Python لتحليل البيانات

المستوى: متوسطالمدة: 30 ساعة تدريبالتنسيق: مدرب مباشر
EGP10000EGP8000عرض الإطلاق
138(يتم التحديث يومياً تلقائياً)

نظرة عامة

ربط أساسيات البرمجة مع تحليل البيانات العملي من خلال تقديم مكتبات Python الأكثر استخداماً وتقنيات التحليلات بالصناعة. العمل مع مجموعات بيانات حقيقية لتنظيف وتحويل وتحليل وتصور البيانات وتحضيرها لتقارير الأعمال واتخاذ القرارات.

Course Information

Category: تحليل البيانات
Delivery: مدرب مباشر
Sessions: 12 جلسة مباشرة
Enrollment Fee: جنيه مصري 8,000
Practical Assignments: 10 مهام تحليل بيانات تدريجية
Business Projects: 2
Certificate: شهادة احترافية مرفقة

Course Philosophy

تحليل البيانات الحديث يتجاوز كتابة الأكواد البسيطة. يجب على محللي البيانات الاحترافيين فهم كيفية تحويل البيانات الخام إلى معلومات موثوقة تدعم قرارات الأعمال. في Continuum X، يحل المتعلمون مشاكل تحليلية حقيقية بدلاً من تعلم مكتبات Python ببساطة. تبدأ كل درس بسؤال تجاري وتنتهي برؤى قابلة للتنفيذ ناتجة عن Python.

Why Learn This Course?

  • العمل بكفاءة مع مجموعات البيانات الكبيرة
  • أتمتة المهام التحليلية المتكررة
  • تحسين دقة التقارير والقابلية للإعادة
  • تحضير مجموعات البيانات للتعلم الآلي والتحليلات المتقدمة

Prerequisites

يجب على المتعلمين إكمال أساسيات البرمجة بـ Python أو امتلاك معرفة معادلة بالمتغيرات وأنواع البيانات والدوال والحلقات والمجموعات ومعالجة الملفات ومعالجة الأخطاء. بالإضافة إلى ذلك، يُتوقع أن يكون المتعلمون على دراية بـ SQL والإحصاء الأساسي.

Learning Objectives

  • تطبيق Python على سير عمل تحليل البيانات الكامل
  • استخدام NumPy للعمليات الرقمية والحسابات الفعالة
  • معالجة وتحويل مجموعات البيانات باستخدام Pandas
  • تنظيف والتحقق من صحة مجموعات البيانات الحقيقية
  • إجراء الاستكشاف (EDA) وإنشاء تصورات موجهة للأعمال
  • دمج نتائج استعلامات SQL مع Pandas وتصدير الجداول الجاهزة للتحليل
  • بناء سير عمل تحليلي قابل للإعادة وجاهز للتقارير والـ ML

Technologies Covered

NumPyPandasMatplotlibPlotly (مقدمة)Jupyter NotebookVS CodeGoogle ColabDuckDB (مفهوم)Polars (مفهوم)

Course Modules

عمليات صفيف عالية الأداء والأساسيات الحسابية الرقمية التي تدعم تحليل البيانات الاحترافي في Python.

  • مقدمة NumPy
  • المصفوفات مقابل قوائم Python
  • إنشاء وإعادة صياغة المصفوفات
  • الفهرسة والتقطيع
  • البث والمتجهية
  • دوال التجميع والإحصاء

Practical Learning Experience

  • 10 مهام تحليل بيانات تدريجية
  • مشروع أعمال في منتصف الدورة (تحليل الاستكشاف الكامل)
  • مشروع تحليل البيانات من المستوى الموجه نحو المؤسسة (مشروع التخرج)

Assessment Strategy

  • المهام العملية
  • تحديات الترميز التحليلية
  • أنشطة التفكير مثل محلل البيانات
  • مشروع أعمال في منتصف الدورة
  • مشروع تحليل البيانات من المستوى الموجه نحو المؤسسة

Portfolio Development

  • تحليل الأداء الكلي
  • تحليل تقسيم العملاء
  • تحليل حملات التسويق
  • مشروع تحليل البيانات من المستوى الموجه نحو المؤسسة

Skills You'll Gain

Technical Skills

  • أساسيات NumPy
  • تحليل البيانات بـ Pandas
  • تنظيف البيانات والتحويل
  • EDA والتصور
  • دمج SQL و Python
  • إنشاء التقارير

Professional Skills

  • الفكر التحليلي
  • حل مشاكل الأعمال
  • تفسير البيانات
  • سرد قصص الأعمال
  • سير عمل تحليلي قابل للإعادة

Certification

عند الإتمام الناجح للدورة، يتلقى المتعلمون شهادة Python لتحليل البيانات الرسمية الصادرة عن Continuum X.

Continuum X Promise

في Continuum X، يتم تدريس Python كأداة تحليلية احترافية وليس ببساطة كلغة برمجة. يطور المتعلمون القدرة على تحويل البيانات الخام إلى رؤى ذات مغزى من خلال سير عمل تحليلي منظم ومجموعات بيانات من العالم الحقيقي.

لمن هذه الدورة

  • المتعلمون الذين أكملوا أساسيات البرمجة بـ Python
  • المحللون الراغبون في تطبيق Python على مجموعات البيانات الحقيقية
  • المحترفون الذين يحضرون مجموعات البيانات للتقارير ولوحات المعلومات أو ML

ما الذي ستتعلمه

  • سير عمل تحليل البيانات باستخدام Python
  • NumPy للحوسبة الرقمية
  • معالجة DataFrames بـ Pandas والتحويل
  • تقنيات تنظيف البيانات والتحقق من الصحة
  • استكشاف البيانات (EDA) والتصور
  • دمج نتائج الاستعلامات SQL مع Pandas
  • تصدير مجموعات البيانات والتقارير الجاهزة للتحليل

الأدوات

Python 3NumPyPandasMatplotlibPlotly (مقدمة)Jupyter / Colab / VS Code

النتائج

  • استخدام Python بثقة لتحليل البيانات الاحترافي
  • تنظيف وتحويل وتحضير مجموعات البيانات الحقيقية
  • إجراء EDA وإنشاء تصورات موجهة للأعمال
  • بناء سير عمل تحليلي قابل للإعادة وجاهز للتقارير