▪ مقدمة لعلم اإلحصاء Statistics to Introduction
▪ أهمية اإلحصاء في علم البيانات
▪ اإلحصاء الوصفية Statistics Descriptive
▪ املتوسط Mean
▪ الوضع Mode
▪ الوسيط Median
▪ التباين Variability
▪ الانحراف المعياري Standard Deviation
▪ التباين Variance
▪ المدى Range
▪ النسبة المئوية Percentile
▪ الربع Quartile
▪ النطاق الربعي للاحتمالات Interquartile Probability Range
▪ ما معنى عرض البيانات Visualization Data
▪ أهمية استخدام طرق عرض البيانات
▪ التعرف على أهم البرامج في عرض البيانات
▪ ما هو برنامج التابلو Tableau
▪ التعرف على إمكانيات التابلو
▪ الاتصال بالمصادر المختلفة لقواعد البيانات
▪ استيراد البيانات إلى التابلو
▪ انشاء و تخصيص عرض البيانات Customize data in Visualization Views
▪ ادارة و ترتيب و تجميع البيانات Manage, sort and group data
▪ حفظ ومشاركة Workbooks
▪ تصفية البيانات data Filtering
▪ تخصيص العرض بالتعليقات التوضيحية والشروحات والتمييز والخصائص المتقدمة Annotations, Highlights, and Advanced Features
Dashboard ولوحة التحكم maps إنشاء الخرائط
الجبر الخطي Algebra Linear
▪ المعادلات الخطية Equations Linear
▪ المصفوفات الجبرية Matrix Algebraic
▪ العمليات على المصفوفات
▪ التفاضل والتكامل Calculus
▪ النهايات Limits
▪ الاشتقاق Derivatives
▪ أهمية الاشتقاق في علم البيانات
لغة البايثون المتقدمة لعلم البيانات
▪ ما هي الخوارزميات Algorithms
▪ خطوات حل المشكلة Solving Problem
▪ أنواع البيانات الاولية والمركبة Structures Data & Primitive
▪ الشروط المركبة بالجملة الشرطية
▪ الجمل الشرطية المتداخلة if Nested
▪ حلقات التكرار المتقدمة
▪ حلقات التكرار المتداخلة loops Nested
▪ إنهاء الحلقة التكرارية break وتفويت الحلقة continue
▪ إنشاء الوظائف Functions باختلاف أنواعها
▪ البرمجة الكائنية OOP
▪ إنشاء التصنيفات Classes والعناصر داخلها
▪ مفاهيم البرمجة الكائنية Concepts OOP
▪ التوريث Inheritance
▪ الانغلاق Encapsulation
▪ التعددية الشكلية Polymorphism
▪ التجرد Abstraction
▪ استيراد الملفات البرمجية Modules والمكتبات Libraries
▪ تثبيت المكتبات الخارجية
▪ تثبيت المحرر أناكوندا Anaconda
▪ استخدام مكتبات علم البيانات مثل etc,..Pandas ,NumPy
▪ استعراض البيانات الاحصائيات
▪ استعراض الرسومات البيانية
▪ تثبيت MS SQL Server
▪ ما هي Instance Server
▪ ما الكائنات بقواعد البيانات Database in Objects
▪ ما هي لغة SQL وإصدار ميكروسوفت SQL-T
▪ أنواع البيانات بقواعد البيانات
▪ المفتاح الاساسي Key Primary والترقيم التلقائي Autoincrement
▪ المفتاح الفرعي Key Foreign
▪ إنشاء العلاقات بين الجداول
▪ إنشاء العلاقة مفرد لمفرد one-to-one
▪ إنشاء العلاقة مفرد لمتعدد many-to-one
▪ الجداول الوسيطة Intermediate Tables
▪ إنشاء العلاقات متعدد لمتعدد many-to-many
▪ التطبيقات العملية للعلاقات
▪ إنشاء الاعمدة الحسابية عند الاستعلام Columns Computed
▪ الاستعلامات الفرعية queries-Sub
▪ أنواع الربط
▪ الربط المتكامل join inner
▪ الربط لليسار left outer join
▪ الربط لليمين right outer join
▪ الربط الكلي full outer join
▪ الربط التبادلي join cross
▪ استخراج البيانات من أكثرمن جدول table join table from select
▪ استخراج البيانات من جدول مع استعلام query join table from select
▪ استخراج البيانات من جدول مع وظيفة function join table from select
▪ الاستعلام التكراري Recursive query
▪ الاستعلام من نفس الجدول join-Self
▪ تجميع البيانات Aggregation Sum, avg, min, max, count ▪
▪ تقسيم البيانات Grouping
▪ توحيد البيانات من الجداول المختلفة Union
▪ المتغيرات
▪ الجمل الشرطية
▪ حلقات التكرار
▪ تطبيق العمليات المتكاملة Transactions لضمان تنفيذ جميع الخطوات
▪ إنشاء وتطوير الاجراءات البرمجية Procedures Stored
▪ إنشاء وتطوير الوظائف Functions Defined-User
▪ الاستفادة من التغيرات العامة للجداول CTE (Common Table Expression)
هذه الدورة موجهة للمتدربين الذين اجتازوا
دورة "أساسيات البرمجيات وحلول المشاكل"
ودورة "دورة أساسيات الانظمة والشبكات والامن"
وتم ترشيحهم لدورة البرمجيات
الاهداف الرئيسية
تعريف ما هو علم البيانات Science Data
▪ التفريق بين المصطلحات المختلفة مثل علم البيانات Science Data، الذكاء االصطناعي AI، تعلم الالة Deep Learning العميق التعلم ،Machine Learning
▪ استيراد البيانات من المصادر المختلفة
▪ تطوير كافة أنواع الاستعلامات بكل مستوياتها
▪ كتابة الاستعلامات التجميعية والاحصائية Queries Statistical & Summary
▪ توحيد البيانات من المصادر المختلفة Data Unify
▪ تعريف البيانات الضخمة Data Big
▪ استخدام أنواع البيانات المختلفة المهيكلة Structured والغير مهيكلة Structured-Non
▪ كتابة الشفرات البرمجية بلغة البايثون باحترافية
▪ تطبيق البرمجة الكائنية OOP للتحكم في المشاريع الضخمة
▪ استخدام مكتبات البايثون المتخصصة في علم البيانات
▪ تطوير أدوات خاصة Tools Custom في حالة عدم وجودها
▪ تعريف عرض البيانات Visualization Data
▪ استخدام أساليب عرض البيانات Visualization Data Techniques
▪ تعريف علم الاحصاء Statistics
▪ تطوير البيانات الاحصائية لمعرفة المتوسطات و المدى والمتطرفات
▪ استخدام علم الرياضيات Mathematics
▪ الجبر الخطي Algebra Linear
▪ استخدام التفاضل والتكامل Calculus
▪ تطبيق النهايات Limits والمشتقات Derivatives لاستخراج أفضل قيم لتحقيق الهدف المطلوب
تطبيق النماذج المختلفة على عينة البيانات لتوقع النتائج Prediction Data Models
اشتراطات وجود مختبر تطبيق عملي
وجود اتصال بالانترنت
وجود شاشة عرض Screen or Data Show
▪ كل متدرب لديه لابتوب بكامل صالحيات المستخدم
وبمواصفات لا تقل عن
Core i5 6th G – RAM 8 GB – C: free space 100 GB
تقسيم القاعة يسمح بالمرور على المتدربين لدعمهم