علم البيانات
Data Science
مسار تعلم شامل لتصبح محلل بيانات أو عالم بيانات محترف. ستتعلم كيفية جمع البيانات، تحليلها، واستخراج رؤى قيمة منها باستخدام أحدث التقنيات
📋المتطلبات الأساسية
لا يتطلب خبرة برمجية مسبقة، لكن المعرفة الأساسية بالرياضيات مفيدة
🎯المسارات الوظيفية المتاحة
ما ستتعلمه في هذا المسار
مراحل المسار التعليمي
المرحلة الأساسية - بناء الأساس
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
في هذه المرحلة ستتعلم الأساسيات التي تحتاجها لبدء رحلتك في علم البيانات
أساسيات البرمجة بـ Python
تعلم البرمجة بلغة Python من الصفر. Python هي اللغة الأكثر استخداماً في علم البيانات بسبب سهولتها وقوتها
📚المواضيع الرئيسية:
- •المتغيرات وأنواع البيانات (Variables & Data Types)
- •العمليات الحسابية والمنطقية
- •الحلقات والشروط (Loops & Conditions)
- •الدوال والوحدات (Functions & Modules)
- •البرمجة الكائنية (OOP Basics)
- •التعامل مع الملفات
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓إنشاء آلة حاسبة بسيطة
- ✓برنامج لإدارة قائمة مهام
- ✓قراءة وكتابة البيانات من ملفات CSV
الإحصاء والرياضيات للبيانات
فهم المفاهيم الإحصائية والرياضية الأساسية التي ستستخدمها يومياً في تحليل البيانات
📚المواضيع الرئيسية:
- •المتوسط والوسيط والمنوال (Mean, Median, Mode)
- •الانحراف المعياري والتباين
- •التوزيعات الاحتمالية (Normal Distribution)
- •الارتباط والانحدار (Correlation & Regression)
- •اختبار الفرضيات (Hypothesis Testing)
- •الجبر الخطي الأساسي (Vectors & Matrices)
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓حساب معدل درجات الطلاب
- ✓تحليل العلاقة بين ساعات الدراسة والدرجات
- ✓اختبار فرضية باستخدام بيانات حقيقية
مكتبات البيانات الأساسية
تعلم NumPy و Pandas - الأدوات الأساسية للتعامل مع البيانات في Python
📚المواضيع الرئيسية:
- •NumPy: المصفوفات والعمليات الرياضية
- •Pandas: إنشاء وقراءة DataFrames
- •تنظيف البيانات (Data Cleaning)
- •التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values)
- •فلترة وترتيب البيانات
- •دمج وربط جداول البيانات (Merge & Join)
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تحليل بيانات مبيعات متجر
- ✓تنظيف بيانات استبيان
- ✓دمج بيانات من مصادر متعددة
المرحلة المتوسطة - التطبيق العملي
المدة المتوقعة: 3-4 أشهر
الآن ستبدأ بتطبيق ما تعلمته على مشاريع حقيقية وتعلم أدوات التصور والتحليل المتقدم
تصور البيانات وإنشاء الرسوم البيانية
تعلم كيفية إنشاء رسوم بيانية احترافية وجذابة لعرض نتائج تحليلاتك بطريقة واضحة
📚المواضيع الرئيسية:
- •Matplotlib: الرسوم البيانية الأساسية
- •Seaborn: رسوم بيانية إحصائية متقدمة
- •Plotly: رسوم تفاعلية (Interactive Charts)
- •أنواع المخططات (Bar, Line, Scatter, Heatmap)
- •تخصيص الألوان والمظهر
- •إنشاء لوحات معلومات (Dashboards)
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تصميم تقرير مبيعات تفاعلي
- ✓إنشاء خريطة حرارية لبيانات الطقس
- ✓بناء لوحة معلومات لتحليل البيانات
SQL وقواعد البيانات
تعلم كيفية استخراج البيانات من قواعد البيانات باستخدام SQL - مهارة أساسية لكل محلل بيانات
📚المواضيع الرئيسية:
- •استعلامات SQL الأساسية (SELECT, WHERE, ORDER BY)
- •ربط الجداول (JOINS: INNER, LEFT, RIGHT)
- •التجميع والإحصائيات (GROUP BY, HAVING)
- •الدوال الإحصائية (COUNT, SUM, AVG)
- •الاستعلامات المتداخلة (Subqueries)
- •تصميم قواعد البيانات (Database Design)
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓استخراج تقرير مبيعات شهري
- ✓تحليل سلوك العملاء من قاعدة بيانات
- ✓دمج بيانات من جداول متعددة
تعلم الآلة - الخطوات الأولى
مقدمة شاملة في Machine Learning وكيفية بناء نماذج تنبؤية بسيطة
📚المواضيع الرئيسية:
- •ما هو تعلم الآلة؟ (Supervised vs Unsupervised)
- •التصنيف (Classification): التنبؤ بالفئات
- •الانحدار (Regression): التنبؤ بالقيم
- •تقسيم البيانات (Train/Test Split)
- •تقييم النماذج (Accuracy, Precision, Recall)
- •Scikit-learn الأساسيات
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓التنبؤ بأسعار المنازل
- ✓تصنيف رسائل البريد (Spam Detection)
- ✓التوصية بالمنتجات للعملاء
المرحلة المتقدمة - الاحتراف
المدة المتوقعة: 3-5 أشهر
المرحلة النهائية حيث ستتعمق في التقنيات المتقدمة وتبني مشاريع احترافية
تعلم الآلة المتقدم
خوارزميات متقدمة وتقنيات تحسين النماذج للوصول لأفضل أداء ممكن
📚المواضيع الرئيسية:
- •Random Forest & Gradient Boosting
- •Feature Engineering: استخلاص ميزات جديدة
- •تحسين المعاملات (Hyperparameter Tuning)
- •Cross Validation للتأكد من جودة النموذج
- •التعامل مع البيانات غير المتوازنة
- •Ensemble Methods: دمج عدة نماذج
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓المشاركة في مسابقات Kaggle
- ✓بناء نموذج تنبؤ متقدم
- ✓تحسين دقة نموذج موجود
التعلم العميق والشبكات العصبية
تعلم Deep Learning والشبكات العصبية لحل مشاكل معقدة في الصور والنصوص
📚المواضيع الرئيسية:
- •مقدمة في الشبكات العصبية (Neural Networks)
- •TensorFlow & Keras Framework
- •CNN: معالجة الصور والتعرف عليها
- •RNN & LSTM: تحليل النصوص والسلاسل الزمنية
- •Transfer Learning: استخدام نماذج جاهزة
- •معالجة اللغة الطبيعية (NLP Basics)
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓بناء نظام تصنيف صور
- ✓تحليل المشاعر من النصوص
- ✓التنبؤ بالأسعار من بيانات زمنية
البيانات الضخمة والحوسبة السحابية
تعلم كيفية التعامل مع كميات ضخمة من البيانات باستخدام أدوات Big Data والسحابة
📚المواضيع الرئيسية:
- •Apache Spark للبيانات الضخمة
- •Hadoop Ecosystem الأساسيات
- •AWS Services: S3, EC2, SageMaker
- •Azure ML Studio
- •Google Cloud Platform (GCP)
- •Distributed Computing المفاهيم
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓معالجة ملايين السجلات باستخدام Spark
- ✓نشر نموذج ML على AWS
- ✓بناء pipeline بيانات في السحابة
بناء المشاريع وال Portfolio
إنشاء مشاريع حقيقية وبناء portfolio احترافي لعرض مهاراتك لأصحاب العمل
📚المواضيع الرئيسية:
- •اختيار مشاريع مؤثرة
- •استخدام GitHub بشكل احترافي
- •كتابة Documentation واضحة
- •إنشاء Web App لعرض المشاريع
- •مهارات العرض والتقديم
- •كتابة Case Studies احترافية
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓مشروع تحليل بيانات شامل
- ✓نموذج ML منشور على الويب
- ✓تقرير تحليلي احترافي
هل أنت مستعد لبدء رحلتك التعليمية؟
انضم إلى آلاف المتعلمين الذين بدأوا رحلتهم معنا واحصل على دعم مباشر من خبراء المجال
نصائح للنجاح في هذا المسار
الممارسة المستمرة
اعمل على مشاريع عملية بانتظام لتطبيق ما تعلمته
انضم لمجتمع
تواصل مع متعلمين آخرين وشارك تجربتك وتعلم منهم
دوّن ملاحظاتك
احتفظ بسجل لما تعلمته وارجع إليه عند الحاجة
حدد أهدافاً واضحة
قسّم المسار إلى أهداف صغيرة واحتفل بإنجازاتك