نظرة عامة
هل ترغب في فهم عالم تحليل البيانات بشكل منهجي واحترافي؟
دورة Data Analysis with Python المقدمة من أكاديمية اتصالاتي هي مدخلك الأمثل لاكتساب المهارات الأساسية والمتقدمة في هذا مجال تحليل البيانات. تم تصميم الدورة لتناسب مختلف المستويات؛ سواء كنت مبتدئًا تخطو أولى خطواتك، أو محترفًا يسعى لتطوير أدواته وتعزيز قدراته. لا يهم مستواك الحالي ، فالمحتوى مُعد بأسلوب مبسط وشامل، يمكّنك من استيعاب المفاهيم بوضوح وتطبيقها بكفاءة.
كما ستتعلم كيفية التعامل مع البيانات الكبيرة باحتراف من خلال لغة البرمجة Python، التي توفر لك مكتبات تحليل قوية مثل Pandas وNumPy وMatplotlib. ستتمكن من استيراد البيانات، تنظيفها، تحليلها، واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ تساعدك على اتخاذ قرارات مبنية على أسس علمية راسخة.
في نهاية الدورة، ستكون قادرًا على استخدام البيانات بطريقة احترافية لدعم قراراتك. كما وتحقيق نتائج دقيقة وموثوقة.
فالقدرة على تحليل البيانات لم تعد مجرد مهارة إضافية، بل أصبحت ضرورة لأي شخص يسعى لاتخاذ قرارات ذكية ومبنية على حقائق.
أهداف دورة Data Analysis with Python المقدمة من أكاديمية اتصالاتي
تسعى هذه الدورة إلى تمكين المشاركين من المهارات الضرورية لفهم البيانات. كما وتحليلها باستخدام أدوات الPython
وتشمل الأهداف الرئيسة ما يلي :
- فهم أساسيات تحليل البيانات وأهميته في مختلف المجالات.
- تعلم استيراد وتنظيف وتحليل البيانات بكفاءة.
- إتقان استخدام مكتبات Python مثل Pandas وNumPy وMatplotlib.
- تطوير مهارات البرمجة بلغة Python مع التركيز على تحليل البيانات.
- اكتساب القدرة على اتخاذ قرارات مبنية على بيانات دقيقة.
- تطبيق عملي من خلال مشاريع واقعية لتحليل البيانات.
- تعزيز فرص التوظيف في مجالات تحليل البيانات. كما والتعلم الآلي.
- توفير أساس تقني قوي لمن يرغب بالتخصص في الذكاء الاصطناعي مستقبلا.
المستفيدون من هذه الدورة
دورة Data Analysis with Pythonموجّهة لكل من تلهمه البيانات وتحرّكه الأسئلة الذكية ، سواء كنت تخطو أولى خطواتك في عالم التحليل ، أو تسعى لصقل أدواتك بخبرة عملية أكثر عمقًا، فالمحتوى مصمم ليأخذ بيدك نحو احتراف استخدام البيانات كوسيلة لصنع قرارات دقيقة .وتشمل الفئة المستهدفة :
- المبتدئون في تحليل البيانات
- المهندسون و متخصصو تكنولوجيا المعلومات
- المحللون الماليون والاقتصاديون
- أصحاب المشاريع ورواد الأعمال
- طلاب وخريجو التخصصات العلمية
- المهتمون بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
ما الذي تحتاجه لتبدأ بالدورة ؟
حتى تستفيد من الدورة بأفضل شكل . من المهم أن يتوفر لديك :
- رغبة في تعلم تحليل البيانات بطريقة ممنهجة وعملية.
- لا حاجة لخبرة مسبقة بالبرمجة , فقط حاسوب شخصي و انترنت جيد .
- الالتزام بالتطبيق العملي والمتابعة المستمرة .
محاور دورة Data Analysis with Python
في هذه الدورة، ستتعرف على أهم الأدوات والمهارات التي تحتاجها لتحليل بياناتك .
- مقدمة في تحليل البيانات:
- التعرف على مفهوم تحليل البيانات وأهميته في تكنولوجيا المعلومات IT.
- الأساسيات والنظريات التي يقوم عليها تحليل البيانات عن طريق بايثون.
- مكتبات تحليل البيانات الأساسية:
- (Pandas و NumPy وMatplotlib وSeaborn)
- استخدام مكتبة Pandas من أجل تنظيم البيانات بكفاءة. و التعرف على NumPy لمعالجة البيانات العددّية والتعامل مع المصفوفات. Matplotlib و Seaborn إنشاء رسوم بيانية توضح العلاقة بين البيانات.
- معالجة وتنظيف البيانات :
- التعامل مع البيانات المفقودة أو المكررة وتصحيح القيم الخاطئة.
- استراتيجيات لتنظيم البيانات و تنظيفها وتنسيقها لتكون جاهزة للتحليل.
- التحليل الإحصائي والتصور البياني:
استخدام التحليل الاحصائي و الطرق الرياضية الحديثة لمعرفة كيف ترتبط الأشياء ببعضها داخل البيانات، مثل فهم ما الذي يزيد المبيعات أو لماذا يتكرر خطأ معين !
- تطبيقات عملية:
سننتقل للعمل على مشاريع تحليل بيانات حقيقية لتطبيق ما تم تعلمه في الجزء النظري.
- أفضل الممارسات في إدارة البيانات:
تعلم كيفية تنظيم وإدارة البيانات لتجنّب الأخطاء الشائعة. كما وتحقيق أقصى استفادة من البيانات المتاحة.
أهم المصطلحات في دورة Data Analysis with Python
تغطي هذه الدورة مفاهيم ومصطلحات كثيرة في تحليل البيانات باستخدام بايثون:
Data Analysis
Data Cleaning
EDA – Exploratory Data Analysis
Machine Learning
Data Wranglin
Data Visualization
Pandas Library
NumPy Library
Matplotlib
Seaborn
Data Insights
Statistical Analysis
Data Processing
Data Transformation
Python for Data Science
Data Manipulation
Data Preprocessing
Regression & Classification & Clustering & Forecasting
SQL
Colab
Data-driven Decision Making
Classification
ماذا ستحقّق بعد هذه الدورة؟
كما أنّه في نهاية دورة Data Analysis with Python ، ستكون قادراً على:
- تحليل بيانات من مصادر متعددة باستخدام Python.
- تنظيف وتنظيم البيانات باحتراف.
- استخدام مكتبات مثل Pandas و NumPy وMatplotlib. كما وSeaborn .
- اكتشاف الأنماط والاتجاهات باستخدام التحليل الإحصائي.
- حل مشكلات واقعية بالتفكير التحليلي.
- إنشاء تقارير تفاعلية. كما وعروض واضحة.
- تنفيذ مشاريع تؤهلك لسوق العمل.
- دعم مسارك المهني في علم البيانات. كما والذكاء الاصطناعي.
- اتخاذ قرارات أفضل مبنية على البيانات.
الأسئلة الشائعة حول دورة Data Analysis with Python
حتى تكون رؤيتك واضحة قبل الالتحاق بالدورة. كما جمعنا لك إجابات مفصلة لأكثر الأسئلة التي تصلنا من المهتمين في هذا المجال .
-
هل الدورة نظرية وعملية في نفس الوقت، كيف ذلك؟
بالتأكيد نحن نقّدم لك في كل درس قسما نظرًيا وآخر عملًيا. كما ستتعلّم المفاهيم الأساسية في تحليل البيانات باستخدام لغة Python، بالإضافة ّإلى تطبيقات عملية على مكتبات مثل Pandas وNumPy. وMatplotlib. كما سنوفر لك فيديوهات تفصيلية وملفات تدريبية لمساعدتك على التطبيق العملي خطوة بخطوة.
-
هل تحليل البيانات له مستقبل؟
نعم، تحليل البيانات له مستقبل واعد، فهو من أكثر المجالات طلبًا في سوق العمل. كما و يدعم اتخاذ قرارات استراتيجية في جميع القطاعات مثل الأعمال، التكنولوجيا. كما والصحة، والتسويق.
-
هل بايثون مفيدة في تحليل البيانات؟
نعم، بايثون أداة قوية ومفيدة جدًا في تحليل البيانات، بفضل سهولتها. كما وتوفّر مكتبات متخصصة مثل Pandas وNumPy وMatplotlib.
آراء الطلاب حول دورة Data Analysis with Python
لمحة عن مدرب دورة Data Analysis with Python
تحليل البيانات لم يعد خيارا ، بل مهارة أساسية للنجاح ..انضم الآن إلى الدورة ولا تدع الفرصة تفوتك !
منهاج
- 1 Section
- 28 Lessons
- 3 Hours
- Part one29
- 1.1محتوي الكورس
- 1.2الدرس الأول (An Introduction to Data Analysis with Python)
- 1.3الدرس الثاني (Install the Anaconda Environment)
- 1.4الدرس الثالث (Numpy part 1)
- 1.5الدرس الرابع (Numpy part2)
- 1.6الدرس الخامس (Numpy Part 3)
- 1.7الدرس السادس (Pandas part1)
- 1.8الدرس السابع (Pandas part 2)
- 1.9الدرس الثامن (pandas part3)
- 1.10الدرس التاسع (Panda part 4)
- 1.11الدرس العاشر (Pandas part 5)
- 1.12الدرس الحادي عشر (Pandas part6)
- 1.13الدرس الثاني عشر (Pandas p7)
- 1.14الدرس الثالث عشر(pandas part8)
- 1.15الدرس الرابع عشر (Pandas part 9)
- 1.16الدرس الخامس عشر (Matplotlib p1)
- 1.17الدرس الاسادس عشر (Matplotlib p2)
- 1.18الدرس السابع عشر(Matplotlib p3)
- 1.19الدرس الثامن عشر (Matplotlib p4)
- 1.20الدرس التاسع عشر (Matplotlib p5)
- 1.21الدرس عشرون (matplotlibp6)
- 1.22الدرس الحادي والعشرون (matplotlip p7)
- 1.23الدرس الثاني والعشرون (seaborn)
- 1.24الدرس الثالث والعشرون (Understanding data)
- 1.25الدرس الرابع والعشرون (Cleaning Data)
- 1.26الدرس الخامس والعشرون (Preprocessing)
- 1.27Project (1)
- 1.28Quiz1 Hour10 Questions
- 1.29Project (2)