أكثر من 80% من قرارات الشركات اليوم تُبنى على تحليل البيانات. فهل أنت مستعد لتكون صاحب القرار التالي؟ اكتشف كيف […]
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.
تهدف هذه الدورة إلى تزويد المتعلمين بالمهارات الأساسية اللازمة للتعامل مع البيانات وتحليلها تمهيداً لدخول مجال تعلم الآلة (Machine Learning). ومن أبرز الأهداف التفصيلية:
فهم أساسيات علم البيانات ، كما والتعرف على (Data Lifecycle): الجمع، التنظيف، التحليل، التصور، والنمذجة. بالإضافة لفهم الفرق بين البيانات المهيكلة (Structured) وغير المهيكلة (Unstructured)
إتقان التعامل مع البيانات باستخدام Python مع استخدام مكتبات مثل:
بالإضافة إلى تطبيق عمليات تنظيف البيانات (Data Cleaning) مثل التعامل مع القيم المفقودة والمتكررة
فهم المقاييس الإحصائية مثل المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، والارتباط.
استكشاف البيانات (EDA – Exploratory Data Analysis) باستخدام الرسوم البيانية والتقارير
فهم كيفية إعداد البيانات لنماذج ML (مثل الترميز، التقسيم Train/Test، والتطبيع).
التعرف على المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي مثل التصنيف، الانحدار، والتجميع.
تعلم كيفية طرح الأسئلة الصحيحة على البيانات لاستخراج insights مفيدة.
تحويل النتائج إلى قرارات عملية تساعد في حل المشكلات الواقعية.
هذه الدورة مناسبة تماما للفئات التالية :
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
(مثل: الحاسوب، الإحصاء، الهندسة، الاقتصاد، العلوم الطبيعية) الذين يحتاجون إلى تحليل البيانات في دراستهم أو أبحاثهم
مطورو برامج يريدون الانتقال إلى مجال Data Science ويحتاجون إلى تعلم معالجة البيانات.
مهندسو البرمجيات الذين يعملون مع البيانات ويرغبون في تحسين مهاراتهم التحليلية
من يخططون لدراسة Machine Learning لكنهم بحاجة إلى فهم كيفية تنظيف البيانات ومعالجتها قبل بناء النماذج
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
هذه الدورة مثالية للمبتدئين الذين يرغبون في بناء أساس متين في معالجة البيانات قبل الغوص في تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي . ا
كل محور من هذه المحاور مصمم ليبني خطوة فوق الأخرى، بحيث تتكوّن لديك قاعدة متينة في علم البيانات تشمل الجانب النظري والمهارات العملية:
فهم ما هو علم البيانات ولماذا يُعد من أكثر المجالات نمواً وطلباً
استكشاف تطبيقات علم البيانات في مجالات مثل الأعمال، الصحة، التمويل، والذكاء الاصطناعي.
مراجعة سريعة للمفاهيم الأساسية في الجبر الخطي الضرورية لمعالجة البيانات، كما والتعرّف على المصفوفات واستخدامها في العمليات العددية
حساب المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، وغيرها من المؤشرات الإحصائية. بالإضافة إلى استخدام هذه المؤشرات لفهم توزيع البيانات وسلوكها.
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.
إنشاء وتعديل Data Frames Series.
تصفية وترتيب وتنظيف البيانات باستخدام أدوات Pandas المتقدمة.
التعامل مع القيم المكررة، المفقودة، والبيانات غير الصالحة.
استخدام استراتيجيات التحويل والاستبدال لضمان جودة البيانات.
استخدام مكتبات مثل Matplotlib وSeaborn لإنشاء مخططات احترافية.
تمثيل البيانات باستخدام Bar Charts، Histograms، Scatter Plots، وDistributions لتوضيح الأنماط.
تقنيات الترميز Encoding والتقسيم إلى بيانات تدريب واختبار (Train/Test).
تطبيق التطبيع والتوحيد (Normalization & Standardization) لتهيئة البيانات.
التعرّف على مفردات علم البيانات الشائعة مثل:
DataFrame، Missing Values، Null Values، Distribution، Parameters
Descriptive Statistics، Matrix، Raw، Column، Histogram، وغيرها.
Matrix
Descriptive statistics
Infrential statics
Data manipulation
Probabilities
Dataframe
Column
Raw
Missing values
Null values
Nan
Bar chart
Histogram
Distribution
Scatter plot
Parameters
بنهاية هذه الدورة، سيكون المتدرب قادرًا على:
من أبرز الأسئلة التي قد تراودك عن هذه الدورة :
لا يشترط وجود خبرة متقدمة، لكن يُفضل أن يكون لديك معرفة أساسية بـ Python أو استعداد لتعلمها.
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.
ستعمل على مشاريع تحليل بيانات واقعية باستخدام أدوات Python، تشمل تنظيف البيانات، تحليلها، وتصويرها.
لا، فقط جهاز حاسوب عادي يمكنه تشغيل Jupiter Notebook و Python دون مشاكل.
سجّل الآن في دورة Data Science وابدأ رحلتك نحو احتراف تحليل البيانات وصناعة قرارات ذكية مع أدوات Python!
Data Science • مدرب الدورة
Data Science • مدرب الدورة
المدربة حاصلة على شهادة ماجستير في علم البيانات والذكاء الاصطناعي،
ولديها خبرة عملية تزيد عن ثلاث سنوات في مجال الذكاء الاصطناعي كعمل حر.
تتميز بخلفية قوية في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي وتطبيقها في مختلف الصناعات
تمتلك خبرة في تدريس المفاهيم التقنية للمبتدئين والمحترفين.
إلى جانب خبرتها الأكاديمية والمهنية، تتمتع المدربة بمهارات تدريبية مثل
القدرة على تبسيط المفاهيم التقنية وتقديمها بأسلوب سهل الفهم لجميع المستويات.
تجربة عملية في التدريب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات.
استخدام أساليب تعليمية حديثة تشمل التعلم التفاعلي، المشاريع العملية، ودراسات الحالة الواقعية.
مهارات تواصل فعالة تتيح له التفاعل مع الطلاب والرد على استفساراتهم بطريقة واضحة واحترافية.
تقديم محتوى تدريبي محدث يعتمد على أحدث الأبحاث والتطورات في مجال الذكاء الاصطناعي.
5.0 5.0 من 5 نجوم
1 مراجعة
شكرا لكم
لا توجد مراجعات مطابقة لهذا الفلتر.
يطبَّق الترتيب والتصفية على المراجعات المحمّلة حتى الآن. استخدم «عرض المزيد» لتحميل الباقي.
