مسار تحليل البيانات الاحترافي

عن هذا المسار

مسار تحليل البيانات الاحترافي برنامج تدريبي شامل يُحوّلك من مبتدئ إلى محلل ومهندس بيانات قادر على اتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات في بيئة العمل الحديثة.

مستهدفات المسار

• بناء حلول تحليل بيانات متكاملة باستخدام Python وSQL.
• تصميم Dashboards احترافية وتفاعلية باستخدام Power BI وDAX.
• تنفيذ عمليات تنظيف وتحويل البيانات باستخدام Power Query.
• استخدام Azure Data Factory وAzure SQL وAzure Synapse في مشاريع تحليل البيانات.
• تطوير نماذج وتقارير تدعم اتخاذ القرار داخل المؤسسات.
• تحليل البيانات من مصادر متعددة وتحويلها إلى مؤشرات قابلة للقياس.
• العمل على مشاريع تحاكي بيئة الشركات ومتطلبات سوق العمل.
• دمج Excel وPower BI وPython ضمن سير عمل احترافي لتحليل البيانات.
• تطبيق أفضل الممارسات في Business Intelligence وتحليل البيانات.

لمن هذا المسار؟

• محللو البيانات المبتدئون الراغبون بتطوير مهاراتهم
• موظفو المالية والمحاسبة والموارد البشرية والمبيعات
• خريجو التخصصات التقنية والإدارية والمالية.
• كل من يرغب في الانتقال إلى مسار مهني أعلى طلباً وأفضل توظيفاً

المنهج الدراسي بالكورسات

• تحليل البيانات باستخدام Power BI

• بناء وادارة قواعد البيانات SQL

• هندسة البيانات

• هندسة البيانات باستخدام Microsoft Azure - مواد مسجلة -

• البرمجة وتحليل البيانات باستخدام بايثون

  • الأسبوع 1 اساسيات البرمجة بلغة بايثون
    • الأساسيات (مواد مسجلة)
      • المفاهيم الأساسية للحاسوب.
      • نظام العد الثنائي (Bits & Bytes).
      • الذاكرة والتخزين (RAM vs Storage).
      • لغات البرمجة وبيئات التطوير.
      • أساسيات الرياضيات والمنطق البرمجي.
    • أساسيات البرمجة بلغة Python
      • العمل على Google Colab وJupyter Notebook.
      • المتغيرات وأنواع البيانات.
      • التحويل بين أنواع البيانات.
      • العمليات الحسابية والمنطقية.
      • إدخال البيانات وإخراج النتائج.
    • التعامل مع النصوص (Strings)
      • إنشاء النصوص وطرق كتابتها.
      • الأحرف الخاصة (Escape Sequences).
      • النصوص متعددة الأسطر.
      • الوصول إلى الأحرف باستخدام Indexing و Slicing.
      • أهم دوال التعامل مع النصوص.
      • تنسيق النصوص باستخدام F-Strings و .format().
      • دمج النصوص وطرق تنسيقها.
  • الأسبوع 2 هيكلة البيانات و التحكم في سير البرنامج
    • هياكل البيانات
      • القوائم (Lists).
      • Tuples.
      • Sets.
      • Dictionaries.
      • List Comprehensions.
    • الجمل الشرطية
      • مفهوم القيم الصحيحة والخاطئة (Truthiness).
      • استخدام: if، elif ، else
      • الشروط المتداخلة.
      • الشرط المختصر (Ternary Operator).
    • الحلقات التكرارية (Loops)
      • استخدام حلقة while.
      • استخدام while مع else.
      • استخدام حلقة for.
      • الدالة range().
      • التكرار على القوائم والنصوص.
      • أوامر: break ، continue ، pass
      • الحلقات المتداخلة.
      • تجميع النتائج باستخدام Accumulator Pattern.
    • التفكير البرمجي وحل المشكلات (مواد مسجلة)
      • حل أكثر من 20 مسألة برمجية.
      • التفكير الخوارزمي.
      • تطبيقات عملية موجهة.
      • إتقان منصات حل التحديات البرمجية.
  • الأسبوع 3 الدوال ومعالجة الأخطاء
    • الدوال (Functions)
      • إنشاء الدوال.
      • الفرق بين return و print.
      • أنواع المعاملات (Parameters & Arguments).
      • القيم الافتراضية.
      • المعاملات:
      • Positional
      • Keyword
      • استخدام:
      • *args
      • **kwargs
      • نطاق المتغيرات (Scope).
      • دوال Lambda.
    • معالجة الأخطاء وتصحيح البرامج ( مواد مسجلة )
      • دة التاسعة: معالجة الأخطاء وتصحيح البرامج
      • أنواع الأخطاء:
      • Syntax Errors
      • Runtime Errors
      • Logic Errors
      • قراءة رسائل الخطأ (Traceback).
      • استخدام:
      • try
      • except
      • else
      • finally
      • إنشاء أخطاء مخصصة (Raise Exceptions).
    • الملفات والمكتبات
      • قراءة وكتابة الملفات باستخدام with.
      • التعامل مع ملفات:
      • CSV
      • JSON
      • استيراد وإنشاء Modules.
      • التعرف على أهم مكتبات Python القياسية مثل:
      • math
      • random
      • datetime
  • الأسبوع 4 مواضيع متقدمة
    • البرمجة كائنية التوجه (OOP)
      • الكائنات (Objects) والفئات (Classes).
      • الخصائص (Attributes).
      • الدوال (Methods).
      • تصميم الأنظمة باستخدام OOP.
      • Class Methods و Static Methods.
      • (Method Overriding، Encapsulation ،Polymorphism، Inheritance) - مواد مسجلة
    • التعبيرات النمطية (Regex) - مواد مسجلة
      • أساسيات Regex.
      • كتابة الأنماط (Patterns).
      • استخدام Quantifiers.
      • مكتبة re.
      • التحقق من صحة البيانات باستخدام Regex
  • الأسبوع 5 معالجة البيانات وتحليلها
    • الحوسبة عالية الأداء باستخدام NumPy
      • إنشاء مصفوفات NumPy.
      • إعادة تشكيل البيانات.
      • تحسين الأداء.
      • الفرق بين Lists وArrays.
      • العمليات الرياضية.
      • العمليات المتجهية (Vectorization).
      • Broadcasting.
      • الحسابات الإحصائية.
    • معالجة البيانات باستخدام Pandas
      • قراءة ملفات CSV وExcel.
      • استكشاف البيانات.
      • التحقق من جودة البيانات.
      • معالجة القيم المفقودة.
      • إزالة البيانات المكررة.
      • توحيد تنسيق البيانات.
      • تحويل البيانات.
      • Feature Engineering.
      • تطبيق قواعد الأعمال.
      • التجميع (Grouping).
      • التجميعات الإحصائية (Aggregation).
      • الجداول المحورية (Pivot Tables).
    • عرض البيانات وسرد القصص البيانية
      • أساسيات الرسم البياني (Matplotlib)
      • إنشاء الرسوم البيانية.
      • تخصيص المحاور والعناوين.
      • تنسيق الرسوم.
      • التحليل البصري (Seaborn)
      • Histograms.
      • Box Plots.
      • Heatmaps.
      • الرسوم الإحصائية.

• التعامل مع البيانات في Excel

المتطلبات المسبقة

• لا يشترط وجود خبرة برمجية متقدمة.
• المسار مناسب للمبتدئين.
• لا يوجد ترتيب إلزامي للمراحل.
• مرحلة هندسة البيانات تتطلب إتمام مرحلتي Python وSQL أولًا.

أسلوب التدريب

• جلسات مباشرة وتفاعلية.
• 70% من وقت التدريب مخصص للتطبيق العملي.
• مشاريع تحاكي بيئة العمل الحقيقية.
• حضور وجاهي أو أونلاين أو هجين.
• مواعيد مسائية مناسبة للطلاب والموظفين.

اكتشف المزيد

• جميع البرامج التدريبية