دورة علم البيانات باستخدام Python: التحليل والتعلم الآلي

Name: أساسيات بايثون لعلوم البيانات والتعلم الآلي
Availability: InStock

إتقن تحليل البيانات وبناء نماذج التنبؤ ونشر حلول التعلم الآلي باستخدام بايثون

دورة علم البيانات باستخدام Python: التحليل والتعلم الآلي

نظرة سريعة

المدة: أسبوع واحد
نوع التدريب: حضوري
المدن: جاكرتا، فيينا، لندن، ميلان، جوهانسبرغ، تورنتو وغيرها
أقرب موعد: 2 – 6 نوفمبر 2026، جاكرتا
متوسط الرسوم: 5,750 €

الرئيسية
برامج التدريب
أساسيات بايثون لعلوم البيانات والتعلم الآلي

نظرة عامة على الدورة

دورة "علم البيانات باستخدام Python: التحليل، النمذجة والتعلم الآلي" هي برنامج تدريبي شامل في علم البيانات باستخدام Python، مصمم لمساعدة المحترفين على بناء مهارات عملية وجاهزة للعمل في تحليل البيانات والتعلم الآلي. تجمع هذه الدورة بين Python لتحليل البيانات، مفاهيم دورة تعلم الآلي باستخدام Python، وتقنيات التعلم الآلي التطبيقية باستخدام Python لتمكين المشاركين من تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

سيطور المشاركون خبرة عملية في تنظيف البيانات باستخدام Python، وتصوير البيانات باستخدام Python، والنمذجة الإحصائية باستخدام Python، مما يسمح لهم بحل المشكلات التجارية الواقعية عبر الصناعات المختلفة. تركز الدورة أيضًا على Python للتحليلات التجارية وPython للنمذجة التنبؤية، مما يساعد المنظمات على تحسين اتخاذ القرارات من خلال استراتيجيات معتمدة على البيانات.

طوال البرنامج، سيستكشف المتعلمون تقنيات هندسة المزايا باستخدام Python، وتقنيات تقييم النماذج، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لبناء نماذج موثوقة وقابلة للتطوير. كما تقدم الدورة Python لتحليل البيانات الضخمة، مما يضمن أن المشاركين قادرين على العمل مع مجموعات بيانات كبيرة بكفاءة. بنهاية الدورة، سيكون المشاركون قادرين على تصميم وبناء وتقييم حلول تعلم آلي شاملة تتماشى مع الأهداف التجارية.

الجمهور المستهدف

محللو البيانات
محللو استخبارات الأعمال
محللو الماليات
محترفو تكنولوجيا المعلومات والمطورون
المهندسون (الصناعيون، العمليات، تكنولوجيا المعلومات)
مدراء العمليات
متخصصو التحول الرقمي
المهنيون من المستوى المبتدئ إلى المتوسط الذين ينتقلون إلى علم البيانات

الأقسام المستهدفة

فرق البيانات والتحليلات التي تركز على Python لتحليل البيانات وتنظيف البيانات باستخدام Python
فرق تكنولوجيا المعلومات والتحول الرقمي التي تعمل على مبادرات التدريب في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
أقسام المالية والمخاطر التي تستخدم النمذجة الإحصائية باستخدام Python وPython للنمذجة التنبؤية
فرق العمليات والاستراتيجيات التي تطبق Python للتحليلات التجارية وتقنيات تقييم النماذج
فرق التسويق ورؤى العملاء التي تستخدم تصوير البيانات باستخدام Python وهندسة المزايا باستخدام Python
فرق الابتكار والبحث والتطوير التي تستكشف التعلم الآلي التطبيقي باستخدام Python وPython لتحليل البيانات الضخمة

القطاعات المستهدفة

النفط والغاز للتحليل التنبؤي والصيانة
الخدمات المصرفية والمالية لنمذجة المخاطر والكشف عن الاحتيال
الرعاية الصحية للتحليلات التنبؤية ورؤى بيانات المرضى
الحكومة والقطاع العام لصنع القرارات المعتمدة على البيانات
البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية لتحليل سلوك العملاء
الاتصالات للتنبؤ بالتخلي عن العملاء وتحسين العمليات

أهداف الدورة

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:

تطبيق Python لتحليل البيانات لتنظيف وهيكلة مجموعات البيانات
إجراء تنظيف البيانات باستخدام Python للتعامل مع البيانات المفقودة وغير المتسقة
بناء نماذج تنبؤية باستخدام تقنيات تعلم الآلي مع Python
إنشاء رؤى باستخدام تصوير البيانات مع Python
تطبيق النمذجة الإحصائية باستخدام Python لاتخاذ القرارات التجارية
تنفيذ تقنيات هندسة المزايا باستخدام Python لتحسين أداء النماذج
استخدام تقنيات تقييم النماذج للتحقق من النماذج وتحسينها
تطبيق Python للتحليلات التجارية في سيناريوهات العالم الحقيقي
تطوير حلول التنبؤ باستخدام Python للنمذجة التنبؤية
تصميم تدفقات عمل كاملة باستخدام التعلم الآلي التطبيقي مع Python
العمل مع مجموعات بيانات كبيرة باستخدام Python لتحليل البيانات الضخمة

المنهجية التدريبية

تعتمد دورة "علم البيانات باستخدام Python" على نهج عملي وتفاعلي مصمم للبيئات المؤسسية. تعتمد المنهجية على التعلم القائم على التطبيقات العملية، حيث يطبق المشاركون مفاهيم الدورة من خلال سيناريوهات تجارية واقعية.

كل جلسة تجمع بين الإرشادات الموجهة وتمارين البرمجة الحية، مما يتيح للمشاركين ممارسة تنظيف البيانات باستخدام Python، تصوير البيانات باستخدام Python، وتقنيات هندسة المزايا باستخدام Python. يتم استخدام الأنشطة الجماعية والمناقشات المستندة إلى الحالات لمحاكاة تحديات المنظمات الواقعية، مما يمكّن المشاركين من تطبيق مفاهيم التعلم الآلي باستخدام Python في بيئة تعاونية.

سيعمل المشاركون أيضًا على تطبيقات شاملة تربط النمذجة الإحصائية باستخدام Python، وتقنيات تقييم النماذج، وتدفقات العمل في التعلم الآلي مع Python. تضمن جلسات التعليقات المستمرة أن يتمكن المتعلمون من تحسين نهجهم وضبط حلولهم وفقًا لاحتياجات الأعمال.

تؤكد الدورة على النتائج القابلة للقياس من خلال التركيز على التنفيذ العملي، مما يضمن أن المشاركين قادرين على تطبيق تقنيات Python للتحليلات التجارية والنمذجة التنبؤية في أماكن عملهم.

أدوات الدورة

بيئة تطوير Python (تدفق عمل يعتمد على Jupyter)
Pandas وNumPy لـ Python لتحليل البيانات
مكتبات التصوير البياني لتصوير البيانات باستخدام Python
مكتبات التعلم الآلي لتدريب تعلم الآلي باستخدام Python
مجموعات بيانات مُصممة مسبقًا لسيناريوهات التحليلات التجارية
قوالب لتقنيات تقييم النماذج
أطر عمل هندسة المزايا باستخدام Python
تدفقات عمل النمذجة التنبؤية
تمارين تحليلية قائمة على الحالات

ملاحظة: الأدوات ليست مادية؛ يحصل المشاركون على رؤى عملية وأمثلة موجهة حول كيفية استخدامها بفعالية.

محتوى الدورة

اليوم الأول: أسس تحليل البيانات باستخدام Python والتحليلات التجارية

الموضوع 1: مقدمة في Python لتحليل البيانات وعلم البيانات باستخدام Python
الموضوع 2: أساسيات Python لتحليل البيانات (أنواع البيانات، الهياكل، وتدفقات العمل)
الموضوع 3: تنظيف البيانات باستخدام Python: التعامل مع البيانات المفقودة والمكررة وغير المتسقة
الموضوع 4: تقنيات التحليل الاستكشافي للبيانات لـ Python لتحليل البيانات
الموضوع 5: تصوير البيانات باستخدام Python للتقارير التجارية والرؤى
الموضوع 6: Python للتحليلات التجارية: تحويل البيانات إلى رؤى من أجل اتخاذ القرارات
المراجعة: مراجعة المفاهيم الأساسية لـ Python لتحليل البيانات وتطبيقاتها في سيناريوهات الأعمال

اليوم الثاني: تحضير البيانات، التحويل وهندسة المزايا

الموضوع 1: تنظيف البيانات المتقدم باستخدام Python وخطوط أنابيب معالجة البيانات
الموضوع 2: تحويل البيانات والتطبيع من أجل التعلم الآلي باستخدام Python
الموضوع 3: تقنيات هندسة المزايا باستخدام Python لتحسين النمذجة التنبؤية
الموضوع 4: العمل مع البيانات الهيكلية وغير الهيكلية باستخدام Python لتحليل البيانات الضخمة
الموضوع 5: النمذجة الإحصائية باستخدام Python: التحليلات الوصفية والاستدلالية
الموضوع 6: تحضير مجموعات البيانات لتطبيقات دورة تعلم الآلي باستخدام Python
المراجعة: تقييم جودة البيانات واستراتيجيات هندسة المزايا لمجموعات البيانات التجارية

اليوم الثالث: أساسيات تعلم الآلي والنمذجة التطبيقية

الموضوع 1: مقدمة في تعلم الآلي باستخدام Python ودورة حياة النماذج
الموضوع 2: التعلم الخاضع للإشراف: نماذج الانحدار للتحليلات التنبؤية
الموضوع 3: التعلم الخاضع للإشراف: نماذج التصنيف لاتخاذ القرارات التجارية
الموضوع 4: التعلم غير الخاضع للإشراف: تقنيات التجميع والتقسيم
الموضوع 5: تدفقات العمل لتعلم الآلي باستخدام Python في السيناريوهات الواقعية
الموضوع 6: Python للنمذجة التنبؤية: التنبؤ بالاتجاهات والنتائج
المراجعة: تحليل كيف تدعم نماذج التعلم الآلي التحليلات التجارية والتنبؤات

اليوم الرابع: تقييم النماذج، التحسين وتطبيقات الذكاء الاصطناعي

الموضوع 1: تقنيات تقييم النماذج: الدقة، الاسترجاع، والمقاييس
الموضوع 2: التحقق المتقاطع، التحقق من النموذج، وتقييم الموثوقية
الموضوع 3: الكشف عن الإفراط في التكيف والتقليل منه
الموضوع 4: ضبط المعلمات وتحسينها في تعلم الآلي باستخدام Python
الموضوع 5: النمذجة الإحصائية المتقدمة باستخدام Python للحصول على رؤى أعمق
الموضوع 6: تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في بيئات الشركات
المراجعة: تحسين أداء النماذج باستخدام تقنيات تقييم النماذج واستراتيجيات التحسين

اليوم الخامس: التحليلات المتقدمة، النشر والتكامل التجاري

الموضوع 1: Python لتحليل البيانات الضخمة ومفاهيم معالجة البيانات القابلة للتوسع
الموضوع 2: مشروع تعلم آلي شامل باستخدام تعلم الآلي التطبيقي مع Python
الموضوع 3: أساسيات نشر النماذج والتكامل في الأنظمة التجارية
الموضوع 4: Python للتحليلات التجارية: بناء أطر عمل قائمة على البيانات لاتخاذ القرارات
الموضوع 5: الأتمتة والرؤى المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة التشغيلية
الموضوع 6: العرض النهائي للمشروع وتقييمه
المراجعة: دمج حلول علم البيانات باستخدام Python في استراتيجية المنظمة وتحسين الأداء

أسئلة شائعة

ما هي المؤهلات أو المتطلبات التي يجب أن يكون لدى المشاركين قبل التسجيل في الدورة؟

من المتوقع أن يكون لدى المشاركين معرفة أساسية بالمفاهيم المتعلقة بالبيانات أو التحليل باستخدام Excel. سيكون الخبرة المسبقة في البرمجة مفيدة ولكنها ليست مطلوبة، حيث تبدأ الدورة بأساسيات Python للتحليل وتنمو تدريجيًا إلى تعلم الآلي والنمذجة الإحصائية باستخدام Python.

كم هي مدة كل جلسة من الدورة؟ وهل هناك عدد ساعات محدد للدورة بالكامل؟

تستغرق كل جلسة من الدورة حوالي 4-5 ساعات، مع تضمين فترات استراحة وأنشطة تفاعلية. إجمالي مدة الدورة هو أسبوع، بمجموع 20-25 ساعة من التدريس.

كيف يمكن للمشاركين ضمان أن النماذج التي يبنونها ستقدم رؤى دقيقة للأعمال؟

سيتعلم المشاركون كيفية تطبيق تقنيات تقييم النماذج، واستراتيجيات التحقق، وطرق هندسة المزايا باستخدام Python لتحسين الدقة وضمان توافق النماذج مع أهداف الأعمال والبيانات الواقعية.

كيف تختلف هذه الدورة عن غيرها في مجال علم البيانات باستخدام Python

دورة "علم البيانات باستخدام Python: التحليل، النمذجة والتعلم الآلي" مصممة خصيصًا للبيئات المؤسسية، مع التركيز على التنفيذ العملي بدلاً من المفاهيم النظرية. تجمع بين Python للتحليل، والتعلم الآلي مع Python، وPython للتحليلات التجارية في رحلة تعلم موحدة.

على عكس البرامج التقليدية، تركز هذه الدورة على تنظيف البيانات باستخدام Python، وهندسة المزايا باستخدام Python، وتقنيات تقييم النماذج، وهي أساسية لتقديم نتائج أعمال قابلة للقياس. يعمل المشاركون على سيناريوهات واقعية تعكس تحديات المنظمات، مما يضمن تطبيقًا فوريًا.

تُسهم الدورة أيضًا في سد الفجوة بين التحليلات واتخاذ القرارات من خلال دمج النمذجة الإحصائية باستخدام Python، وPython للنمذجة التنبؤية، وتدفقات العمل في التعلم الآلي مع Python. هذا يضمن أن المشاركين ليسوا فقط قادرين على بناء النماذج ولكن أيضًا ترجمة الرؤى إلى إجراءات استراتيجية.

ساعات معتمدة: 5 ساعة في اليوم

وضع الدورة: دوام كامل

مقدم الدورة: مركز (Agile Leaders) للتدريب

Download Brochure (PDF) Print PDF

عرض 1-20 من 75 أحداث

الموقع	التواريخ	المدة	النمط	السعر
جاكرتا	الأسبوع 45, 2026 2 – 6 نوفمبر 2026	أسبوع واحد	حضوري	€5,700
فيينا	الأسبوع 46, 2026 9 – 13 نوفمبر 2026	أسبوع واحد	حضوري	€5,700
لندن	الأسبوع 47, 2026 16 – 20 نوفمبر 2026	أسبوع واحد	حضوري	€5,700
ميلان	الأسبوع 47, 2026 16 – 20 نوفمبر 2026	أسبوع واحد	حضوري	€5,700
جوهانسبرغ	الأسبوع 47, 2026 22 – 26 نوفمبر 2026	أسبوع واحد	حضوري	€4,500
تورنتو	الأسبوع 47, 2026 22 – 26 نوفمبر 2026	أسبوع واحد	حضوري	€12,000
عن بعد	الأسبوع 49, 2026 30 نوفمبر – 4 ديسمبر 2026	أسبوع واحد	حضوري	€1,500
طوكيو	الأسبوع 49, 2026 30 نوفمبر – 4 ديسمبر 2026	أسبوع واحد	حضوري	€10,000
عمان	الأسبوع 49, 2026 6 – 10 ديسمبر 2026	أسبوع واحد	حضوري	€4,100
القاهرة	الأسبوع 50, 2026 7 – 11 ديسمبر 2026	أسبوع واحد	حضوري	€4,100
كوالالمبور	الأسبوع 51, 2026 14 – 18 ديسمبر 2026	أسبوع واحد	حضوري	€5,200
أبوظبي	الأسبوع 51, 2026 14 – 18 ديسمبر 2026	أسبوع واحد	حضوري	€4,700
دبي	الأسبوع 52, 2026 21 – 25 ديسمبر 2026	أسبوع واحد	حضوري	€4,500
سيول	الأسبوع 52, 2026 21 – 25 ديسمبر 2026	أسبوع واحد	حضوري	€10,000
نيويورك	الأسبوع 01, 2027 4 – 8 يناير 2027	أسبوع واحد	حضوري	€12,000
شيكاغو	الأسبوع 02, 2027 17 – 21 يناير 2027	أسبوع واحد	حضوري	€12,000
لاغوس	الأسبوع 06, 2027 14 – 18 فبراير 2027	أسبوع واحد	حضوري	€4,100
مونترو	الأسبوع 08, 2027 22 – 26 فبراير 2027	أسبوع واحد	حضوري	€7,500
طشقند	الأسبوع 08, 2027 28 فبراير – 4 مارس 2027	أسبوع واحد	حضوري	€4,500
الدار البيضاء	الأسبوع 11, 2027 15 – 19 مارس 2027	أسبوع واحد	حضوري	€4,100