المتطلبات الأساسية

  • معرفة أساسية جداً بمفاهيم الحاسب وكيفية التعامل مع الملفات والبرامج.
  • فهم بسيط أو ابتدائي للبرمجة (ويُفضّل Python لكن ليس شرطاً).
  • القدرة على تثبيت البرامج والعمل على بيئات مثل Jupyter Notebook أو VS Code.
  • خلفية بسيطة في مفاهيم الإحصاء مثل المتوسطات والانحراف المعياري (اختياري لكنه مفيد).
  • مهارة في البحث عن حلول للمشكلات التقنية أثناء التعلم.
  • قدرة على قراءة البيانات الأولية وفهم شكلها العام.
  • استعداد للتعامل مع أخطاء البرمجة ومحاولة إصلاحها.
  • اهتمام بتحليل المعلومات واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

مخرجات التعلم

  • كتابة وتنفيذ أكواد Python المتعلقة بتحليل البيانات.
  • استخدام مكتبات NumPy وPandas لمعالجة البيانات وتحويلها.
  • استيراد البيانات من مصادر مختلفة مثل CSV وExcel وواجهات APIs.
  • تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة والبيانات غير المتناسقة.
  • إعادة تشكيل البيانات وترتيبها ودمج مجموعات بيانات متعددة.
  • إجراء التحليل الوصفي والإحصائي لاكتشاف الأنماط والاتجاهات.
  • إنشاء رسومات بيانية متنوعة باستخدام Matplotlib وSeaborn.
  • بناء تقارير مرئية ولوحات معلومات أولية لتوضيح النتائج.
  • تفسير العلاقات بين المتغيرات وتقديم استنتاجات مبنية على البيانات.
  • تنفيذ مشروع تحليلي متكامل يشمل جمع البيانات، تنظيفها، تحليلها، وعرض النتائج.
  • تطبيق التفكير التحليلي في حل المشكلات الواقعية باستخدام البيانات.
  • تقديم نتائج التحليل بلغة واضحة مناسبة للمديرين وصنّاع القرار.

الوصف

يقدّم هذا الكورس برنامجاً تدريبياً متكاملاً يهدف إلى تمكين المتعلمين من اكتساب مهارات تحليل البيانات باستخدام لغة Python بشكل احترافي، بدءاً من أساسيات البرمجة ووصولاً إلى التقنيات المتقدمة المستخدمة في معالجة البيانات الضخمة. سيخوض المتعلم رحلة عملية لفهم دورة حياة البيانات كاملة، بدايةً من جمع البيانات من مصادر متعددة، مروراً بتنظيفها ومعالجتها وتحويلها، وانتهاءً بتحليلها واستكشاف الأنماط والعلاقات الخفية بداخلها. سيتعرف المتدرب على أدوار تحليل البيانات في المؤسسات الحديثة وكيف تُستخدم Python كأداة أساسية في بناء النماذج التحليلية، وإعداد التقارير، ودعم اتخاذ القرار. كما يركّز الكورس على التدريب العملي باستخدام Jupyter Notebook مع تطبيقات حقيقية على مجموعات بيانات متنوعة تشمل: البيانات المالية، بيانات المبيعات، بيانات المستخدمين، البيانات الصحية، وغيرها. لا يكتفي الكورس بالجانب التقني فقط، بل يطوّر لدى المتعلم القدرة على التفكير التحليلي، وصياغة المشكلات، وتصميم حلول تعتمد على البيانات. في نهاية هذا البرنامج سيكون المتعلم قادراً على بناء مشاريع تحليل بيانات متكاملة بدءاً من مرحلة التحضير حتى إنتاج تقارير مرئية واحترافية.

محتوى المنهج (2 وحدة - 6 محاضرة)

الوحدة 1

مقدمة في تحليل البيانات

2 المحاضرات

أساسيات تحليل البيانات باستخدام Python

مقدمة في تحليل البيانات باستخدام Python

3 المرفقات 00:02:44 3 سؤال تفاعلي
إلزامية

التعرف على أدوات تحليل البيانات

1 المرفقات 3 سؤال تفاعلي
إلزامية

اختبار وحدة: مقدمة في تحليل البيانات باستخدام Python

يهدف هذا الاختبار إلى قياس فهمك للمفاهيم الأساسية في تحليل البيانات باستخدام Python، بما في ذلك التعرف على البيانات، معالجة البيانات، وأهم الأدوات والمكتبات المستخدمة في هذا المجال مثل Pandas وNumPy. يُقيّم الاختبار معرفتك بالمفاهيم النظرية والمهارات العملية التي تم تناولها في وحدة "مقدمة في تحليل البيانات".

2 سؤال 30 دقيقة النجاح: 50.00% 1 محاولات
اختبار الوحدة
الوحدة 2

NumPy للبيانات الرقمية

4 المحاضرات

التعامل مع المصفوفات والبيانات الرقمية

مقدمة إلى NumPy

4 المرفقات
إلزامية

المصفوفات في NumPy

1 المرفقات
إلزامية

عمليات حسابية على المصفوفات

2 المرفقات

التعامل مع الأبعاد المتعددة

إلزامية

المدرب

د. ريم الغامدي

مدرب معتمد

معلومات الاختبار النهائي

عنوان الاختبار: اختبار تحليل البيانات بااستخدام بايثون
عدد الأسئلة: 8
المدة: 60 دقيقة
درجة النجاح: 50.00%
المحاولات المسموحة: 3
رسوم الاختبار: 100.00 ر.س

آراء المتدربين (3)

m

meta code

شراء موثق
منذ شهرين

ممتاز

مفيد (5)
م

محمد العتيبي

شراء موثق
منذ 3 أشهر

استفدت كثيراً من هذه الدورة! الآن أستطيع تحليل البيانات بكفاءة وإنشاء تقارير مرئية احترافية. دورة تستحق كل تقدير!

مفيد (24)
ش

شركة التطوير المتقدم

شراء موثق
منذ 3 أشهر

دورة ممتازة لتعلم تحليل البيانات! د. ريم شرحها واضح واستخدامها للأمثلة العملية كان رائعاً. تعلمت Pandas و Matplotlib بشكل احترافي.

مفيد (29)