في عصرنا الحالي، أصبحت البيانات هي المحرك الأساسي لاتخاذ القرارات في مختلف المجالات تهدف هذه الدورة إلى تزويد المشاركين بالمهارات والمعرفة اللازمة لتحليل البيانات بفاعلية باستخدام لغة البرمجة بايثون، وهي لغة قوية ومتعددة الاستخدامات ومشهورة في مجال تحليل البيانات ستغطي الدورة أساسيات البرمجة بلغة بايثون، ثم ستتعمق في استخدام المكتبات والأدوات الأساسية لتحليل البيانات مثل NumPy، Pandas، Matplotlib، و Seaborn سيتعلم المشاركون كيفية استيراد البيانات وتنظيفها ومعالجتها، بالإضافة إلى استكشاف البيانات وتصورها واستخلاص رؤى قيمة منها من خلال أمثلة عملية وتمارين تطبيقية، سيتمكن المشاركون من اكتساب الخبرة العملية اللازمة لتطبيق هذه المهارات في مشاريعهم الخاصة
الجهة الدولية المانحة للشهادة
معهد بايثون Python Institute
أهداف البرنامج التدريبي
بنهاية هذا البرنامج، سيتمكن المشاركون من:
فهم أساسيات البرمجة بلغة بايثون وأهميتها في تحليل البيانات
استخدام مكتبات NumPy و Pandas للتعامل مع البيانات وتجهيزها للتحليل
تنظيف البيانات ومعالجتها للتعامل مع القيم المفقودة والتكرارات والبيانات غير المتسقة
استكشاف البيانات وتحليلها باستخدام تقنيات الإحصاء الوصفي
إنشاء تصورات بيانية فعالة باستخدام مكتبتي Matplotlib و Seaborn لفهم البيانات بشكل أفضل
تطبيق هذه المهارات في مشاريع تحليل بيانات عملية
فهم كيفية استخراج رؤى قيمة من البيانات لدعم اتخاذ القرارات
بناء قاعدة قوية لمواصلة التعلم والتطور في مجال تحليل البيانات
محاور البرنامج التدريبي
مقدمة إلى تحليل البيانات ولغة بايثون
مقدمة في تحليل البيانات وأهميته
نظرة عامة على لغة بايثون وميزاتها
إعداد بيئة العمل لتطوير بايثون
أساسيات لغة بايثون (المتغيرات، أنواع البيانات، العمليات، هياكل التحكم)
التعامل مع البيانات باستخدام NumPy
مقدمة إلى مكتبة NumPy
إنشاء المصفوفات والتعامل معها
إجراء العمليات الحسابية والإحصائية على المصفوفات
فهرسة المصفوفات وتقطيعها
تنظيم البيانات باستخدام Pandas
مقدمة إلى مكتبة Pandas
إنشاء سلسلة البيانات والجداول (DataFrame)
قراءة وكتابة البيانات من مصادر مختلفة (CSV, Excel, JSON)
تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة والتكرارات
تجميع البيانات وتصفيتها
استكشاف البيانات وتحليلها
إجراء الإحصاء الوصفي للبيانات
تحليل التوزيعات
تحليل العلاقة بين المتغيرات
استخدام تقنيات التحليل الإحصائي الأساسية
تصور البيانات
مقدمة إلى مكتبة Matplotlib
إنشاء أنواع مختلفة من الرسوم البيانية (الخطية، الشريطية، الدائرية، النقطية)
