من خلال شهادة الخبرة الجامعية هذه، 100% عبر الإنترنت، ستكتسب أساسًا متينًا في استخدام لغة Python لعلوم البيانات والتحليل، بما في ذلك إعداد بيئات التطوير واستخدام المكتبات الأساسية"

لا غنى عن تحليل البيانات باستخدام Python في مجال الأعمال والعلوم، ويرجع ذلك أولاً إلى مكتباتها المتخصصة، مثل Pandas وNumPy وMatplotlib، التي توفر منصة قوية ومتعددة الاستخدامات لمعالجة البيانات وتصورها وتحليلها بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، يساهم مجتمع Python النشط باستمرار بمكتبات وموارد جديدة، مواكبًا بذلك الاتجاهات السائدة في تحليل البيانات. 

هكذا نشأت شهادة الخبرة الجامعية هذه، التي ستقدم برنامجًا مكثفًا يركز على تطوير الكفاءات الرئيسية لإدارة البيانات وتحليلها بكفاءة. بهذه الطريقة، سيركز المحترف على الأساسيات التي تغطي كل شيء بدءًا من المتغيرات وأنواع البيانات إلى هياكل التحكم وأفضل ممارسات الترميز. 

بالإضافة إلى ذلك، سيتعرف عالم الحاسوب على هياكل البيانات والدوال المتقدمة، ومعالجة الملفات وتقنيات النمذجة في Python. في هذا السياق، سيتم التأكيد على التطبيق العملي للتراكيب، مثل المجموعات والقواميس، إلى جانب التعامل مع الدوال ومعالجة الملفات بكفاءة. دون أن ننسى الاستخدام المتقدم ل NumPy وPandas وMatplotlib، مما يوفر مهارات متقدمة في معالجة المصفوفات، والتعامل الفعال مع البيانات المنظمة وتقنيات التصور المتقدمة. 

أخيرًا، سيتناول المنهج الدراسي إدارة البيانات المتقدمة باستخدام NumPy و Pandas، مع التركيز على استراتيجيات تحسين الأداء والتخزين. سيغطي ذلك تحميل البيانات وتخزينها من مصادر مختلفة، واستراتيجيات التنظيف والتحويل المتقدمة، بالإضافة إلى تحليل السلاسل الزمنية والبيانات المعقدة. 

سيوفر TECH للخبراء شهادة قابلة للتكيف، مما يمنحهم استقلالية أكبر في إدارة فترات مشاركتهم، مما يسهل عليهم التوفيق بين مسؤولياتهم اليومية، سواء كانت شخصية أو متعلقة بالعمل. ستعتمد هذه الطريقة على منهجإعادة التعلم (المعروف بـ Relearning)، والتي تتضمن تكرار المفاهيم الأساسية لتعزيز استيعاب المحتويات. 

سوف تتقن تحليل البيانات باستخدام لغة البرمجة Python، مما يؤدي إلى تبسيط عملية التحليل وتحسين جودة المعلومات وتفسيرها، مما يمنح المؤسسات ميزة تنافسية كبيرة"

تحتوي هذه شهادة الخبرة الجامعية في تحليل البيانات باستخدام Python على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها الخبراء في مجال تحليل البيانات باستخدام Python
المحتويات التصويرية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات التي تعتبر ضرورية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزها الخاص على المنهجيات المبتكرة  
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

من العمليات الأساسية إلى تقنيات التصور المتقدمة، ستكتسب المهارات اللازمة لإجراء تحليل متقدم للبيانات وتصورات فعالة. ما الذي تنتظره بعد؟"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين يجلبون إلى هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.  

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.  

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.   

سوف تتعمق في إدارة البيانات المتقدمة باستخدام NumPy و Pandas، مع التركيز على استراتيجيات تحسين الأداء والتخزين، وذلك بفضل الموارد التعليمية في أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا والتعليم"

راهن على جامعة TECH! ستغطي الجوانب الأساسية مثل المتغيرات وهياكل التحكم، بالإضافة إلى التقنيات المتقدمة مثل استخدام IPython و Jupyter Notebooks"

تم تصميم المحتوى بدقة، من الأسس الرئيسية إلى التقنيات المتقدمة، بحيث يكتسب المحترفون مهارات قوية في لغة البرمجة Python. من خلال الانغماس في مكتبات حيوية مثل NumPy وPandas وMatplotlib، لن يكتسب الخريجون المهارات التقنية فحسب، بل سيكتسبون أيضًا القدرة على التعامل مع التحديات المعقدة بإبداع وثقة. وفي هذا الصدد، سيسعى البرنامج أيضًا إلى تنمية العقلية التحليلية وتشجيع أفضل الممارسات وتزويد الطلاب بفهم عميق لكيفية تطبيق هذه المهارات في سيناريوهات العالم الحقيقي. 

تعمّق في عالم تحليلات البيانات المبهر باستخدام Python، وزوّد نفسك بالأدوات والرؤى اللازمة للتفوق في عصر يعتمد على البيانات"

الوحدة 1. معالجة البيانات وBig Data باستخدام Python 

1.1    استخدام لغة البرمجة Python في البيانات 

1.1.1    Python في علوم البيانات والتحليلات 
2.1.1    مكتبات البيانات الأساسية 
3.1.1    تطبيقات وأمثلة 

2.1    تكوين بيئة تطوير باستخدام Python 

1.2.1    تثبيت Python وأدواته  
2.2.1    تهيئة البيئات الافتراضية 
3.2.1    أدوات التطوير المتكاملة 

3.1    المتغيرات وأنواع البيانات والمشغلات في Python 

1.3.1    المتغيرات وأنواع البيانات الأولية 
2.3.1    هياكل البيانات 
3.3.1    المشغلين الحسابي والمنطقي 

4.1    التحكم في التدفق: الشروط والحلقات 

1.4.1    هياكل التحكم الشرطية (if، else، elif) 
2.4.1    الحلقات (for، while) والتحكم في التدفق 
3.4.1     استيعاب القوائم والتعبيرات التوليدية 

5.1    الدوال والنمذجة مع Python 

1.5.1    استخدام الدوال 
2.5.1    الإعدادات والحجج وقيم الإرجاع 
3.5.1    النمذجة وإعادة استخدام التعليمات البرمجية 

6.1    معالجة الأخطاء والاستثناءات باستخدام Python 

1.6.1    الأخطاء والاستثناءات باستخدام Python 
2.6.1    معالجة الاستثناءات باستخدام try-except 
3.6.1    إنشاء الاستثناءات المخصصة 

7.1    أداة آيبيثون IPython 

1.7.1    أداة آيبيثون IPython 
2.7.1    استخدام IPython لتحليل البيانات 
3.7.1    الاختلافات مع مترجم Python القياسي 

8.1    Jupyter Notebooks 

1.8.1    Jupyter Notebooks 
2.8.1    استخدام دفاتر الملاحظات في تحليل البيانات 
3.8.1    نشر دفاتر الملاحظات Jupyter 

9.1    أفضل ممارسات ترميز Python 

1.9.1    الأسلوب والاصطلاحات (PEP 8) 
2.9.1    الوثائق والتعليقات 
3.9.1    استراتيجيات الاختبار وتصحيح الأخطاء 

10.1    موارد ومجتمعات Python 

1.10.1    الموارد عبر الإنترنت والوثائق  
2.10.1    المجتمعات والمنتديات 
3.10.1    التعلم والتحديث في لغة البرمجة Python 

الوحدة 2. هياكل البيانات والدوال في Python 

1.2    مجموعات في Python 

1.1.2    العمليات والأساليب 
2.1.2    الاختلافات والتطبيق العملي 
3.1.2    التكرار والتفاهم 

2.2    القواميس واستخدامها في Python 

1.2.2    إنشاء القواميس والتلاعب بها 
2.2.2    الوصول إلى البيانات وإدارتها 
3.2.2    الأنماط والتقنيات المتقدمة 

3.2    استيعاب القوائم والقواميس في Python 

1.3.2    التركيب والأمثلة 
2.3.2    الكفاءة وسهولة القراءة 
3.3.2    تطبيقات عملية 

4.2    الدوال على البيانات في Python 

1.4.2    إنشاء الدوال 
2.4.2    نطاق الأسماء ومساحتها 
3.4.2    الدوال المجهولة و Lambda 

5.2    وسائط الدوال وقيم الإرجاع في Python 

1.5.2    الوسائط الموضعية والمسماة  
2.5.2    قيم الإرجاع المتعددة 
3.5.2    الوسائط المتغيرة والكلمات الرئيسية 

6.2    دوال Lambda والدوال ذات الترتيب الأعلى في Python 

1.6.2    استخدام وظائف Lambda 
2.6.2    دوال Map، Filter y Reduce 
3.6.2    تطبيقات معالجة البيانات 

7.2    معالجة ملفات Python 

1.7.2    قراءة الملفات وكتابتها 
2.7.2    معالجة الملفات الثنائية والنصية 
3.7.2    الممارسات الجيدة والتعامل مع الاستثناءات 

8.2    قراءة وكتابة الملفات النصية والثنائية في Python 

1.8.2    تنسيقات الملفات وترميزها 
2.8.2    معالجة الملفات الكبيرة 
3.8.2    التسلسل وإلغاء التسلسل (JSON، pickle) 

9.2    سياقات وعمليات الملفات 

1.9.2    استخدام مدير السياق (with) 
2.9.2    تقنيات معالجة الملفات 
3.9.2    الأمن ومعالجة الأخطاء 

10.2    مكتبات نمذجة Python 

1.10.2    Scikit-learn 
2.10.2    TensorFlow 
3.10.2    PyTorch 

الوحدة 3. معالجة البيانات في Python باستخدام NumPy و Pandas 

1.3    إنشاء المصفوفات Arrays ومعالجتها في NumPy 

1.1.3    NumPy 
2.1.3    العمليات الأساسية باستخدام المصفوفاتArrays 
3.1.3    التلاعب بالمصفوفات Arrays وتحويلها 

2.3    العمليات الموجهة باستخدام المصفوفاتArrays  

1.2.3    التوجيه 
2.2.3    الدوال الشاملة 
3.2.3    الكفاءة والأداء 

3.3    الفهرسة والتجزئة في NumPy 

1.3.3    الوصول إلى العناصر وSlicing 
2.3.3    الفهرسة المتقدمة والمنطقية 
3.3.3    إعادة الترتيب والانتقاء 

4.3    سلسلة Pandas و DataFrames 

1.4.3    Pandas 
2.4.3    هياكل البيانات في Pandas 
3.4.3    التلاعب في DataFrames 

5.3    الفهرسة والانتقاء في Pandas 

1.5.3    الوصول إلى البيانات المتسلسلة و DataFrames 
2.5.3    طرق الانتقاء والترشيح 
3.5.3    استخدام loc e iloc 

6.3    العمليات باستخدام Pandas 

1.6.3    العمليات الحسابية والمواءمة 
2.6.3    دوال التجميع والإحصاء 
3.6.3    تحويلات الدوال وتطبيقها  

7.3    معالجة البيانات غير المكتملة في Pandas 

1.7.3    اكتشاف القيم الفارغة ومعالجتها 
2.7.3    تعبئة البيانات الناقصة وحذفها 
3.7.3    استراتيجيات التعامل مع البيانات غير المكتملة 

8.3    الدوال والتطبيقات في Pandas 

1.8.3    تسلسل البيانات ودمجها 
2.8.3    التجميع والتركيب (groupby) 
3.8.3    Pivot Tables و Crosstabs 

9.3    التصور باستخدام Matplotlib 

1.9.3    Matplotlib 
2.9.3    إنشاء الرسومات وتخصيصها 
3.9.3    التكامل باستخدام Pandas 

10.3    تخصيص الرسم في Matplotlib 

1.10.3    الأساليب والتكوينات 
2.10.3    الرسومات المتقدمة (scatter، barإلخ) 
3.10.3    إنشاء تصورات معقدة 

الوحدة 4. تقنيات متقدمة وتطبيقات عملية في NumPy و Pandas 

1.4    تحميل البيانات من مصادر مختلفة 

1.1.4    الاستيراد من CSV وExcel وقواعد البيانات 
2.1.4    قراءة البيانات من APIs والويب 
3.1.4    استراتيجيات إدارة البيانات الضخمة 

2.4    تخزين البيانات في Python 

1.2.4    التصدير إلى تنسيقات مختلفة 
2.2.4    الفعالية في التخزين 
3.2.4    أمن البيانات وخصوصيتها 

3.4    استراتيجيات تنظيف البيانات في Python 

1.3.4    تحديد أوجه التناقضات وتصحيحها 
2.3.4    تسوية البيانات وتحويلها 
3.3.4    أتمتة عمليات التنظيف 

4.4    التحويل المتقدم للبيانات في Pandas 

1.4.4    تقنيات المعالجة والتحويل 
2.4.4    دمج وإعادة هيكلة DataFrames 
3.4.4    استخدام التعبيرات العادية في Pandas 

5.4    الجمع بين DataFrames في Pandas  

1.5.4     Merge، Join والتسلسل 
2.5.4    إدارة النزاعات والمفاتيح الرئيسية 
3.5.4    استراتيجيات الجمع الفعالة 

6.4    تحويل البيانات المتقدم وتمحورها في Pandas  

1.6.4    Pivot وMelt 
2.6.4    تقنيات Reshape والتبديل في الشكل 
3.6.4    تطبيقات تحليل البيانات 

7.4    السلاسل الزمنية في Pandas  

1.7.4    إدارة التواريخ والأزمنة 
2.7.4    Resampling و Window Functions 
3.7.4     تحليل الاتجاهات والمواسم 

8.4    الإدارة المتقدمة للمؤشرات في Pandas  

1.8.4    المؤشرات متعددة المستويات والتراتبية  
2.8.4    انتقاء ومعالجة متقدمة 
3.8.4    تحسين الاستعلامات 

9.4    استراتيجيات تحسين الأداء 

1.9.4    تحسينات في السرعة والكفاءة 
2.9.4    استخدام Cython و Numba 
3.9.4    التوازي والمعالجة الموزعة 

10.4    مشاريع معالجة البيانات العملية 

1.10.4    تطوير أمثلة واقعية للاستخدام 
2.10.4    تكامل تقنيات Python 
3.10.4    استراتيجيات لحل مشاكل البيانات المعقدة

لا يمثل هذا البرنامج استثمارًا في المعرفة فحسب، بل يمثل فرصة مثيرة لتحويل إمكاناتك الكاملة إلى تدريب شهادة الخبرة الجامعية"