Data Science

أكثر من 80% من قرارات الشركات اليوم تُبنى على تحليل البيانات. فهل أنت مستعد لتكون صاحب القرار التالي؟

اكتشف كيف تمنحك دورة Data Science الأدوات والمهارات التي يحتاجها السوق لبناء مستقبل مهني ناجح في عالم البيانات المتسارع!

مع تزايد اعتماد الشركات والمؤسسات على البيانات في اتخاذ قراراتها، تبرز الحاجة إلى مهارات تحليل البيانات كأحد أهم المؤهلات المطلوبة اليوم. فامتلاك القدرة على جمع البيانات وفهمها وتفسيرها لم يعد خياراً، بل أصبح من أساسيات النجاح المهني.

توفر لك دورة Data Science من أكاديمية اتصالاتي أساساً قوياً في علم البيانات، بدءاً من المفاهيم الأساسية وصولاً إلى التطبيقات العملية باستخدام Python ومكتباتها الأشهر مثل Pandas وNumPy وMatplotlib.

سواء كنت مبتدئاً في هذا المجال أو لديك معرفة بسيطة بلغة البايثون، ستساعدك هذه الدورة في تحويل البيانات الخام إلى رؤى ذكية قابلة للتطبيق، وتُمهّد لك الطريق لدخول مجالات أكثر تقدماً مثل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

 

أهداف دورة Data Science

تهدف هذه الدورة إلى تزويد المتعلمين بالمهارات الأساسية اللازمة للتعامل مع البيانات وتحليلها تمهيداً لدخول مجال تعلم الآلة (Machine Learning). ومن أبرز الأهداف التفصيلية:

تمنحك نظرة شاملة على علم البيانات وتطبيقاتها الواقعية.

فهم أساسيات علم البيانات ، كما والتعرف على (Data Lifecycle): الجمع، التنظيف، التحليل، التصور، والنمذجة. بالإضافة لفهم الفرق بين البيانات المهيكلة (Structured) وغير المهيكلة (Unstructured)

تؤهلك لاستخدام أدوات برمجية حديثة لتحليل البيانات

إتقان التعامل مع البيانات باستخدام Python مع استخدام مكتبات مثل:

• Pandas لمعالجة البيانات (Data Manipulation).
• NumPy للحسابات الرقمية.
• Matplotlib و Seaborn لتصور البيانات (Data Visualization).

بالإضافة إلى تطبيق عمليات تنظيف البيانات (Data Cleaning) مثل التعامل مع القيم المفقودة والمتكررة

تطبيق التحليل الإحصائي الأساسي

فهم المقاييس الإحصائية مثل المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، والارتباط.

استكشاف البيانات (EDA – Exploratory Data Analysis) باستخدام الرسوم البيانية والتقارير

تمهيد الطريق لتعلم الآلة (Machine Learning Prep)

فهم كيفية إعداد البيانات لنماذج ML (مثل الترميز، التقسيم Train/Test، والتطبيع).

التعرف على المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي مثل التصنيف، الانحدار، والتجميع.

تطوير التفكير التحليلي (Analytical Thinking)

تعلم كيفية طرح الأسئلة الصحيحة على البيانات لاستخراج insights مفيدة.

تحويل النتائج إلى قرارات عملية تساعد في حل المشكلات الواقعية.

 

الفئة المستهدفة في دورة Data Science

هذه الدورة مناسبة تماما للفئات التالية :

المبتدئون في البرمجة والبيانات

أشخاص لديهم معرفة أساسية بـ Python ويريدون الانتقال إلى تحليل البيانات.

من لا خبرة سابقة لهم في التعامل مع البيانات ويحتاجون إلى فهم المفاهيم الأساسية

طلاب وخريجو التخصصات العلمية

(مثل: الحاسوب، الإحصاء، الهندسة، الاقتصاد، العلوم الطبيعية) الذين يحتاجون إلى تحليل البيانات في دراستهم أو أبحاثهم

محترفو البرمجة والمطورون

مطورو برامج يريدون الانتقال إلى مجال Data Science ويحتاجون إلى تعلم معالجة البيانات.

مهندسو البرمجيات الذين يعملون مع البيانات ويرغبون في تحسين مهاراتهم التحليلية

المهتمون بالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

من يخططون لدراسة Machine Learning لكنهم بحاجة إلى فهم كيفية تنظيف البيانات ومعالجتها قبل بناء النماذج

المحللون والباحثون

محللو الأعمال (Business Analysts) الذين يستخدمون Excel ويريدون الانتقال إلى أدوات أكثر قوة مثل Python.

الباحثون الأكاديميون الذين يحتاجون إلى تحليل بيانات ضخمة أو إجراء دراسات إحصائي

 

ما الذي تحتاجه قبل أن تبدأ بهذه الدورة 

هذه الدورة مثالية للمبتدئين الذين يرغبون في بناء أساس متين في معالجة البيانات قبل الغوص في تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي . ا

• حاسوب شخصي و انترنت مستقر .
• الرغبة في التحليل وحب التعامل مع الأرقام والبيانات.
• عقلية فضولية وتحليلية لاستكشاف المشكلات من زوايا جديدة.

 

المحاور الرئيسية في دورة Data Science

كل محور من هذه المحاور مصمم ليبني خطوة فوق الأخرى، بحيث تتكوّن لديك قاعدة متينة في علم البيانات تشمل الجانب النظري والمهارات العملية:

 مقدمة إلى علم البيانات وأهميته

فهم ما هو علم البيانات ولماذا يُعد من أكثر المجالات نمواً وطلباً 

استكشاف تطبيقات علم البيانات في مجالات مثل الأعمال، الصحة، التمويل، والذكاء الاصطناعي.

مبادئ الجبر الخطي والمصفوفات

مراجعة سريعة للمفاهيم الأساسية في الجبر الخطي الضرورية لمعالجة البيانات، كما والتعرّف على المصفوفات واستخدامها في العمليات العددية

الإحصاء الوصفي والقياسات الأساسية

حساب المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، وغيرها من المؤشرات الإحصائية. بالإضافة إلى استخدام هذه المؤشرات لفهم توزيع البيانات وسلوكها.

الاحتمالات والتوزيعات الإحصائية

التعرف على مفاهيم الاحتمال وتطبيقها في فهم الأنماط والتنبؤ.

شرح التوزيعات الشائعة مثل Gaussian Distribution وكيفية استخدامها.

مكتبة NumPy: التعامل مع البيانات العددية

التعرف على Arrays وكيفية تنفيذ العمليات عليها بكفاءة.

استخدام وظائف NumPy لتحسين الأداء في معالجة البيانات.

 مكتبة Pandas: تحليل البيانات بفعالية

إنشاء وتعديل Data Frames Series.

تصفية وترتيب وتنظيف البيانات باستخدام أدوات Pandas المتقدمة.

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة

التعامل مع القيم المكررة، المفقودة، والبيانات غير الصالحة.

استخدام استراتيجيات التحويل والاستبدال لضمان جودة البيانات.

 تصوير البيانات: الرسوم البيانية والتمثيل البصري

استخدام مكتبات مثل Matplotlib وSeaborn لإنشاء مخططات احترافية.

تمثيل البيانات باستخدام Bar Charts، Histograms، Scatter Plots، وDistributions لتوضيح الأنماط.

تجهيز البيانات لتعلم الآلة (ML Preparation)

تقنيات الترميز Encoding والتقسيم إلى بيانات تدريب واختبار (Train/Test).

تطبيق التطبيع والتوحيد (Normalization & Standardization) لتهيئة البيانات.

المصطلحات والمفاهيم الأساسية

التعرّف على مفردات علم البيانات الشائعة مثل:

DataFrame، Missing Values، Null Values، Distribution، Parameters

Descriptive Statistics، Matrix، Raw، Column، Histogram، وغيرها.

 

المصطلحات الرئيسية 

Matrix 

Descriptive statistics 

Infrential statics

Data manipulation 

Probabilities 

Dataframe 

Column

Raw

Missing values 

Null values 

Nan

Bar chart 

Histogram 

Distribution

Scatter plot

Parameters 

ماذا سيحقق خريجو هذه الدورة ؟

بنهاية هذه الدورة، سيكون المتدرب قادرًا على:

1.  جمع البيانات من مصادر مختلفة وتنظيفها باحترافية.
2.  إجراء تحليلات إحصائية وتمثيل البيانات برسوم بيانية واضحة.
3.  فهم كيفية إعداد البيانات لنماذج تعلم الآلة.
4.  البدء في تطبيق تقنيات أكثر تقدمًا في مسيرته نحو الذكاء الاصطناعي.

الأسئلة الشائعة حول دورة Data Science

من أبرز الأسئلة التي قد تراودك عن هذه الدورة :

هل أحتاج إلى خبرة برمجية مسبقة؟

 لا يشترط وجود خبرة متقدمة، لكن يُفضل أن يكون لديك معرفة أساسية بـ Python أو استعداد لتعلمها.

هل الدورة مناسبة للمبتدئين تماماً؟

 نعم، تم تصميم الدورة لتبدأ من الأساسيات، مع شرح مبسط للمفاهيم الرياضية والبرمجية.

ما الأدوات التي سأستخدمها خلال الدورة؟

 ستستخدم Python ومكتباتها مثل NumPy، Pandas، Matplotlib، وSeaborn، بالإضافة إلى Jupyter Notebook.

هل الدورة تؤهلني لدخول مجال الذكاء الاصطناعي؟

 نعم، فهي تمهّد لك الطريق من خلال تعليمك تجهيز وتحليل البيانات، وهي خطوة ضرورية قبل تعلم الآلة والـAI.

هل أحصل على شهادة بعد الانتهاء؟

 نعم، تحصل على شهادة إلكترونية معتمدة من الأكاديمية تثبت إتمامك الدورة.

ما هي فرص العمل بعد إتمام الدورة؟

 يمكنك التقديم لوظائف مثل محلل بيانات، مساعد عالم بيانات، أو مطور Python متخصص في البيانات.

ما نوع المشاريع أو التمارين التي سأعمل عليها؟

 ستعمل على مشاريع تحليل بيانات واقعية باستخدام أدوات Python، تشمل تنظيف البيانات، تحليلها، وتصويرها.

هل الدورة تتطلب جهازاً بمواصفات خاصة؟

لا، فقط جهاز حاسوب عادي يمكنه تشغيل Jupiter Notebook و Python دون مشاكل.

لمحة عن مدرب الدورة _ م سماح طاهر 

 

سجّل الآن في دورة Data Science وابدأ رحلتك نحو احتراف تحليل البيانات وصناعة قرارات ذكية مع أدوات Python!