Problem Solving Track

مسار حل المشكلات

ابدأ من أول مرحلة، وامشي بالتسلسل، وخلّص الكورس، التمارين، والمشاريع المطلوبة. لما تلتزم بكل خطوة وتنفذ المطلوب فيها، هتكون جاهز فعليًا لسوق العمل

مجانا
مبتدئ

Python

تتناول هذه الدورة مفهوم البرمجة ولغات البرمجة بشكل عام، ... …

مجانا
(2)

Python

3.0/5
(2 تقييمات)
9 دروس
19.7 ساعات
مبتدئ
What you'll learn
فهم أساسيات Python: هنتعلم الأساسيات في Python مثل المتغيرات، الحلقات، الدوال، والتعامل مع النصوص.
استخراج البيانات من الويب: هنتعلم كيفية استخدام مكتبات Python مثل BeautifulSoup و Selenium لاستخراج البيانات من صفحات الويب.
تحليل البيانات المستخرجة: تعلم كيفية معالجة وتحليل البيانات المستخرجة باستخدام المهارات الأساسية في Python.
التعامل مع HTML و XML: تعلم كيفية قراءة وتحليل بيانات HTML و XML لاستخراج المعلومات المطلوبة.
تطبيقات عملية: بناء مشاريع لاستخراج البيانات من مواقع متعددة مثل الأخبار والمتاجر الإلكترونية وتحليل هذه البيانات بشكل عملي
مجانا
متوسط

Data Structure

دورة “Data Structures” هتساعدك على فهم كيفية... …

مجانا

Data Structure

15 دروس
5.1 ساعات
متوسط
What you'll learn
فهم الـ data structures الأساسية: تعلم كيفية تمثيل البيانات باستخدام data structures مثل lists، stacks، queues، و trees.
التعامل مع الـ hash tables: تعلم كيفية تنظيم البيانات في hash tables للحصول على الوصول السريع.
أنواع الأشجار (Trees): دراسة binary trees، binary search trees، و balanced trees وكيفية التعامل معها.
تحليل الأداء: تعلم كيفية تحليل تعقيد الوقت والذاكرة للعمليات المختلفة على data structures باستخدام الـ Big-O Notation.
ربط الـ data structures بالخوارزميات: تعلم كيف يمكن استخدام data structures لتحسين أداء algorithms في معالجة البيانات.
مجانا
جميع المستويات

Algorithms

تعد هذه الدورة من الأساسيات المهمة للبدء في مجال الذكاء …

مجانا

Algorithms

16 دروس
6.8 ساعات
جميع المستويات
What you'll learn
فهم الخوارزميات الأساسية: تعلم كيفية تصميم وتنفيذ خوارزميات لحل المشكلات المختلفة.
أنواع الفرز (Sorting): دراسة الخوارزميات المختلفة لفرز البيانات وكيفية اختيار الأنسب حسب حالة البيانات.
خوارزميات البحث (Searching): تعلم تقنيات البحث المختلفة مثل البحث الثنائي والبحث الخطّي.
الأشجار (Trees): تعلم كيفية تمثيل البيانات باستخدام الأشجار، ودراسة الأنواع المختلفة للأشجار مثل الأشجار الثنائية وأشجار البحث.
تحليل الأداء: فهم كيفية تحليل تعقيد الخوارزميات باستخدام الـ Big-O ومقارنة كفاءتها.