نظرة عامة
تم تصميم هذا التدريب لتزويد المشاركين بالمهارات الأساسية والمتقدمة اللازمة للتفوق في البرمجة واستخدام قوة البيانات. يركز البرنامج على دمج مبادئ البرمجة مع أدوات ومنهجيات علوم البيانات، مما يتيح للمشاركين تحليل البيانات المعقدة، وتصورها، واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ. سيتعلم المشاركون المهارات العملية في البرمجة وتدفقات العمل في علوم البيانات، بدءًا من جمع البيانات وتنظيفها وصولاً إلى التحليل المتقدم وتعلم الآلة.
الأهداف والنتائج
الأهداف:
- بناء الكفاءة في لغات البرمجة المستخدمة على نطاق واسع في علوم البيانات، مثل بايثون أو آر.
- تزويد المشاركين بالمهارات اللازمة لإدارة البيانات وتحليلها وتصورها بفعالية.
- تقديم مفاهيم علوم البيانات، بما في ذلك التحليل الإحصائي، والنمذجة التنبؤية، وتعلم الآلة.
- توفير تجربة عملية مع مكتبات وأطر العمل وأدوات علوم البيانات.
النتائج:
- القدرة على كتابة أكواد فعّالة وسهلة الصيانة للمهام المتعلقة بالبيانات.
- إتقان العمل مع خطوط أنابيب البيانات، بما في ذلك جمع البيانات وتنظيفها وتحويلها.
- الخبرة في إنشاء التصورات ولوحات التحكم للتواصل الفعّال لرؤى البيانات.
- معرفة كيفية نشر نماذج تعلم الآلة للتطبيقات الواقعية.
هيكل البرنامج
- مقدمة في البرمجة لعلوم البيانات: أساسيات لغات البرمجة، والبنية النحوية، وأنواع البيانات، وهياكل التحكم.
- معالجة البيانات والتحليل: استخدام مكتبات مثل Pandas وNumPy لتنظيف البيانات، ومعالجتها، والتحليل الاستكشافي للبيانات.
- تصور البيانات: تقنيات وأدوات مثل Matplotlib وSeaborn أو Tableau لإنشاء تصورات مؤثرة.
- الإحصاء لعلوم البيانات: أساسيات الإحصاء الوصفي والاستدلالي، واختبار الفرضيات، والاحتمالات.
- أساسيات تعلم الآلة: مقدمة في التعلم الموجه وغير الموجه، والخوارزميات مثل الانحدار، والتصنيف، والتجميع.
- البيانات الكبيرة والتكامل مع السحابة: مقدمة للعمل مع مجموعات بيانات كبيرة باستخدام تقنيات مثل Spark وHadoop أو منصات سحابية مثل AWS.
- المواضيع المتقدمة:
- التعلم العميق باستخدام أطر العمل مثل TensorFlow أو PyTorch.
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
- تحليل السلاسل الزمنية.
سيقوم المشاركون بتحليل مجموعة بيانات واقعية، وتطبيق تقنيات البرمجة وعلوم البيانات، وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ
مزايا التدريب
- التعلم الشامل: يغطي أساسيات البرمجة والتقنيات المتقدمة في علوم البيانات.
- التجربة العملية: مجموعات بيانات ومشاريع واقعية لتعزيز التعلم.
- فرص العمل: يعد المشاركين لأدوار مثل عالم بيانات، مهندس تعلم الآلة، ومحلل أعمال.
- الأدوات العملية: تعرض المشاركين لأدوات ومكتبات شهيرة تُستخدم في الصناعة.
- تطوير المهارات التحليلية: تعزيز التفكير النقدي والقدرة على حل المشكلات من خلال الرؤى المستندة إلى البيانات.