ستنفذ استراتيجيات الاختبار الأكثر تقدماً لضمان عمل تطبيقات الجوال على مجموعة متنوعة من الأجهزة والمنصات بعد إكمال هذا البرنامج من TECH"

 تدرك المؤسسات على نحو متزايد أهمية

اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات. بهذا المعنى، فإن معالجة البيانات وBig Data باستخدام Python، يعد أداة قيّمة لتحليل البيانات واستخراج معلومات مفيدة لدعم القرارات الاستراتيجية. بالإضافة إلى ذلك، تساعد هذه الأدوات المؤسسات على تحديد أوجه القصور في عملياتها، مما يؤدي إلى تحسين الموارد وتوفيرها. بالتوافق مع ذلك، تكشف هذه الموارد عن أنماط واتجاهات وعلاقات غير واضحة للعين المجردة. هذا يمكن أن يقود الابتكار والاكتشاف في مجموعة واسعة من المجالات، من الطب إلى البحث العلمي. 

إدراكًا لأهميتها، يطلق TECH برنامجًا رائدًا من شأنه التعمق أكثر في تهيئة بيئة التطوير باستخدام لغة Python. سيتعمق المنهج الدراسي في التحكم في التدفق، مع مراعاة هياكل التحكم الشرطية. في الوقت نفسه، سيقوم المنهج بتحليل وظائف ونمطية لغة البرمجة هذه بناءً على الإعدادات والوسائط وقيم الإرجاع. كما سيزود التدريب الطلاب بالموارد الأساسية لتحليل البيانات، بما في ذلك أدوات IPython و Jupyter Notebooks. كما ستشجع المواد التعليمية الخريجين على تقديم مقترحات مبتكرة للتفوق في صناعة تكنولوجيا المعلومات التي توفر فرصاً متعددة. 

تجدر الإشارة إلى أنه في هذا التعلّم، سيكون لدى الطلاب منصة 100% عبر الإنترنت وموارد وسائط متعددة متنوعة (مثل الملخصات التفاعلية ودراسات الحالة والرسوم البيانية وغيرها). بالإضافة إلى ذلك، ستساعد منهجية إعادة التعلم (المعروف بـ Relearning) في TECH على تطوير الكفاءات وإتقان المفاهيم المعقدة بطريقة أسرع وأكثر كفاءة ومرونة. كل هذا، مع مؤهل علمي لن يخضع لجداول زمنية ثابتة ليتمكن كل خريج من اختيار الزمان والمكان الذي سيركز فيه على هذه المحاضرة الجامعية. 

بفضل منهج إعادة التعلم (المعروف بـ Relearning) الثوري، سوف تقوم بدمج كل المعرفة بطريقة مثالية لتحقيق النتائج التي تبحث عنها بنجاح“

تحتوي هذه المحاضرة الجامعية في معالجة البيانات وBig Data باستخدام Python على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وتحديثا في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير حالات عملية يقدمها خبراء في تطوير 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

سوف تتعمق في Jupyter Notebooks لتحميل البيانات وتنظيفها واستكشافها وتحليلها بشكل تفاعلي"

البرنامج يضم، في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في المجال 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.  

ستطبق استراتيجيات الاختبارات وتصحيح الأخطاء الأكثر فعالية لضمان عمل التطبيقات بشكل صحيح وخلوها من الأخطاء"

ستحقق أهدافك بفضل أدوات التدريس الخاصة بـ TECH، بما في ذلك مقاطع الفيديو التفسيرية والملخصات التفاعلية"

سيزود هذا البرنامج الخريجين بمهارات متقدمة في التعامل مع البيانات وتحليلها باستخدام Python. سيغطي التدريب كل شيء بدءًا من استخدام لغة البرمجة هذه في علم التحليل إلى تهيئة بيئة التطوير للبيئات الافتراضية. بالإضافة إلى ذلك، سيتعمق المنهج الدراسي في جوانب أخرى مثل المشغلين وbubles وقوائم الاستيعاب. ستوفر المحتويات التعليمية أيضًا موارد لتحليل البيانات، بما في ذلك IPython و Jupyter Notebooks. سيكتسب الطلاب المهارات والمعرفة اللازمة للعمل بكفاءة مع معلومات Python لمواجهة التحديات الحقيقية في عالم الBig Data.

محاضرة جامعية سترفع من آفاقك المهنية حتى تتمكن من المنافسة بين الأفضل في قطاع تكنولوجيا المعلومات"

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

شهادة جامعية بدون جداول زمنية محددة وبمنهج دراسي متاح من اليوم الأول. حدد وتيرة التعلم الخاصة بك!"