سوف تتعمق في قواميس Python وتخزين البيانات المنظمة في شكل أزواج قيمة مفتاح-قيمة بفضل هذه الشهادة الجامعية 100%عبر الإنترنت“

أصبحت هياكل ووظائف بيانات Python من المكونات الأساسية في تطوير البرمجيات Software، نظرًا لقدرتها على حل المشاكل المتعلقة بالبرمجة. تشمل مزايا هذه الأنظمة تنظيم البيانات بطريقة منظمة، مما يسهل الوصول إلى المعلومات ومعالجتها في البرامج. بالإضافة إلى ذلك، يعمل الاستخدام السليم لهذه الأدوات على تحسين أداء التطبيقات بشكل كبير من خلال تمكين إدارة الذاكرة بكفاءة والوصول السريع إلى البيانات. ومع ذلك، فإن العمل مع هذه الآليات يمكن أن يشكل عددًا من التحديات للخبراء، خاصة عند مواجهة مشاكل معقدة. 

في هذا السياق، يطور TECH برنامجًا ثوريًا من شأنه أن يحلل معالجة الملفات ونمذجتها في لغة Python بشكل شامل. صُمم من قبل خبراء في هذا المجال، المنهج الدراسي الذي سيتعمق في أدوات الدوال المجهولة وأدوات لامبدا Lamba لجعل الترميزات أكثر إيجازاً وقراءة. سيغطي المنهج الدراسي أيضًا كلاً من قراءة الملفات النصية وكتابتها، مع مراعاة التنسيقات والترميزات المختلفة. سيركز التدريب أيضًا على مكتبات النمذجة، حيث توفر مجموعة واسعة من الأدوات لمعالجة أنواع مختلفة من الصعوبات مثل معالجة اللغة الطبيعية.  

وهو برنامج من شأنه تزويد الطلاب بأساس نظري متين، وإعدادهم للتطبيق في المواقف العملية. ويتحقق ذلك من خلال قيادة ودعم هيئة تدريس متميزة من الخبراء ذوي الخبرة المهنية الواسعة. يوفر برنامج TECH إمكانية الوصول إلى منهجية إعادة التعلم Relearning الحصرية، وهي منهجية مبتكرة تعتمد على تكرار المفاهيم الأساسية، مما يضمن الاستيعاب الفعال للمعرفة. والشرط الوحيد هو أن يكون لدى الطلاب جهاز مزود بإمكانية الوصول إلى الإنترنت في متناول أيديهم، من أجل الوصول إلى الحرم الجامعي الافتراضي والقدرة على الوصول إلى المحتوى التعليمي الأكثر ديناميكية في السوق الأكاديمية.

هل تتطلع إلى التخصص في قراءة وكتابة الملفات؟ حقق ذلك في 6 أسابيع فقط بفضل هذا البرنامج المبتكر"

تحتوي هذه المحاضرة الجامعية في هياكل البيانات والدوال في Python،على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وتحديثا في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير حالات عملية يقدمها خبراء في تطويرPython
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

بفضل منهجية إعادة التعلم (Relearning) الثورية، سوف تقوم بدمج كل المعرفة بطريقة مثالية لتحقيق النتائج التي تبحث عنها بنجاح“

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

وسيتيح 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 التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

ستقوم بتطبيق دوال تكامل Lambda وتنفيذ عمليات بسيطة في سطر واحد من الترميز"

سوف تتقن تقنيات معالجة الملفات الأكثر فعالية لأتمتة مهامك"

ستركز هذه الشهادة الجامعية على معرفة وتطبيق هياكل البيانات والدوال في لغة Python. سيعمل التدريب على تعميق التطبيق العملي لهياكل البيانات المختلفة، بما في ذلك القواميس. بالإضافة إلى ذلك، سيغطي المنهج الدراسي تعليم قراءة وكتابة ومعالجة الملفات. ستؤكد المواد أيضًا على أهمية القيام بالممارسات الجيدة في التعامل مع الاستثناءات. وبالإضافة إلى ذلك، سيزود البرنامج الطلاب بأحدث الأدوات مثل PyTorch، حتى يتمكنوا من التعامل مع المهام المتقدمة في معالجة البيانات.

ستتعامل مع مكتبات النمذجة المهمة مثل TensorFlow للتعامل بفعالية مع الإجراءات المتقدمة لمعالجة البيانات“

الوحدة 1. هياكل البيانات والدوال في Python 

1.1    المجموعات في Python 

1.1.1    العمليات والأساليب 
2.1.1    الاختلافات والتطبيق العملي 
3.1.1    التكرار والتفاهم 

2.1    القواميس واستخدامها في Python 

1.2.1    إنشاء القواميس والتلاعب بها 
2.2.1    الوصول إلى البيانات وإدارتها 
3.2.1    الأنماط والتقنيات المتقدمة 

3.1    استيعاب القوائم والقواميس في Python 

1.3.1    التركيب والأمثلة 
2.3.1    الكفاءة وسهولة القراءة 
3.3.1    تطبيقات عملية 

4.1    الدوال على البيانات في Python 

1.4.1    إنشاء الدوال 
2.4.1    نطاق الأسماء ومساحتها 
3.4.1    الدوال المجهولة و Lambda 

5.1    وسائط الدوال وقيم الإرجاع في Python 

1.5.1    الوسائط الموضعية والمسماة
2.5.1    قيم الإرجاع المتعددة 
3.5.1    الوسائط المتغيرة والكلمات الرئيسية

6.1    دوال Lambda والدوال ذات الترتيب الأعلى في Python 

1.6.1    استخدام دوال Lambda 
2.6.1    دوال Map, Filter y Reduce 
3.6.1    تطبيقات معالجة البيانات 

7.1    معالجة ملفات Python 

1.7.1    قراءة الملفات وكتابتها 
2.7.1    معالجة الملفات الثنائية والنصية 
3.7.1    الممارسات الجيدة والتعامل مع الاستثناءات 

8.1    قراءة وكتابة الملفات النصية والملفات الثنائية في Python 

1.8.1    تنسيقات الملفات وترميزها 
2.8.1    معالجة الملفات الكبيرة 
3.8.1    التسلسل وإلغاء التسلسل (JSON, pickle) 

9.1    سياقات وعمليات الملفات 

1.9.1    استخدام مدير السياق (with) 
2.9.1    تقنيات معالجة الملفات 
3.9.1    الأمن ومعالجة الأخطاء 

10.1    مكتبات نمذجة Python 

1.10.1    Scikit-learn 
2.10.1    TensorFlow 
3.10.1    Pytorch

يمكنك الوصول إلى الحرم الجامعي الافتراضي في أي وقت وتنزيل المحتويات للاطلاع عليها متى شئت. لا تفوّت هذه الفرصة الأكاديمية والتحق بها“