علم البيانات وتحليل البيانات

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشارك قادرًا على:

1. فهم دورة حياة علم البيانات (Data Science Lifecycle) – التمييز بين مراحل: جمع البيانات (Data Collection)، تنظيف البيانات (Data Cleaning)، استكشاف البيانات وتحليلها (Exploratory Data Analysis – EDA)، هندسة الميزات (Feature Engineering)، النمذجة (Modeling)، التقييم (Evaluation)، ونشر النموذج (Deployment).
2. إتقان لغة Python لتحليل البيانات – استخدام مكتبات (Pandas) لتحميل ومعالجة وتنظيف البيانات (DataFrames)، (NumPy) للعمليات الحسابية، (Matplotlib و Seaborn) لإنشاء التصورات البيانية (الرسوم البيانية الخطية، الأعمدة، المبعثرة، المربعات، الخرائط الحرارية).
3. تطبيق الاستعلامات المتقدمة بلغة SQL لاستخراج البيانات من قواعد البيانات العلائقية – كتابة استعلامات SELECT مع شروط WHERE، JOIN بين جداول متعددة، GROUP BY لتجميع البيانات، دوال التجميع (SUM، AVG، COUNT)، الاستعلامات الفرعية (Subqueries)، وإنشاء طرق العرض (Views).
4. تطبيق التقنيات الإحصائية لتحليل البيانات – حساب مقاييس النزعة المركزية (المتوسط، الوسيط، المنوال)، مقاييس التشتت (التباين، الانحراف المعياري، المدى)، تحليل الارتباط (Correlation)، اختبار الفرضيات (Hypothesis Testing) الأساسي (t-test، Chi-square)، وتحليل الانحدار الخطي البسيط والمتعدد.
5. بناء نماذج التعلم الآلي الأساسية للتصنيف والانحدار والتجميع – تدريب نماذج (الانحدار الخطي (Linear Regression)، الانحدار اللوجستي (Logistic Regression)، أشجار القرار (Decision Trees)، الغابات العشوائية (Random Forest)، K-mean clustering) باستخدام مكتبة Scikit-learn، وتقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس (Mean Absolute Error – MAE، Mean Squared Error – MSE، R-squared، Accuracy، Precision، Recall، F1-score، Confusion Matrix).
6. إنشاء لوحات معلومات تفاعلية وتصور البيانات باستخدام Power BI أو Tableau – ربط المصادر البيانية (Excel، SQL، CSV)، إنشاء نماذج بيانات، تصميم لوحات تحكم (Dashboards) تفاعلية تحتوي على مقاييس (KPIs)، ورسوم بيانية، ومرشحات (Slicers)، وتفاعلات (Drill-through)، ومشاركة التقارير عبر الويب أو التطبيق.

يستهدف هذا البرنامج التدريبي الفئات التالية:

1. محللو البيانات (Data Analysts) ومهندسو البيانات (Data Engineers) وعلماء البيانات (Data Scientists) المبتدئون.
2. مديرو الأعمال (Business Managers) وصناع القرار الذين يحتاجون إلى تحويل البيانات إلى رؤى.
3. مسؤولو قواعد البيانات (Database Administrators) والمسوقون الرقميون ومحللو المبيعات.
4. محترفو المحاسبة والمالية الذين يرغبون في تطوير مهاراتهم التحليلية.
5. خريجو الحاسب الآلي وتقنية المعلومات وإدارة الأعمال والهندسة والإحصاء.
6. أي شخص يرغب في دخول مجال تحليل البيانات وعلم البيانات.