:18,240
بعد ما بقى نفذ العملية هذه بروح بقوله print كمان

514
00:40:18,240 --> 00:40:24,220
مرة ال data dot shape هيديني

515
00:40:24,220 --> 00:40:32,960
رقم جالي خمس تلاف وخمستعش لا يا عميخلاص ما هي

516
00:40:32,960 --> 00:40:36,680
already انا حلقتها في ال data 6 جديدة فالفكرة بصير

517
00:40:36,680 --> 00:40:41,340
اقدر افهم انا قدش حجم الجزء اللي انحذف و هاد

518
00:40:41,340 --> 00:40:46,000
بالنسبالي اريح عملية حذف لو انا فعليا حافظت على

519
00:40:47,200 --> 00:40:50,420
الداء .. خلّيني أقول نسبة وجود البيانات بشكل كويس

520
00:40:50,420 --> 00:40:54,160
يعني زي ما قلنا سابقاً هي كانت مائة ألف وقال لي

521
00:40:54,160 --> 00:40:58,200
صار في عندك خمسين ألف record okay ممكن أمشي فيها

522
00:40:58,200 --> 00:41:01,000
لكن إذا قال لي و الله أظل .. أظل عندك خمسة وتسعين

523
00:41:01,000 --> 00:41:05,160
ألف يكون أحسن وأحسن لكن قال لي خمس ألف لأ يعني هذه

524
00:41:05,160 --> 00:41:09,400
العملية مابتنفعش لازم أعمل refill لـAlternative

525
00:41:09,400 --> 00:41:14,060
وبالتالي أسهل حاجة إيش أسوي أسهل حاجة الحدث بس

526
00:41:14,060 --> 00:41:31,900
مايكونش بأثر على حجمالـ dataset اللي عندك تخزين

527
00:41:31,900 --> 00:41:36,220
البيانات manual أو

528
00:41:36,220 --> 00:41:43,690
بدي أعب ال missing هذه بشكل manualشكل manual okay

529
00:41:43,690 --> 00:41:46,390
معناته انا بدي اعرف ال attribute هذا او عفوا ال

530
00:41:46,390 --> 00:41:49,710
value هذه في اي صف و اي عمود بدي اعرف ال index

531
00:41:49,710 --> 00:41:53,470
تبعتها ممكن انا اكتب code عشان يعبيها و ممكن اكون

532
00:41:53,470 --> 00:41:56,530
افتح ال data set من خلال ال excel sheet تبعتي و

533
00:41:56,530 --> 00:42:00,310
اروح اعديلها بشكل مباشر و اعمل reload لل data لكن

534
00:42:00,310 --> 00:42:03,890
اذا بتعتمد على ال index في عند index location 9.2

535
00:42:03,890 --> 00:42:08,230
الصف التاسع العمود التاني حط ال value بالشكل هذا

536
00:42:08,900 --> 00:42:12,080
إذا أنا بدي أحطها بالـ mean أو بدي أخزن الـ value

537
00:42:12,080 --> 00:42:15,480
automatic بالـ mean أو الـ median الأمر بسيط جدا،

538
00:42:15,480 --> 00:42:21,340
الآن ال data 6 تبعتي مع

539
00:42:21,340 --> 00:42:27,900
ال attribute أو ال data مع ال attribute، مع A1 شو

540
00:42:27,900 --> 00:42:35,560
بدها تساوي؟ نفس ال attribute A1

541
00:42:35,560 --> 00:42:42,980
dot في الNA شو يعني في الـ NA؟ في الـ attribute

542
00:42:42,980 --> 00:42:50,020
الفلاني اللي هو أي واحد عبي الـ not available ب

543
00:42:50,020 --> 00:42:55,420
certain value لو أنا قلتله 15 أو 10، هياخدوا الـ

544
00:42:55,420 --> 00:42:58,740
15 والـ 10 هيعبيها في كل الـ attribute، عفوا، في

545
00:42:58,740 --> 00:43:02,450
كل الـ rows الفاضية في الـ attribute هذافي الـ net

546
00:43:02,450 --> 00:43:06,970
available لكن انا بدي ايه يروح يحسب للمتوسط تبع

547
00:43:06,970 --> 00:43:14,090
العمود هذا فبروح باخد ال data كمان مرة ال a1 ضد ال

548
00:43:14,090 --> 00:43:19,750
mean as a function او

549
00:43:19,750 --> 00:43:24,010
ممكن اخد ال mean هذي as a value سابقا و ادله اياها

550
00:43:24,010 --> 00:43:27,850
فمش فارق كتير معايا وبهيك اصبحت انا باخد ال mean

551
00:43:28,910 --> 00:43:31,770
تبعت ال value اللى موجود عنه طبعا ممكن بكل بساطة

552
00:43:31,770 --> 00:43:34,910
استبدلها بال median بال maximum بال most frequent

553
00:43:34,910 --> 00:43:40,790
أحيانا حسب حاجتي و طبعا كله لما بتكلم على ال

554
00:43:40,790 --> 00:43:43,370
minimum و ال maximum و ال median و ال frequent

555
00:43:43,370 --> 00:43:46,470
كلها عبارة عن method function جاهزة ماعليك لغاية

556
00:43:46,470 --> 00:43:51,650
تستبدل و تشوف ال function المناسبة لك ال noise

557
00:43:51,650 --> 00:43:57,470
data بالنسبة

558
00:43:57,470 --> 00:44:02,790
لل noise dataأحنا متفقين أن الـ noise data يعني ال

559
00:44:02,790 --> 00:44:06,190
data موجودة مش مفقودة لكن ال data خطأ ال data

560
00:44:06,190 --> 00:44:12,430
خاطئة والأسباب تقريبا نفس الأسباب السابقة ممكن ال

561
00:44:12,430 --> 00:44:15,530
system أو أثناء ال data collection أصبح في عندي

562
00:44:15,530 --> 00:44:19,210
filler معين في الآلة في ال thermometer أو في ال

563
00:44:19,210 --> 00:44:22,670
data entry أصبح في عندي مشكلة يعني في لحظة من

564
00:44:22,670 --> 00:44:25,290
اللحظات كان في عندي الميزان طلعت على الميزان اللي

565
00:44:25,290 --> 00:44:28,520
هو بالدين يقول 200 كيلوطبعا نطي تجارة و شرحت

566
00:44:28,520 --> 00:44:31,540
الجاكيت و طلعت تاني على الميزان لما قولي 91 مثلا

567
00:44:31,540 --> 00:44:34,600
اه هي consistent طب القرائع اللي كانت في الأول ايه

568
00:44:34,600 --> 00:44:39,200
سببها الجاكيته مية و مش عارف قديش كيلو الجاكيته

569
00:44:39,200 --> 00:44:43,680
نشاطر الله ما شاء الله عليك او ممكن كان فيها 100

570
00:44:43,680 --> 00:44:47,860
ألف دولار الجاكيته تمام؟

571
00:44:47,860 --> 00:44:50,940
ممكن اتصار في عندي اثناء ال data transmission نقل

572
00:44:50,940 --> 00:44:56,160
البيانات عبر الشبكة اتصار في عندي تغيير بسيطفممكن

573
00:44:56,160 --> 00:44:59,060
يؤثر برضه الـ technology limitation أحيانا بتكون

574
00:44:59,060 --> 00:45:05,320
ال value اللي بده تنقرأ هذه أكبر من .. يعني تخيل

575
00:45:05,320 --> 00:45:08,360
أنه أنا فعليا قيمة عملها ال variable integer بال

576
00:45:08,360 --> 00:45:12,860
Java و القيمة اللي إجت أكبر تمام؟ فوق الأربع

577
00:45:12,860 --> 00:45:16,160
مليارة أو long integer فماشي بيصير فيها؟ بيجيب

578
00:45:16,160 --> 00:45:18,100
لآخر قيمة من السالب .. من السالب طب المفروض

579
00:45:18,100 --> 00:45:22,340
ماتكونش القيمة السالبة inconsistent naming

580
00:45:22,340 --> 00:45:27,460
conventionالمعاني أو في التسميات صار في عندي عدم

581
00:45:27,460 --> 00:45:32,240
أو في تضارب خلنا نقول في التفسير اللي موجود عندها

582
00:45:32,240 --> 00:45:36,000
طبعا ال duplicate record يا شباب أحيانا برضه بدها

583
00:45:36,000 --> 00:45:38,640
معالجة كنوع من الأخطاء اللي موجودة عندها كيف بده

584
00:45:38,640 --> 00:45:42,580
يعالج ال noise data معالجة ال noise data إما طريقة

585
00:45:42,580 --> 00:45:48,480
بيسميها ال binning أو ال regressionclustering أو

586
00:45:48,480 --> 00:45:51,080
فعلياً بتعمل .. و هدول طبعا كلها آلات أو ممكن

587
00:45:51,080 --> 00:45:55,200
algorithms و ممكن أن ادخل ال computer أو الآلة مع

588
00:45:55,200 --> 00:46:01,040
الإنسان بالنسبة لل binning بالنسبة

589
00:46:01,040 --> 00:46:04,240
لل binning ال binning مفهومها انه هروح على ال

590
00:46:04,240 --> 00:46:06,660
attribute هذا اخد ال values تبع ال attribute اللي

591
00:46:06,660 --> 00:46:13,600
عندي هان ارتبها رقم واحد ارتبها و بعدين اروح

592
00:46:13,600 --> 00:46:19,490
اجسمها لفئات تعالى نشوف عفوافي موضوع البناء فالان

593
00:46:19,490 --> 00:46:26,350
هذه ال data اللي قداني هي عبارة عن sorted data بدي

594
00:46:26,350 --> 00:46:32,870
أكتبها بشكل مختلف هي مثلا خمس عشر أربعة تسعة واحد

595
00:46:32,870 --> 00:46:42,050
وعشرين أربعة وعشرين تمانية وعشرين تمانية خمس عشر

596
00:46:42,050 --> 00:46:50,120
موجودة احنا قلنا خمسة وعشرينوكمان مرة 21 26 و 34

597
00:46:50,120 --> 00:46:54,100
هذه ال values الموجودة لعندي هي ال data هيك جاية

598
00:46:54,100 --> 00:46:57,540
ال sequence بال sequence هذا في ال attribute أول

599
00:46:57,540 --> 00:47:02,680
خطوة في موضوع ال binning بتعمل sort رتبتهم تصعدي

600
00:47:02,680 --> 00:47:06,640
فترتبوا ال data الآن بالنسبة لل binning يا شباب

601
00:47:06,640 --> 00:47:13,030
بإمكانك تشتغل على ال equal frequencyيعني تكون كل

602
00:47:13,030 --> 00:47:17,670
مجموعة نفس العدد أو تشتغل على ال equal depth زي ما

603
00:47:17,670 --> 00:47:23,370
صار في ال histogram تمام؟ تصير تحدد range وتعب كل

604
00:47:23,370 --> 00:47:26,570
ال values اللي بتجي اوين؟ في ال range هذا بينما

605
00:47:26,570 --> 00:47:31,310
بال equal frequency معناته كل range له نفس العدد

606
00:47:31,310 --> 00:47:35,210
من ال elements كل value .. range له نفس العدد من

607
00:47:35,210 --> 00:47:40,310
ال elementsفبجسمهم بالتساوي الان هنا في كلام بسيط

608
00:47:40,310 --> 00:47:46,150
لازم تفهمه انا بدي احاول اتخلص من ال noise data او

609
00:47:46,150 --> 00:47:50,410
قيمة خطأ تمام؟ انا فعليا القيمة الخطأ هذا مش جادر

610
00:47:50,410 --> 00:47:54,350
امسكها لحد اللحظة انا مش عارف هي الأربعة ولا

611
00:47:54,350 --> 00:47:59,050
الاربعة وتلاتين ولا التمانية ولا التسعة انا مش

612
00:47:59,050 --> 00:48:01,810
عارف مين فيهم الخطألكن في الأخر في قيمة خبأة

613
00:48:01,810 --> 00:48:06,230
موجودة وانا بدي أعملها smooth عادة الناس اللي

614
00:48:06,230 --> 00:48:09,690
بيشتغلوا بالدهان بعد ما بدهان روح بعد فترة مش بيمر

615
00:48:09,690 --> 00:48:14,210
إيده على ال surface بحيث بيحاول يحسوا ناعم بالدرجة

616
00:48:14,210 --> 00:48:18,640
المطلوبة أو لأتمام؟ ليش بتطلعش بالعين؟ لأنه غير

617
00:48:18,640 --> 00:48:21,780
كافي بالنسبة له في اللحظة اللي بيحس فيها خشونة

618
00:48:21,780 --> 00:48:25,360
فبرجعاش بنعمها مرة تانية أو بيعملها bullish الآن

619
00:48:25,360 --> 00:48:29,280
انت بقى بتعمل bullish بال-binning وحشتغل معاك على

620
00:48:29,280 --> 00:48:33,800
ال equal frequency في ال equal frequency كل مكان

621
00:48:33,800 --> 00:48:39,240
عدد ال bins أكثر وعناصر ال element فيها أكبر بكون

622
00:48:39,240 --> 00:48:43,620
أحسن كهلكت بقولك كيف يعني لو أنا قلتلك هدول 12

623
00:48:43,620 --> 00:48:44,100
element

624
00:48:46,920 --> 00:48:56,220
12 element جسمليهم لـ 2 bins ماتوا 6 و 6، مصبوط؟

625
00:48:56,220 --> 00:49:03,920
6 وهي 6 التانيات الآن اللي بيصير لاحقا ان كل 6

626
00:49:03,920 --> 00:49:07,180
أرقام هدول سواء هدول أو هدول بيستبدلوا بقيمة واحدة

627
00:49:07,180 --> 00:49:12,720
فقط لقيمة المتوسط الحسابي على سبيل المثال بينما لو

628
00:49:12,720 --> 00:49:25,990
انا قلتلك اعملهم 4 binsبتصير في عندي تلتات كل

629
00:49:25,990 --> 00:49:31,070
ما زاد عدد ال frequency ال bins ضمن ال range معين

630
00:49:31,070 --> 00:49:34,030
وعدد ال element اللي موجودة في الداخل اكتر بكون

631
00:49:34,030 --> 00:49:38,010
مناسب والمثال اللي انا هضربه شكلنا .. هتخلص

632
00:49:38,010 --> 00:49:40,970
محاضرتنا لو احنا مش مخلصين هنا لو كان عندي مائة

633
00:49:40,970 --> 00:49:50,770
ألف طالب و بتوقع الأعمار من عشرينلأربعين سنة وبدي

634
00:49:50,770 --> 00:49:54,990
أعمل smoothing لل attribute هذا بدي أعمل binning

635
00:49:54,990 --> 00:50:01,690
كام bin بتختارح عليا؟ 25 ألف على أربع فئات زميل

636
00:50:01,690 --> 00:50:04,730
لهان بيقول أربع فئات أو أربع مجموعات كل واحدة

637
00:50:04,730 --> 00:50:08,170
بتحتوي على 25 ألف العدد اللي بيقوله كويس ليش؟ لأن

638
00:50:08,170 --> 00:50:13,680
في الآخر لما بيستخدم المتوسط الحسابيتمام؟ متواصل

639
00:50:13,680 --> 00:50:16,380
الحساب بمعناته انا فعليا لو كانت ال value عالي

640
00:50:16,380 --> 00:50:21,500
هتروح .. الآن واحد بين تلاتة تأثيره تلت واحد بين

641
00:50:21,500 --> 00:50:25,180
عشرة .. على عشرة واحد بين مية و واحد من مية على

642
00:50:25,180 --> 00:50:28,020
ميت ألف او على خمسة و عشرين ألف يكاد يكون يروح

643
00:50:28,020 --> 00:50:31,900
باتجاه الصفر مصبوط في التأثير ال average طيب، لكن

644
00:50:31,900 --> 00:50:37,700
أنا بقول الأربعة غير مناسبة تلاتة،

645
00:50:37,700 --> 00:50:42,960
ليش تلاتة؟ عشرين، تلاتين، أربعين؟طب و ال 21 وين

646
00:50:42,960 --> 00:50:48,200
راح؟ و 22 وين راح؟ و 25 وين راح؟ ما okay .. انا

647
00:50:48,200 --> 00:50:51,360
برضه بقول غير كافي هذا الكلام انا بقول بدي أعملها

648
00:50:51,360 --> 00:50:56,620
عشرين بن عشرين مجموعة عشرين .. واحد و عشرين ..

649
00:50:56,620 --> 00:50:59,380
اتنين و عشرين .. من عشرين لاربعين في عندي واحد و

650
00:50:59,380 --> 00:51:03,220
عشرين بن بدي أعملهم واحد و عشرين بن او عشرين بن ..

651
00:51:03,220 --> 00:51:08,040
بينفع؟ اه بينفع جداش عدد كل element في .. عدد كل

652
00:51:08,040 --> 00:51:14,440
bin ال element فيها جداش؟خمس ألاف، مائة ألف على

653
00:51:14,440 --> 00:51:19,620
عشرين، خمس ألاف، واحد على خمس ألاف بتهيألي برضه

654
00:51:19,620 --> 00:51:23,480
النسبة مقبولة، بتروح، مابتبينش، وبالتالي أنا بحط

655
00:51:23,480 --> 00:51:27,180
الأعمار ضمن الأعمار المحدودة أو الدقيقة، بدل ما

656
00:51:27,180 --> 00:51:31,020
يصير أبو تسعة عشر يصير خمسة أو عشرين أو عشرين،

657
00:51:31,020 --> 00:51:36,240
وأبو سبعة عشر يصير عشرين، لأ، طب ما كل واحد يصير

658
00:51:36,240 --> 00:51:40,260
إيش؟ ضمن ال range الحقيقي اللي هو فعليا ضمن السنة

659
00:51:40,260 --> 00:51:41,480
الحقيقية اللي هو موجود فيها

660
00:51:47,190 --> 00:51:50,110
مافيش حاسيب .. المين التبعاتهم هتكون نفس ال value

661
00:51:50,110 --> 00:51:54,110
بيبطل في عندي outlier فيهم أو بيبطل noise ال noise

662
00:51:54,110 --> 00:51:56,990
احنا بنتكلم عن قيمة اتنين تلاتة بس معقول تكون في

663
00:51:56,990 --> 00:52:03,630
عندي خمس تلاف واحد من الميت ألف فيهم نفس الخطأ مش

664
00:52:03,630 --> 00:52:10,150
منطق تمام؟ فبجسمتهم bins هيا ده bins لأربعة على

665
00:52:10,150 --> 00:52:13,370
أربع element ل frequency تبعتهم أربعة بعد هيك بدي

666
00:52:13,370 --> 00:52:16,920
أعبيها بال meanباخد المتوسط الحسابي للمجموعة

667
00:52:16,920 --> 00:52:20,480
الأولى كان 9 المتوسط الحسابي للمجموعة التانية 23

668
00:52:20,480 --> 00:52:25,980
المتوسط الحسابي للمجموعة التالتة 29 إيش حصل أنا

669
00:52:25,980 --> 00:52:29,720
بعد ذلك يا شباب ال data هذه هترجع لأصلها ال 15 كان

670
00:52:29,720 --> 00:52:34,720
في المجموعة الأولى صح صار مكانه 9 الأربعة في

671
00:52:34,720 --> 00:52:39,260
المجموعة الأولى 9 9 21 كانت في المجموعة التانية

672
00:52:39,260 --> 00:52:46,050
صارت 23 2328 كانت في المجموعة التالتة صارت 29

673
00:52:46,050 --> 00:52:50,290
تمانية في المجموعة الأولى تسعة خمسة و عشرين في

674
00:52:50,290 --> 00:52:54,550
المجموعة التانية تلاتة و عشرين الواحد و عشرين

675
00:52:54,550 --> 00:52:58,070
تلاتة و عشرين ستة و عشرين في المجموعة التانية صارت

676
00:52:58,070 --> 00:53:01,870
تسعة و عشرين وهذه صارت تسعة و عشرين هذه لأن انا

677
00:53:01,870 --> 00:53:05,590
اشتغلت على اربعة pins و استخدمت المين الحل الآخر

678
00:53:05,590 --> 00:53:10,130
ان ممكن انا اشتغل علىالـ boundaries شو هي ال

679
00:53:10,130 --> 00:53:15,290
boundaries؟ انا هاجي اقول هيه بعد ال sort القيم ال

680
00:53:15,290 --> 00:53:18,390
boundary هاي او القيم الحدودية هذه بدي احافظ عليها

681
00:53:18,390 --> 00:53:25,930
و بدي اغير كل اللي في الداخل حسب هي أقرب لمين تسعة

682
00:53:25,930 --> 00:53:28,230
أقرب لتسعة .. للأربعة ولا الخمس .. تمانية أربعة

683
00:53:28,230 --> 00:53:32,070
ولا خمساتعاش؟ أربعة أربعة معناته دي أربعة تسعة

684
00:53:32,070 --> 00:53:36,670
أربعة ولا خمساتعاش؟أربعة الفرق هنا خمسة و الفرق

685
00:53:36,670 --> 00:53:40,570
هنا ستة معناته هنا أربعة و نفس الكلام واحد و عشرين

686
00:53:40,570 --> 00:53:45,070
هذي هتظل واحد و عشرين و هذي هتصير خمسة و عشرين هذي

687
00:53:45,070 --> 00:53:49,450
تمانية ستة و عشرين و هذي ستة و عشرين و أربعة و

688
00:53:49,450 --> 00:53:52,950
تلاتين و هيك صار في عندي الأن أكتر من طريقة عشان

689
00:53:52,950 --> 00:53:58,650
أتعامل مع ال pins وبهيك يصير في عندي data set

690
00:53:58,650 --> 00:54:04,010
smooth لكن كمان مرة برجع بقولككل مكان عدد ال bins

691
00:54:04,010 --> 00:54:09,970
أكبر ب frequent او ب items أكبر بيكون أفضل بالنسبة

692
00:54:09,970 --> 00:54:14,410
لك لأنه بتحاول تحط ال data في الريال case تبعتها

693
00:54:14,410 --> 00:54:17,750
وبهلك احنا بننهي محاضرتنا ان شاء الله و بنحاول

694
00:54:17,750 --> 00:54:20,410
نكمل المحاضرة الجاية في الموضوع ال regression و ال

695
00:54:20,410 --> 00:54:20,950
clustering