Ibn Sina Training Academy

مسار علم البيانات (المستوى المبتدئ)

هل ترغب في الانطلاق في واحد من أكثر المجالات طلبًا وربحًا في العالم؟ مسار علم البيانات (المستوى المبتدئ) من أكاديمية ابن سينا يتيح لك فرصة تعلم المهارات الأساسية التي ستضعك على الطريق الصحيح نحو احتراف هذا المجال. استعد للتعلم عبر مشاريع تطبيقية حقيقية، مع دعم مستمر من خبراء المجال لتطوير مهاراتك والاستعداد لسوق العمل المحلي والعالمي. احجز مكانك الآن وابدأ مسيرتك في هذا المجال الواعد!

10 ساعات

مسار مسجل

إسلام شعبان - محاضر دبلومة تحليل البيانات

محاضر :

د/ إسلام شعبان

محمد أنس محاضر كورس علم البيانات

محاضر :

م/ محمد أنس

بسعر 105 $
بدلاً من 350 $

هذا السعر قبل الخصم!

ماذا ستدرس في المسار؟

ماذا ستدرس في مسار علم البيانات (المستوى المبتدئ)؟

يعرّفك هذا المسار بأساسيات علم البيانات بطريقة عملية ومبسطة خلال 10 ساعات، لتخطو أولى خطواتك في هذا المجال الواعد:

  1. الرياضيات والإحصاء لعلم البيانات:
  • أساسيات الإحصاء الوصفي: تعلم المقاييس الأساسية مثل المتوسط، الوسيط، والانحراف المعياري.
  • التحليل الانحداري وتحليل التباين: تعلم استخدام الانحدار لفهم العلاقات بين المتغيرات، واستخدام تحليل التباين (ANOVA) لاختبار الفروق بين المجموعات.
  • الاحتمالات ونظرية بايز: استكشاف الاحتمالات الشرطية وتطبيقات نظرية بايز في التحليل الإحصائي.
  • الجبر الخطي: دراسة الأساسيات الرياضية مثل القيم الذاتية والمتجهات الذاتية التي تدعم تطوير خوارزميات تعلم الآلة.
  1. أساسيات علم البيانات:
  • مفهوم علم ابيانات: لتعرف على ما هو علم البيانات، ودور علماء البيانات في الصناعات المختلفة.
  • أنواع البيانات والأدوات المستخدمة: دراسة أنواع البيانات المختلفة والأدوات الأساسية التي تستخدم في علم البيانات.
  • أساسيات بايثون وSQL: تعلم لغات البرمجة مثل بايثون وSQL، بما في ذلك الأوامر الأساسية مثل SELECT وINSERT.
  • العمليات الأساسية في SQL: تعلم الربط بين الجداول (Joins)، التفرعات (Subqueries)، ودوال التجميع (Aggregate Functions).
  • عمليات ETL وتنظيف البيانات: التعرف على أدوات ETL (Extract, Transform, Load) لتنظيف وتحويل البيانات باستخدام بايثون.
  1. مقدمة في برمجة Python:
  • مفاهيم وتقنيات البرمجة: تعلم أساسيات البرمجة باستخدام بايثون مثل الحلقات والدوال.
  • البرمجة الكائنية: استكشاف كيفية تطوير الفئات المخصصة باستخدام التغليف، والتوريث، والتجريد.
  • التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): تعلم كيفية استكشاف البيانات باستخدام أدوات بايثون مثل Pandas وMatplotlib.
  1. تعلم الآلة:
  • مقدمة في تعلم الآلة: التعرف على المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة ودور الخوارزميات في تحسين التنبؤات.
  • التعلم الإشرافي: تعلم الانحدار الخطي والمتعدد، واستخدام تقنيات التصنيف مثل الانحدار اللوجستي، SVM، وKNN.
  • الأشجار العشوائية وتقنيات التحزيم والتعزيز: استكشاف الأشجار العشوائية، وتقنيات التحزيم (Bagging) والتعزيز (Boosting) لتحسين النماذج.
  • التعلم غير الإشرافي: تعلم تقنيات مثل التجميع (Clustering) وتقليل الأبعاد (PCA) لتحليل البيانات غير المصنفة.

مهارات ستكتسبهـا بعد المسار

فهم أساسيات الإحصاء.

تحليل التوزيعات الإحصائية واختبار الفرضيات.

البرمجة باستخدام Python وتقنيات البرمجة الأساسية.

تطوير فئات مخصصة باستخدام التغليف والتوريث.

تعلم كيفية إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA).

إتقان تعلم الآلة الإشرافي وغير الإشرافي.

تطبيق نماذج تعلم الآلة مثل الانحدار الخطي والأشجار العشوائية باستخدام Python.

نظرة عامة

نظرة عامة على مسار علم البيانات (المستوى المبتدئ)

محتوى شامل ومتكامل

المسار يغطي كل ما تحتاجه لتصبح محترفًا في علم البيانات، بدءًا من الأساسيات مثل Python وSQL، مرورًا بالرياضيات والإحصاء، ووصولًا إلى تعلم الآلة وتحليل البيانات.

تطبيق عملي

يتضمن المسار مشاريع عملية بسيطة ومتقدمة تساعدك على تطبيق المفاهيم النظرية وتطوير مهارات عملية في بيئة واقعية.

منهج منظم

تصميم الوحدات يراعي تسلسل التعلم، مما يضمن بناء معرفتك وخبراتك بشكل تدريجي ومتماسك.

إعداد شامل لسوق العمل

المسار لا يقتصر على الجانب النظري فقط، بل يساعدك في فهم متطلبات سوق العمل وتجهيزك للحصول على فرص متميزة سواء في مصر أو السوق العالمي.

مرونة في التعلم

المسار مسجل بالكامل، مما يتيح لك مشاهدته في أي وقت يناسبك، وستظل المواد متاحة مدى الحياة لتتمكن من الرجوع إليها كلما احتجت.

شهادة المسار

شهادة اتمــام حضور المسار

احصل على شهادة إتمام وحضور البرنامج من أكاديمية ابن سينا؛ كل ما عليك فعله هو إتمام محتويات البرنامج وتسليم أي تكليفات أو مشاريع مطلوبة في موعدها.

أسئلة مكررة
لمن هذا المسار؟01
  • الطلاب والخريجين في التخصصات المرتبطة بالبيانات، مثل الطب، أو الصيدلة، أو الهندسة، وعلوم الحاسب، أو التجارة، والزراعة، الذين يرغبون في التخصص في علم البيانات أو دمجه مع مجالات دراستهم.
  • المحترفين في مجالات التسويق، والمالية، والإدارة الذين يحتاجون إلى تطبيق تقنيات تحليل البيانات في أعمالهم.
  • الأفراد المهتمين بالذكاء الاصطناعي، ممن لديهم خلفية أساسية في Python أو تعلم الآلة، ويرغبون في تعميق خبرتهم.
  • أي شخص يتطلع إلى دخول مجال الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وبناء مسيرة مهنية فيه.
لماذا تختار مسار علم البيانات (المستوى المبتدئ) من أكاديمية ابن سينا؟02
  • مسار عملي بمشاريع تطبيقية: ستتمكن من تطبيق ما تعلمته عمليًا من خلال تنفيذ مشاريع عملية خلال المسار، وسيقوم المحاضرون بمراجعتها وتقديم ملاحظات تفصيلية عن الأخطاء لتحسين مستواك وتجنبها مستقبلاً.
  • متابعة مستمرة لتقدمك: فريق خدمة العملاء يتابع تقدمك بشكل منتظم خلال المسار، مما يضمن إكمالك للمقرر وتحقيق أهدافك التعليمية.
  • خبرة المحاضرين: يقدم المسار خبراء متخصصين في علوم البيانات وتعلم الآلة لضمان حصولك على تجربة تعليمية مثالية.
  • مواكبة الطلب العالمي المتزايد: مع الزيادة الكبيرة في الاعتماد على البيانات وتحليلها، أصبح الطلب على علماء البيانات في تزايد مستمر، خاصة في الدول المتقدمة.
  • إمكانية العمل عن بُعد: يوفر لك هذا المجال فرصة للعمل عن بُعد، وهو ما يتيح لك العمل مع شركات دولية دون الحاجة للانتقال أو الهجرة.
  • تواصل مباشر مع المحاضرين: يوفر المسار فرصة للتواصل المباشر مع المحاضرين لطرح الأسئلة والحصول على إجابات واضحة ومفيدة تساعدك على فهم المحتوى بشكل أعمق
  • شهادة حضور: ستحصل على شهادة إتمام من أكاديمية ابن سينا بعد اجتياز المشروع النهائي بنجاح، مما يعزز فرصك في سوق العمل.
ما هي فرص العمل في مجال علم البيانات؟03

فرص العمل في مجال علم البيانات واسعة ومتنوعة بفضل الاعتماد المتزايد على البيانات لاتخاذ قرارات استراتيجية. وفيما يلي أبرز هذه الفرص:

في مصر

  • شركات التكنولوجيا والبنوك: وظائف مثل محلل بيانات، أو عالم بيانات، أو مهندس بيانات، أو محلل أعمال.
  • الشركات الكبرى: فرص في مجالات التجارة الإلكترونية، وشركات الاتصالات، والمؤسسات المالية.
  • الشركات الناشئة: الطلب على علماء البيانات لتطوير المنتجات والخدمات.

في الخليج

  • القطاع الحكومي والخاص: فرص في الوزارات، شركات النفط والطاقة (مثل أرامكو)، والبنوك الكبرى.
  • الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي: وظائف في تحليل البيانات والتحول الرقمي.
  • القطاع الصحي: شركات الأدوية والمستشفيات تحتاج لتحليل البيانات لتحسين الخدمات.
  • مشاريع المدن الذكية: فرص مثل مشروع “نيوم” في السعودية.

في العمل الحر

  • منصات مثل Upwork وToptal توفر مشاريع في تحليل البيانات وتعلم الآلة.
ما هو متوسط الرواتب في مجال علم البيانات؟04

يُعتبر علم البيانات من أكثر المجالات ربحية عالميًا، بما في ذلك في مصر ودول الخليج. تختلف الرواتب بناءً على الدولة، مستوى الخبرة، الشركة، والمسمى الوظيفي، وتتراوح كالتالي:

  • في مصر: بين 10,000 و50,000 جنيه شهريًا.
  • في دول الخليج: بين 8,000 و40,000 ريال سعودي أو ما يعادلها شهريًا.
  • في العمل الحر: يتراوح الدخل بين 25 و100 دولار في الساعة، وقد يصل إلى 150 دولارًا أو أكثر للمحترفين ذوي الخبرة.
مسارات ذات صلة

اعرف اكتر عن مسارات مشابهة

preloader