تشتهر Python بقدرتها على التكيف، حيث تُستخدم في تطبيقات تتراوح بين تطوير الويب والذكاء الاصطناعي. ما الذي تنتظره بعد؟"

تعد Python لغة برمجة عالية المستوى، وتستخدم على نطاق واسع بين علماء الحاسوب، لأنها تحتوي على مجموعة واسعة من المكتبات وأطر العمل التي تبسط المهام الشائعة، مما يسمح للمطورين بالتركيز على منطق تطبيقاتهم بدلاً من إضاعة الوقت في التفاصيل التقنية. بالإضافة إلى ذلك، يُعد تعدد استخداماته ميزة أخرى مهمة، حيث يمكن استخدامه في مجموعة متنوعة من البيئات، بدءًا من تطوير الويب إلى تحليلات البيانات والتعلم الآلي. 

هكذا نشأ هذا الماجستير الخاص في تطوير Python، وهو برنامج سيغطي المعالجة المتقدمة للبيانات والأنواع في Python، واستكشاف المعرّفات والكلمات المفتاحية والأنواع المتكاملة والمنطقية، بالإضافة إلى التنسيق المتقدم للسلاسل strings والترميزات. بالإضافة إلى ذلك، سيتم فحص المجموعات مثل التوابع والقوائم والقواميس، إلى جانب تقنيات التكرار ودوال lambda، مما يوفر أساسًا متينًا في أسس اللغة. 

بالإضافة إلى ذلك، سوف تتعمق في تطوير تطبيقات Python، مع التركيز على أفضل الممارسات والمنهجيات الحديثة. من بنية التطبيقات إلى النشر والصيانة، ستتم تغطية جوانب مثل التصميم والنمذجة المتقدمة، وإدارة التبعية، وأنماط التصميم، والاختبار testing وتصحيح الأخطاء debugging، وتحسين الأداء، واستراتيجيات النشر والتوزيع. 

بالمثل، سيتعمق عالم الحاسوب في تطوير الويب والهاتف المحمول باستخدام Python، حيث سيغطي أطر العمل frameworks مثل Django وFlask، بالإضافة إلى تطوير واجهات برمجة التطبيقات APIsوخدمات الويب. بالإضافة إلى ذلك، سيركز على تصميم الواجهة وتجربة المستخدم، بدءاً من استخدام أدوات التصميم إلى تحسين إمكانية الوصول وسهولة الاستخدام. أخيراً، سيتم تناول إدارة البيانات وتحليلها باستخدام Python وأدوات مثل NumPy و Pandas و Matplotlib. 

بالتالي، يتم تقديم هذا المؤهل العلمي كفرصة فريدة من نوعها، من خلال مقترح أكاديمي متاح بالكامل عبر الإنترنت وقابل للتكيف. من خلال هذا النهج، سيتمتع المهنيون بحرية أكبر في إدارة وقت وصولهم، مما يتيح لهم التوفيق بين التزاماتهم الشخصية والتزاماتهم العملية اليومية.

تدريب شامل ومتخصص في تطوير Python، والذي سيؤهلك لمواجهة التحديات الحقيقية في عالم تطوير البرمجيات Software"

يحتوي هذا الماجستير الخاص في تطوير Python على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا وتحديثا في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير حالات عملية يقدمها خبراء في تطوير Python
المحتويات التصويرية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات النظرية والعملية حول تلك التخصصات التي تعتبر ضرورية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزه 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 خلال هذا الماجستير الخاص، 100% عبر الإنترنت، سوف تعمق معرفتك بتصميم الواجهة الأمامية Frontend والواجهة الخلفية Backend بالإضافة إلى إدارة قواعد البيانات واستراتيجيات النشر في متاجر التطبيقات"

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.

ستغطي كل شيء بدءًا من الأساسيات، مثل المتغيرات وأنواع البيانات، إلى تقنيات تصور البيانات الأكثر تقدما واستراتيجيات تحسين الأداء والتخزين. قم بالتسجيل الآن!"

سوف تبحث في البرمجة الموجهة للأشياء، بالإضافة إلى موضوعات مثل الفئات، والوراثة، وتعدد الأشكال، وإنشاء فئات مجردة واستثناءات مخصصة"

تم تصميم هذا المنهج الدراسي بدقة لتوفير تجربة شاملة للخريجين. بدءًا من الانغماس المتعمق في بناء جملة Python ودواله المتقدمة، إلى التخصص في البرمجة الموجهة للأشياء، وتصميم تطبيقات الويب والهواتف النقالة، والتعامل الخبير للبيانات باستخدام مكتبات مثل NumPy و Pandas، سيتم تنظيم كل وحدة بعناية لتوفير معرفة قوية ومهارات عملية. بالإضافة إلى ذلك، سيتم استكشاف مواضيع مهمة مثل تصميم واجهة المستخدم وتجربة المستخدم، والمعالجة المتقدمة للبيانات وتحسين الأداء و التخزين.

لن تصبح بارعًا تمامًا في استخدام Python فحسب، بل ستكون مستعدًا أيضًا للتعامل بثقة مع التحديات الديناميكية التي تحركها الصناعة التكنولوجية"

الوحدة 1. برمجة Python

1.1    إنشاء برامج Python وتنفيذها

1.1.1    تهيئة بيئة التطوير
2.1.1    تنفيذ scripts برامج Python النصية
3.1.3    أدوات التطوير المتكامل

2.1    البيانات في Python

1.2.1    الأنواع الأولية (int، float، str)
2.2.1    تحويل وصب casting أنواع البيانات في Python
3.2.1    الثبات في البيانات وتخزينها في Python

3.1    مراجع للأشياء في Python

1.3.1    المراجع الموجودة في الذاكرة
2.3.1    الهوية مقابل المساواة
3.3.1    إدارة الإحالات وجمع النفايات

4.1    البيانات التي تم تجميعها في Python

1.4.1    القوائم والعمليات المشتركة
2.4.1    التوابع وثباتها
3.4.1    القواميس والوصول إلى البيانات

5.1    العمليات المنطقية في Python

1.5.1    العوامل المنطقية
2.5.1    التعبيرات الشرطية
3.5.1    Short-Circuit Evaluation

6.1    العوامل الحسابية في Python

1.6.1    العمليات الحسابية في Python
2.6.1    عوامل القسمة
3.6.1    الأسبقية والارتباط

7.1    مدخلات/مخرجات Python

1.7.1    قراءة البيانات من المدخلات المعيارية
2.7.1    كتابة البيانات من المخرجات المعيارية
3.7.3    معالجة الملفات

8.1    إنشاء دوال Python وتنفيذها

1.8.1    بناء جملة الدالة
2.8.1    المعلمات والحجج
3.8.1    قيم الإرجاع والدوال مجهولة المصدر

9.1    استخدام السلاسل strings في Python

1.9.1    معالجة السلاسل strings وتنسيقها
2.9.1    أساليب السلاسل strings الشائعة
3.9.1    الاستيفاء وسلاسل F-strings

10.1    معالجة الأخطاء والاستثناءات في Python

1.10.1    الأنواع الشائعة من الاستثناءات
2.10.2    كتل المحاولة بالاستثناء try-except
3.10.3    إنشاء الاستثناءات المخصصة

الوحدة 2. البيانات المتقدمة والتحكم في التدفق باستخدام Python

1.2    المعرفات والكلمات الرئيسية في Python

1.1.2    قواعد لأسماء المتغيرات
2.1.2    كلمات Python المحفوظة
3.1.2    اصطلاحات التسمية

2.2    الأنواع الشاملة والمنطقية في Python

1.2.2    الأنواع الشاملة
2.2.2    العمليات الخاصة بالأنواع المنطقية
3.2.2    التحويلات والتمثيلات

3.2    أنواع النقاط العائمة والأرقام المعقدة في Python

1.3.2    الدقة والتمثيل
2.3.2    إنجاز العمليات باستخدام النقط العائمة
3.3.2    استخدام الأرقام المعقدة في العمليات الحسابية

4.2    تنسيق السلسلة strings وترميزها في Python

1.4.2    الطرق المتقدمة للتنسيق
2.4.2    ترميزات Unicode و UTF-8
3.4.2    العمل مع الأحرف الخاصة

5.2    المجموعات : التوائم والقوائم والقواميس في Python

1.5.2    المقارنة والتباين بين الأنواع
2.5.2    الطرق الخاصة بكل نوع على حدى
3.5.2    الكفاءة واختيار النوع المناسب

6.2    المجموعات والمجموعات المجمدة Sets y Frozen Sets في Python

1.6.2    الإنشاء والعمليات في المجموعات Sets
2.6.2    المجموعات المتجمدة Frozen Sets
3.6.2    التطبيقات العملية والأداء

7.2    تكرار ونسخ المجموعات في Python

1.7.2    حلقات التكرار واستيعاب القائمة
2.7.2    النسخ السطحي مقابل. العميق
3.7.2    التكرارات والمولدات

8.2    استخدام دوال Lambda في Python

1.8.2    تركيب وإنشاء دوال Lambda
2.8.2    تطبيقات في المرشحات والخرائط
3.8.2    القيود وأفضل الممارسات

9.2    هياكل التحكم : الشروط والحلقات في Python

1.9.2    هياكل if-else و elif
2.9.2    حلقات while و التكرار
3.9.2    التحكم في التدفق مع الفاصل break والمتابعة continue  وغير ذلك else

10.2    دوال وطرق Python المتقدمة

1.10.2    الدوال العودية
2.10.2    دوال الرتب العليا
2.10.3    مزينات الدوال

الوحدة 3. مبادئ البرمجة الموجهة للأشياء في Python

1.3    مبادئ البرمجة الموجهة للأشياء في Python

1.1.3    الطبقات والأدوات
2.1.3    التغليف والتجريد
3.1.3    البرمجة الموجهة للأشياء في Python

2.3    إنشاء الفئات والأشياء في Python

1.2.3    الفئات في البرمجة الموجهة للأشياء  في Python
2.2.3    طرق التثبيت والتهيئة
3.2.3    السمات والطرق

3.3    السمات والطرق في Python

1.3.3    سمات المثيل مقابل. الفئة I
2.3.3    طرق المثيل والفئة والطرق الثابتة
3.3.3    تغليف المعلومات وإخفاؤها

4.3    الوراثة وتعدد الأشكال في Python

1.4.3    الميراث الفردي والمتعدد
2.4.3    الكتابة فوق الطابعة وتمديد الطريقة
3.4.3    تعدد الأشكال وكتابة البط Duck Typing

5.3    الخصائص والوصول إلى السمات في Python

1.5.3    Getters و Setters
2.5.3    مصمم الديكور property@
3.5.3    التحكم في الوصول والتحقق من ذلك

6.3    فئات ومجموعات مخصصة في Python

1.6.3    إنشاء أنواع المجموعات
2.6.3    طرق خاصة (__len__، __getitem_،)
3.6.3    مكررات مخصصة

7.3    تجميع الفئات وتكوينها في Python

1.7.3    العلاقات بين الفصول
2.7.3    التجميع مقابل. التشكيل
3.7.3    إدارة دورة حياة الأشياء

8.3    استخدام الديكورات في الفئات في Python

1.8.3    ديكورات للأساليب
2.8.3    مصممو ديكورات الفئات
3.8.3    التطبيقات وحالات الاستخدام

9.3    فئات وطرق مجردة في Python

1.9.3    فئات مجردة
2.9.3    الأساليب المجردة وتنفيذها
3.9.3    استخدام ABC (الفئة الأساسية المجردة Abstract Base Class)

10.3    الاستثناءات ومعالجة الأخطاء في البرمجة الموجهة للأشياء في Python

1.10.3    الاستثناءات المخصصة في الفئات
2.10.3    التعامل مع الاستثناءات في الأساليب
3.10.3    أفضل الممارسات في الاستثناءات والبرمجة الموجهة للأشياء

الوحدة 4. تطويرالتطبيقات في Python

1.4    هندسة التطبيقات في Python

1.1.4    تصميم البرامج Software
2.1.4    الأنماط الهندسية الشائعة
3.1.4    تقييم المتطلبات والاحتياجات

2.4    تصميم ونمذجة تطبيقات Python

1.2.4    استخدام UML والرسوم البيانية
2.2.4    نمذجة البيانات وتدفق المعلومات
3.2.4    مبادئ SOLID وتصميم الوحدات

3.4    إدارة التبعيات والمكتبات في Python

1.3.4    معالجة الحزم باستخدام Pip
2.3.4    استخدام البيئات الافتراضية
3.3.4    حل التعارض بين التبعيات

4.4    أنماط التصميم في تطوير Python

1.4.4    الأنماط الإبداعية والهيكلية والسلوكية
2.4.4    التطبيق العملي للأنماط
3.4.4    إعادة البناء والأنماط

5.4    الإختبارات وDebugging في تطبيقات Python

1.5.4    استراتيجيات الاختبارTesting (الوحدة، التكامل)
2.5.4    استخدام أطر عمل Frameworks الاختبارات
3.5.4    تقنيات تصحيح الأخطاء Debugging وأدواته

6.4    الأمن والدقة في Python

1.6.4    الأمن في التطبيقات
2.6.4    القيام بالمصادقة والتفويض
3.6.4    الوقاية من نقاط الضعف

7.4    تهيئة التطبيقات في Python وأداءها

1.7.4    تحليل الأداء
2.7.4    تقنيات تحسين الترميز
3.7.4    الإدارة الفعالة للموارد والبيانات

8.4    نشر التطبيقات في Python وتوزيعها

1.8.4    استراتيجيات النشر
2.8.4    استخدام الحاويات وأجهزة التنسيق
3.8.4    التوزيع والتحديثات المستمرة

9.4    الصيانة والتحديث في لغة البرمجة Python

1.9.4    إدارة دورة حياة البرامج Software
2.9.4    استراتيجيات الصيانة وإعادة الهيكلة
3.9.4    تحديثات النظم وترحيلها

10.4    التوثيق والدعم الفني في Python

1.10.4    إنشاء وثائق فعالة
2.10.4    أدوات للتقييم
3.10.4    استراتيجيات دعم المستخدمين والتواصل بينهم

الوحدة 5. تطوير الويب والجوال باستخدام Python

1.5    تطوير الويب باستخدام Python

1.1.5    هيكل ومكونات الويب
2.1.5    التقنيات في تطوير الويب
3.1.5    الاتجاهات في تطوير الويب

2.5    أطر عمل Frameworks الويب الشائعة باستخدام Python

1.2.5    Django, Flask وخيارات أخرى
2.2.5    مقارنة وانتقاء أطر العمل Frameworks
3.2.5    التكامل مع Frontend

3.5    تطوير FrontEnd: HTML, CSS y JavaScript باستخدام Python

1.3.5    HTML y CSS
2.3.5    JavaScript ومعالجة DOM
3.3.5    Frameworks ومكتبات Frontend

4.5    Backend وقواعد البيانات باستخدام Python

1.4.5    تطوير الواجهة الخلفية backend باستخدام Python
2.4.5    إدارة البيانات ذات الصلة وغير ذات الصلة
3.4.5    تكامل Backend-Frontend

5.5    APIs وخدمات الويب باستخدام Python

1.5.5    تصميم RESTful APIs
2.5.5    تنفيذ وتوثيق APIs
3.5.5    الاستهلاك والأمان في APIs

6.5    تطوير الجوال باستخدام Python

1.6.5    منصات تطوير الجوال (محلية وهجينة)
2.6.5    أدوات التطوير وبيئاته
3.6.5    تكييف التطبيقات مع الأجهزة النقالة

7.5    منصات تطوير الجوال باستخدام Python

1.7.5    Android y IOS
2.7.5    أطر العمل Frameworks للتطوير المتقاطع
3.7.5    الاختبارات و Deploymentعلى الأجهزة النقالة

8.5    التصميم وتجربة المستخدم في تطبيقات الجوال باستخدام Python

1.8.5    تصميم واجهات الجوال
2.8.5    سهولة الاستعمال وتجربة المستخدم باستخدام Python
3.8.5    أدوات تصميم النماذج الأولية وتصميمها

9.5    الإختبارات وتصحيح الأخطاء في الهواتف المحمولة باستخدام Python

1.9.5    استراتيجيات الاختبار Testing على الأجهزة النقالة
2.9.5    أدوات تصحيح الأخطاء والمراقبة
3.9.5    أتمتة الاختبارات

10.5    النشر في متاجر التطبيقات باستخدام Python

1.10.1    عملية النشر في App Store وGoogle Play
2.10.2    الامتثال إلى التطبيقات وسياساتها
3.10.5    استراتيجيات Marketing والترويج

الوحدة 6. الواجهة وتجربة المستخدم مع Python

1.6    تصميم واجهة المستخدم باستخدام Python

1.1.6    تصميم واجهة المستخدم باستخدام Python
2.1.6    التفاعل بين المستخدم والحاسوب باستخدام Python
3.1.6    التصميم المتمحور حول المستخدم باستخدام Python

2.6    أدوات تصميم واجهة المستخدم/تجربة المستخدم باستخدام Python

1.2.6    برمجيات Software التصميم والنماذج الأولية
2.2.6    أدوات التعاون Feedback
3.2.6    دمج التصميم في عملية التطور

3.6    تصميم متجاوب ومتكيف باستخدام Python

1.3.6    تقنيات التصميم المتجاوب
2.3.6    التكيف مع الأجهزة والشاشات المختلفة
3.3.6    الاختباراتTesting وضمان الجودة

4.6    الرسوم المتحركة والانتقالات باستخدام Python

1.4.6    إنشاء رسوم متحركة فعالة باستخدام Python
2.4.6    أدوات ومكتبات للرسوم المتحركة
3.4.6    التأثير على تجربة الاستخدام والأداء

5.6    إمكانية الوصول وسهولة الاستخدام باستخدام Python

1.5.6    إمكانية الوصول إلى الويب
2.5.6    أدوات وتقنيات التقييم
3.5.6    تنفيذ أفضل الممارسات

6.6    النمذجة الأولية وWireframes باستخدام Python

1.6.6    إنشاء Wireframesو Mockups
2.6.6    الأدوات السريعة للنماذج الأولية
3.6.6    اختبارات Tests قابلية الاستخدام وأثرهاFeedback

7.6    اختبارات قابلية الاستخدام باستخدام Python

1.7.6    طرق وتقنيات إختبارات قابلية الاستخدام
2.7.6    التحليل والتحسين القائم على النتائج
3.7.6    أدوات لاختبارات قابلية الاستخدام

8.6    تحليل سلوك المستخدم باستخدام Python

1.8.6    تقنيات التحليل وTracking
2.8.6    تفسير البيانات والقياسات
3.8.6    التحسين المستمر القائم على البيانات

9.6    التحسينات القائمة على Feedback باستخدام Python

1.9.6    إدارة وتحليل Feedback
2.9.6    دوراتFeedback والتحسين المستمر
3.9.6    استراتيجيات تنفيذ التغيير الفعال

10.6    الاتجاهات المستقبلية في واجهة وتجربة المستخدم مع Python

1.10.6    الابتكارات والاتجاهات الناشئة
2.10.6    تأثير التقنيات الجديدة في واجهة المستخدم/تجربة المستخدم
3.10.6    الاستعداد لمستقبل التصميم

الوحدة 7. معالجة البيانات والبيانات الضخمةBig Dataباستخدام Python

1.7    استخدام لغة البرمجة Python في البيانات

1.1.7    Python في علوم البيانات والتحليلات
2.1.7    مكتبات البيانات الأساسية
3.1.7    تطبيقات وأمثلة

2.7    تكوين بيئة تطوير باستخدام Python

1.2.7    تثبيت Python وأدواته
2.2.7    تهيئة البيئات الافتراضية
3.2.7    أدوات التطوير المتكاملة

3.7    المتغيرات وأنواع البيانات والمشغلات في Python

1.3.7    المتغيرات وأنواع البيانات الأولية
2.3.7    هياكل البيانات
3.3.7    المشغلين الحسابي والمنطقي

4.7    التحكم في التدفق: الشروط والحلقات

1.4.7    هياكل التحكم الشرطية (if، else، elif)
2.4.7    الحلقات (for، while) والتحكم في التدفق
3.4.7    استيعاب القوائم والتعبيرات التوليدية

5.7    الدوال والنمذجة مع Python

1.5.7    استخدام الدوال
2.5.7    الإعدادات والحجج وقيم الإرجاع
3.5.7    النمذجة وإعادة استخدام التعليمات البرمجية

6.7    معالجة الأخطاء والاستثناءات باستخدام Python

1.6.7    الأخطاء والاستثناءات 
2.6.7    معالجة الاستثناءات باستخدام try-except
3.6.7    إنشاء الاستثناءات المخصصة

7.7    أداة IPython

1.7.7    أداة IPython
2.7.7    استخدام IPython لتحليل البيانات
3.7.7    الاختلافات مع مترجم Python المعياري

8.7    Jupyter Notebooks

1.8.7    Jupyter Notebooks
2.8.7    استخدام دفاتر الملاحظات في تحليل البيانات
3.8.7    نشر دفاتر الملاحظات Jupyter

9.7    أفضل ممارسات ترميز Python

1.9.7    الأسلوب والاصطلاحات (PEP 8)
2.9.7    الوثائق والتعليقات
3.9.7    استراتيجيات الاختبار وتصحيح الأخطاء

10.7    موارد ومجتمعات Python

1.10.7    الموارد عبر الإنترنت والوثائق
2.10.7    المجتمعات والمنتديات
3.10.7    التعلم والتحديث في لغة البرمجة Python

الوحدة 8. هياكل البيانات والدوال في Python

1.8    المجموعات في Python

1.1.8    العمليات والأساليب
2.1.8    الاختلافات والتطبيق العملي
3.1.8    التكرار والتفاهم

2.8    القواميس واستخدامها في Python

1.2.8    إنشاء القواميس والتلاعب بها
2.2.8    الوصول إلى البيانات وإدارتها
3.2.8    الأنماط والتقنيات المتقدمة

3.8    استيعاب القوائم والقواميس في Python

1.3.8    التركيب والأمثلة
2.3.8    الكفاءة وسهولة القراءة
3.3.8    تطبيقات عملية

4.8    الدوال على البيانات في Python

1.4.8    إنشاء الدوال
2.4.8    نطاق الأسماء ومساحتها
3.4.8    الدوال المجهولة و Lambda

5.8    وسائط الدوال وقيم الإرجاع في Python

1.5.8    الوسائط الموضعية والمسماة
2.5.8    قيم الإرجاع المتعددة
3.5.8    الوسائط المتغيرة والكلمات الرئيسية

6.8    دوال Lambda والدوال ذات الترتيب الأعلى في Python

1.6.8    استخدام دوال Lambda
2.6.8    دوال Map، Filter y Reduce
3.6.8    تطبيقات معالجة البيانات

7.8    معالجة ملفات Python

1.7.8    قراءة الملفات وكتابتها
2.7.8    معالجة الملفات الثنائية والنصية
3.7.8    الممارسات الجيدة والتعامل مع الاستثناءات

8.8    قراءة وكتابة الملفات النصية والملفات الثنائية في Python

1.8.8    تنسيقات الملفات وترميزها
2.8.8    معالجة الملفات الكبيرة
3.8.8    التسلسل وإلغاء التسلسل (JSON, pickle)

9.8    سياقات وعمليات الملفات

1.9.8    استخدام مدير السياق (with)
2.9.8    تقنيات معالجة الملفات
3.9.8    الأمن ومعالجة الأخطاء

10.8    مكتبات نمذجة Python

1.10.8    Scikit-learn
2.10.8    TensorFlow
3.10.8    Pytorch

الوحدة 9. معالجة البيانات في Python باستخدام NumPy و Pandas

1.9    إنشاء المصفوفات Arrays ومعالجتها في NumPy

1.1.9    NumPy
2.1.9    العمليات الأساسية باستخدام المصفوفاتArrays
3.1.9    التلاعب بالمصفوفات Arrays وتحويلها

2.9    العمليات الموجهة باستخدام المصفوفاتArrays 

1.2.9    التوجيه
2.2.9    الدوال الشاملة  (ufunc)
3.2.9    الكفاءة والأداء

3.9    الفهرسة والتجزئة في NumPy

1.3.9    الوصول إلى العناصر وSlicing
2.3.9    الفهرسة المتقدمة والمنطقية
3.3.9    إعادة الترتيب والانتقاء

4.9    سلسلة Pandas و DataFrames

1.4.9    Pandas
2.4.9    هياكل البيانات في Pandas
3.4.9    معالجة DataFrames

5.9    الفهرسة والانتقاء في Pandas

1.5.9    الوصول إلى البيانات المتسلسلة و DataFrames
2.5.9    طرق الانتقاء والترشيح
3.5.9    استخدام loc و iloc

6.9    العمليات باستخدام Pandas

1.6.9    العمليات الحسابية والمواءمة
2.6.9    دوال التجميع والإحصاء
3.6.9    تحويلات الدوال وتطبيقها

7.9    معالجة البيانات غير المكتملة في Pandas

1.7.9    اكتشاف القيم الفارغة ومعالجتها
2.7.9    تعبئة البيانات الناقصة وحذفها
3.7.9    استراتيجيات التعامل مع البيانات غير المكتملة

8.9    الدوال والتطبيقات في Pandas

1.8.9    تسلسل البيانات ودمجها
2.8.9    التجميع والتركيب (groupby)
3.8.9    Pivot Tables و Crosstabs

9.9    التصور باستخدام Matplotlib

1.9.9    Matplotlib
2.9.9    إنشاء الرسومات وتخصيصها
3.9.9    التكامل باستخدام Pandas

10.9    تخصيص الرسم في Matplotlib

1.10.9    الأساليب والتكوينات
2.10.9    الرسومات المتقدمة (scatter، barإلخ)
3.10.9    إنشاء تصورات معقدة

الوحدة 10. تقنيات متقدمة وتطبيقات عملية في NumPy و Pandas

1.10    تحميل البيانات من مصادر مختلفة

1.1.10    الاستيراد من CSV وExcel وقواعد البيانات
2.1.10    قراءة البيانات من APIs والويب
3.1.10    استراتيجيات إدارة البيانات الضخمة

2.10    تخزين البيانات في Python

1.2.10    التصدير إلى تنسيقات مختلفة
2.2.10    الفعالية في التخزين
3.2.10    أمن البيانات وخصوصيتها

3.10    استراتيجيات تنظيف البيانات في Python

1.3.10    تحديد أوجه التناقضات وتصحيحها
2.3.10    تسوية البيانات وتحويلها
3.3.10    أتمتة عمليات التنظيف

4.10    التحويل المتقدم للبيانات في Pandas

1.4.10    تقنيات المعالجة والتحويل
2.4.10    دمج وإعادة هيكلة DataFrames
3.4.10    استخدام التعبيرات العادية في Pandas

5.10    الجمع بين DataFrames في Pandas

1.5.10    Merge, Join والتسلسل
2.5.10    إدارة النزاعات والمفاتيح الرئيسية
3.5.10    استراتيجيات الجمع الفعالة

6.10    تحويل البيانات المتقدم وتمحورها في Pandas

1.6.10    Pivot وMelt
2.6.10    تقنيات Reshape إعادة التشكيل والتبديل في الشكل
3.6.10    تطبيقات تحليل البيانات

7.10    السلاسل الزمنية في Pandas

1.7.10    إدارة التواريخ والأزمنة
2.7.10    Resampling و Window Functions
3.7.10    تحليل الاتجاهات والمواسم

8.10    الإدارة المتقدمة للمؤشرات في Pandas

1.8.10    المؤشرات متعددة المستويات والتراتبية
2.8.10    انتقاء ومعالجة متقدمة
3.8.10    تحسين الاستعلامات

9.10    استراتيجيات تحسين الأداء

1.9.10    تحسينات في السرعة والكفاءة
2.9.10    استخدام Cython و Numba
3.9.10    التوازي والمعالجة الموزعة

10.10    مشاريع معالجة البيانات العملية

1.10.10    تطوير أمثلة واقعية للاستخدام
2.10.10    تكامل تقنيات Python
3.10.10    استراتيجيات لحل مشاكل البيانات المعقدة 

تجربة تدريبية فريدة ومهمة وحاسمة لتعزيز تطورك المهني”