مقدمة عامة عن الدورة التدريبية | Course Introduction
مقدمة في علم البيانات | Introduction to Data Science
-
ملفات الدورة التدريبية Introduction to Data Science - Course Materials
-
تطبيق عملي: مشروعك الأول في علم البيانات (لا يتطلب التطبيق) Data Science Project (58:49)
-
أهمية علم البيانات Data Science Importance (16:52)
-
تعريف علم البيانات Data Science Definitions (7:06)
-
مراحل علم البيانات Data Science Process (أهم فيديو في التعريف بعلم البيانات) (24:49)
فهم البيانات وتحليلها | Data Literacy & Proficiency
-
ملفات الدورة التدريبية Data Literacy - Course Materials
-
يعني إيه بيانات What is Data? (6:09)
-
إيه أنواع البيانات Data Types (10:48)
-
إيه الأشكال المختلفة للبيانات Data Formats (14:34)
-
يعني إيه تحليل البيانات What is Data Analysis? (6:10)
-
أنواع عملية تحليل البيانات Data Analysis Phases (2:52)
-
دور محلل البيانات الأساسي Data Analyst Role (5:34)
-
مفاهيم أساسية في علم الإحصاء Basic Concepts in Statistics (15:20)
-
تطبيق عملي: كيفية اختيار السؤال الأفضل (لا يتطلب التطبيق) Data Analysis Question (36:06)
التحول الرقمي والبيانات الضخمة | Digital Transformation & Big Data
-
ملفات الدورة التدريبية Digital Transformation - Course Materials
-
تطبيق عملي: التحول الرقمي وتحليل البيانات Digital Transformation Case-study (27:59)
-
مفاهيم أساسية عن التحول الرقمي Digital Transformation Principles (7:00)
-
نظم تخطيط موارد المؤسسة Enterprise Resource Planning Systems (ERP) (10:04)
-
أنظمة الحوسبة السحابية Cloud Computing Systems (14:07)
-
مفاهيم أساسية عن قواعد البيانات Databases Principles (10:57)
-
تطور عملية تحليل البيانات Data Analysis Evolution (13:50)
مبادئ بايثون لعلم البيانات | Python Basics for Data Science
-
ملفات الدورة التدريبية Python Basics - Course Materials
-
التعامل مع بيئة التطوير والعمل Jupyter IDE Basics (23:54)
-
أساسيات بايثون: التعامل مع التعليقات Python Comments (4:21)
-
أساسيات بايثون: المتغيرات Python Variables (6:07)
-
أساسيات بايثون: التعامل مع المسافات Python Whitespaces (4:25)
-
أساسيات بايثون: المعاملات Python Operators (24:06)
-
أساسيات بايثون: أنواع البيانات الأساسية Python Basic Data Types (11:29)
-
أساسيات بايثون: التعامل مع سلاسل الحروف Python Strings (22:31)
-
المنطق والشروط Logic & Conditions (if,elif,else) (9:50)
-
الحلقات التكرارية Python Loops (for loops) (5:32)
-
الحلقات التكرارية Python Loops (while loops) (6:39)
-
هياكل البيانات: مقدمة Introduction to Python Data Structures (9:26)
-
هياكل البيانات: التعامل مع القوائم في بايثون Python Lists (43:15)
-
هياكل البيانات: التعامل مع المجموعات في بايثون Python Tuples (10:52)
-
هياكل البيانات: التعامل مع المجموعات في بايثون Python Sets (12:01)
-
هياكل البيانات: التعامل مع القواميس في بايثون Python Dictionaries (8:19)
-
التعامل مع الدوال والمكتبات في بايثون Python Functions & Packages (23:47)
-
التعامل مع الملفات في بايثون Python Files I/O (6:46)
أدوات علم البيانات | Data Science Tools
-
ملفات الدورة التدريبية Data Science Toolkit - Course Materials
-
دورة سريعة في مكتبة التعامل مع البيانات العددية | NumPy Crash Course (Numerical) (28:04)
-
دورة سريعة في مكتبة تحليل البيانات | Pandas Crash Course (Data Analysis) (36:00)
-
دورة سريعة في مكتبة تصور البيانات | Matplotlib & Seaborn Crash Course (Data Viz) (54:50)
-
دورة سريعة في قواعد بيانات ماي إس كيو إل | MySQL Databases Crash Course (70:55)
-
دورة سريعة في جوجل داتا ستوديو | Google Data Studio Crash Course (39:32)
-
دورة سريعة في مايكروسوفت باور بي آي | Microsoft Power BI Crash Course (35:02)
-
دورة سريعة في تابلو | Tableau Crash Course (34:03)
استيراد البيانات وتجميعها | Data Importing Basics
-
ملفات الدورة التدريبية Data Importing - Course Materials
-
مفاهيم أساسية عن استيراد البيانات Data Importing Basics (8:41)
-
استيراد الملفات باستخدام باور بي آي Data Importing in Power BI (13:24)
-
استيراد البيانات من الملفات البسيطة Importing Data from Flat Files (csv, tsv) (13:50)
-
استيراد البيانات من ملفات إكسل Importing Data from Excel Files (xlsx) (10:00)
-
استيراد البيانات من أنواع مختلفة من الملفات Importing Data from Other Files (7:58)
-
استيراد قواعد البيانات في بايثون Databases Handling using Python (10:08)
-
مفاهيم أساسية عن استيراد البيانات من الإنترنت Web Scraping Fundamentals (6:49)
-
تطبيق عملي: سحب البيانات من موقع الأفلام Python Web Scraping (imdb.com) (29:57)
معالجة البيانات وتجهيزها | Data Pre-processing Basics
-
ملفات الدورة التدريبية Data Preprocessing - Course Materials
-
مقدمة عامة عن معالجة البيانات Data Pre-processing (11:13)
-
التعامل مع البيانات المفقودة Detecting & Dealing with the Missing Data in Python (13:30)
-
التعامل مع البيانات المتكررة Dealing with the Duplicated Data in Python (7:41)
-
التعامل مع القيم الشاذة والمتطرفة في بايثون Dealing with Outliers in Python (6:38)
-
التعامل مع البيانات النصية في بايثون String Manipulation Using Pandas (13:57)
-
تطهير البيانات في باور بي آي Data Cleaning in Power BI (11:08)
-
أساسيات تجميع البيانات وتلخيصها Basics of Data Grouping & Aggregation (8:08)
-
تطبيق عملي: تجميع البيانات وتلخيصها في بايثون Python Data Grouping & Aggregation (15:10)
-
أساسيات نمذجة ودمج البيانات Basics of Data Modeling & Merging (6:47)
-
تطبيق عملي: دمج البيانات في بايثون Data Merging in Python Case-study (19:41)
-
نمذجة البيانات في باور بي آي Data Modeling in MS Power BI (9:25)
-
معالجة ونمذجة البيانات في تابلو Data Pre-processing & Modeling in Tableau (8:59)
تحليل البيانات | Data Analysis Basics
تصوير البيانات | Data Visualization Basics
مشروع كامل في تحليل البيانات | Full Project in Data Analysis
-
ملفات الدورة التدريبية Full Project in Data Analysis - Course Materials
-
مقدمة عامة عن المشروع Project Overview (10:54)
-
فهم البيانات وتجهيزها Data Understanding & Pre-processing (22:01)
-
تحليل البيانات باستخدام بايثون Data Analysis using Python (44:24)
-
بناء التقرير Building a Dashboard using Power BI (32:10)
-
سرد القصص في البيانات Data Storytelling (3:41)
تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي | Machine Learning & Artificial Intelligence Basics
-
مقدمة الدورة التدريبية Machine Learning Foundations Course Introduction (5:40)
-
يعني إيه ذكاء اصطناعي وإيه تطبيقاته؟ What is Artificial Intelligence (15:48)
-
تعريف وأهمية تعلم الآلة Machine Learning Definition (18:51)
-
علاقة علم البيانات بتعلم الآلة Data Science vs. Machine Learning (6:30)
-
أنواع وتطبيقات تعلم الآلة Machine Learning Types & Its Applications (14:40)
-
مراحل مشروع تعلم الآلة Machine Learning End-to-end Project (7:01)
-
نماذج تعلم الآلة ML Models (أخطر فيديو في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي) (44:15)
خوارزميات تعلم الآلة | Machine Learning Algorithms
-
ملفات الدورة التدريبية ML Algorithms - Course Materials
-
تجهيز البيانات لنماذج تعلم الآلة Feature Engineering for Machine Learning (16:17)
-
تطبيق عملي: تجهيز البيانات تعلم الآلة Feature Engineering for Machine Learning (56:46)
-
التعلم المراقب (التصنيف) Supervised Learning (Classification) (46:37)
-
تطبيق عملي: التعلم المراقب (التصنيف) Supervised Learning (Classification) (37:42)
-
التعلم المراقب (الانحدار) Supervised Learning (Regression) (26:41)
-
تطبيق عملي: التعلم المراقب (الانحدار) Supervised Learning (Regression) (9:51)
-
التعلم الغير مراقب (العناقيد) Unsupervised Learning (Clustering) (17:29)
-
تطبيق عملي: التعلم الغير مراقب (العناقيد) Unsupervised Learning (Clustering) (10:41)
الخاتمة | Conclusion
