الأكثر شهرة
مجانا
What you'll learn
What is Data Analysis واستخداماته
Data Types (Categorical/Numerical, Structured/Unstructured)
Steps for Data Analysis (Collect → Clean → EDA → Communicate)
Data Cleaning (Missing Values & Outliers basics)
EDA: Summaries & Visualizations
Descriptive Statistics (Mean, Median, Mode)
Measures of Dispersion (Variance, Standard Deviation, Range)
Histograms & Box Plots
Probability Density Functions (PDFs)
Detecting & Handling Outliers
Overview على الأدوات: Excel, SQL, Python (pandas, numpy), Power BI
Basics of Databases & Simple SQL Queries (SELECT, WHERE, GROUP BY)
مجانا
What you'll learn
ماذا سوف أتعلم؟
مقدمة إلى Excel: فهم واجهة Excel واستخدام العملات و الأوراق.
إدخال البيانات والتنسيق: تعلم كيفية تنسيق الخلايا، إضافة بيانات، وتحريرها.
استخدام الدوال الأساسية: التعرف على الدوال الشائعة مثل SUM، AVERAGE، و COUNT.
إنشاء الرسوم البيانية: تعلم كيفية إنشاء الرسوم البيانية مثل Bar و Pie و Column، وتخصيصها.
التنظيم المتقدم للبيانات: استخدام Pivot Tables و Pivot Charts لتحليل البيانات المتقدمة.
التخصيص باستخدام ماكرو: تعلم كيفية تسجيل وتشغيل Macros لأتمتة المهام المتكررة.
تحليل البيانات المتقدم: استخدام What-If Analysis، Goal Seek، و Trend Analysis لتحليل البيانات المتقدمة.
مجانا
What you'll learn
الـ Vectors (المتجهات): تعلم كيفية التعامل مع vectors كأدوات لتمثيل البيانات في الفضاءات متعددة الأبعاد.
المصفوفات (Matrices): فهم كيفية استخدام matrices لتنفيذ العمليات الحسابية المتعلقة بالبيانات، مثل multiplication و addition.
القيم الذاتية والمتجهات الذاتية (Eigenvalues and Eigenvectors): تعلم كيفية حساب eigenvalues و eigenvectors واستخدامها في تقنيات مثل PCA (Principal Component Analysis) لتقليل الأبعاد.
تحليل القيمة المنفردة (Singular Value Decomposition - SVD): تعلم كيفية استخدام SVD لتحليل المصفوفات وتطبيقاتها في dimensionality reduction و data compression.
نظرية بايز (Bayes Theorem): تعلم كيفية استخدام Bayes Theorem في التنبؤات والقرارات بناءً على البيانات المبدئية.
المتغيرات العشوائية (Random Variables): تعلم كيفية التعامل مع random variables التي تعبر عن النتائج المحتملة في التجارب العشوائية.
التوزيع الاحتمالي المنفصل (Discrete Probability Distribution): فهم التوزيعات الاحتمالية التي تحتوي على عدد محدود من القيم مثل Binomial Distribution و Poisson Distribution.
التوزيع الاحتمالي المستمر (Continuous Probability Distribution): تعلم التوزيعات الاحتمالية المستمرة مثل Normal Distribution و Exponential Distribution.
الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics): تعلم كيفية استخدام mean و median و variance و standard deviation لفهم وتلخيص البيانات.
مجانا
What you'll learn
التعرف على Power BI: تعلم الأدوات والوظائف المختلفة في Power BI.
جمع البيانات: تعلم كيفية جمع البيانات من مصادر متعددة مثل Excel، SQL Server، و web.
إنشاء التقارير: تعلم كيفية إنشاء reports باستخدام Power BI Desktop.
التصور المرئي: تعلم كيفية إنشاء interactive visualizations مثل الرسوم البيانية، الجداول، والمخططات.
التعامل مع البيانات: تعلم كيفية تنظيف البيانات باستخدام Power Query، وإنشاء العلاقات بين الجداول.
تخصيص التقارير: تعلم كيفية تخصيص التقارير بناءً على احتياجات المستخدمين.
مجانا
Math and Data Preparation for DS
What you'll learn
تنظيف البيانات: تعلم كيفية التعامل مع missing values (القيم المفقودة)، outliers (القيم الغريبة)، و duplicates (البيانات المكررة).
معالجة البيانات: تعلم كيفية استخدام تقنيات مثل Normalization، Standardization، و Scaling لتحويل البيانات وتوحيدها.
التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): تعلم كيفية استكشاف البيانات باستخدام statistical summaries و visualizations.
تصور البيانات (Data Visualization): تعلم كيفية استخدام Matplotlib و Seaborn لإنشاء الرسوم البيانية التي تساعد في فهم البيانات.
مجانا
What you'll learn
فهم أساسيات SQL: تعلم كيفية كتابة أول استعلامات SQL باستخدام جمل SELECT و WHERE.
إدارة البيانات: تعلم كيفية إضافة وتحديث وحذف البيانات باستخدام INSERT، UPDATE، و DELETE.
إنشاء قواعد البيانات والجداول: تعلم كيفية إنشاء databases و tables.
مجانا
What you'll learn
واجهة Tableau واستيراد البيانات: تعلم كيفية التعامل مع واجهة Tableau وكيفية استيراد البيانات من مصادر متعددة مثل Excel، SQL databases، و CSV.
Bar Chart: تعلم كيفية إنشاء Bar Charts لعرض البيانات المقسمة بشكل مرئي، مع تعلم كيفية تخصيص الألوان والمحاور.
نصائح وحيل للتحليل المتقدم: تعلم تقنيات متقدمة لتحليل البيانات مثل استخدام Calculated Fields و Table Calculations و LOD Expressions.
تصميم Dashboards: تعلم كيفية تصميم Dashboards تفاعلية ودمج الرسوم البيانية المختلفة في لوحة واحدة لإظهار رؤى شاملة للبيانات.
مجانا
What you'll learn
تنظيف البيانات: تعلم كيفية التعامل مع missing values (القيم المفقودة)، outliers (القيم الغريبة)، و duplicates (البيانات المكررة).
معالجة البيانات: تعلم كيفية استخدام تقنيات مثل Normalization، Standardization، و Scaling لتحويل البيانات وتوحيدها.
التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): تعلم كيفية استكشاف البيانات باستخدام statistical summaries و visualizations.
تصور البيانات (Data Visualization): تعلم كيفية استخدام Matplotlib و Seaborn لإنشاء الرسوم البيانية التي تساعد في فهم البيانات.
استخراج الميزات (Feature Extraction): تعلم كيفية اختيار الميزات الأكثر تأثيرًا والملائمة لبناء models دقيقة.
مجانا
What you'll learn
استخدام Excel بشكل احترافي لإدارة وتحليل البيانات.
تطبيق الصيغ والمعادلات Functions بشكل عملي.
إنشاء جداول ورسوم بيانية احترافية.
تحليل البيانات باستخدام Pivot Tables وCharts.
تجهيز تقارير تحليلية توضح النتائج بشكل مرئي وواضح.
مجانا
What you'll learn
تحسين مهارات SQL الأساسية: تعلم كيفية التعامل مع queries و subqueries المعقدة.
العمل مع JOINs المتقدمة: تعلم كيفية استخدام INNER JOIN، LEFT JOIN، RIGHT JOIN، و FULL OUTER JOIN بشكل متقدم.
إجراءات مخزنة (Stored Procedures): تعلم كيفية إنشاء stored procedures لتنفيذ عمليات معقدة.
Triggers: فهم كيفية استخدام triggers لتنفيذ الإجراءات تلقائيًا عند حدوث تغييرات في البيانات.
تحسين أداء الاستعلامات: تعلم كيفية تحسين الاستعلامات باستخدام INDEXES و EXPLAIN.
تتجه
مجانا
What you'll learn
ماذا سوف أتعلم؟
مقدمة إلى Excel: فهم واجهة Excel واستخدام العملات و الأوراق.
إدخال البيانات والتنسيق: تعلم كيفية تنسيق الخلايا، إضافة بيانات، وتحريرها.
استخدام الدوال الأساسية: التعرف على الدوال الشائعة مثل SUM، AVERAGE، و COUNT.
إنشاء الرسوم البيانية: تعلم كيفية إنشاء الرسوم البيانية مثل Bar و Pie و Column، وتخصيصها.
التنظيم المتقدم للبيانات: استخدام Pivot Tables و Pivot Charts لتحليل البيانات المتقدمة.
التخصيص باستخدام ماكرو: تعلم كيفية تسجيل وتشغيل Macros لأتمتة المهام المتكررة.
تحليل البيانات المتقدم: استخدام What-If Analysis، Goal Seek، و Trend Analysis لتحليل البيانات المتقدمة.
مجانا
What you'll learn
التعرف على Power BI: تعلم الأدوات والوظائف المختلفة في Power BI.
جمع البيانات: تعلم كيفية جمع البيانات من مصادر متعددة مثل Excel، SQL Server، و web.
إنشاء التقارير: تعلم كيفية إنشاء reports باستخدام Power BI Desktop.
التصور المرئي: تعلم كيفية إنشاء interactive visualizations مثل الرسوم البيانية، الجداول، والمخططات.
التعامل مع البيانات: تعلم كيفية تنظيف البيانات باستخدام Power Query، وإنشاء العلاقات بين الجداول.
تخصيص التقارير: تعلم كيفية تخصيص التقارير بناءً على احتياجات المستخدمين.
مجانا
What you'll learn
ماذا سوف أتعلم؟
مقدمة إلى Excel: فهم واجهة Excel واستخدام العملات و الأوراق.
إدخال البيانات والتنسيق: تعلم كيفية تنسيق الخلايا، إضافة بيانات، وتحريرها.
استخدام الدوال الأساسية: التعرف على الدوال الشائعة مثل SUM، AVERAGE، و COUNT.
إنشاء الرسوم البيانية: تعلم كيفية إنشاء الرسوم البيانية مثل Bar و Pie و Column، وتخصيصها.
التنظيم المتقدم للبيانات: استخدام Pivot Tables و Pivot Charts لتحليل البيانات المتقدمة.
التخصيص باستخدام ماكرو: تعلم كيفية تسجيل وتشغيل Macros لأتمتة المهام المتكررة.
تحليل البيانات المتقدم: استخدام What-If Analysis، Goal Seek، و Trend Analysis لتحليل البيانات المتقدمة.
مجانا
What you'll learn
الـ Vectors (المتجهات): تعلم كيفية التعامل مع vectors كأدوات لتمثيل البيانات في الفضاءات متعددة الأبعاد.
المصفوفات (Matrices): فهم كيفية استخدام matrices لتنفيذ العمليات الحسابية المتعلقة بالبيانات، مثل multiplication و addition.
القيم الذاتية والمتجهات الذاتية (Eigenvalues and Eigenvectors): تعلم كيفية حساب eigenvalues و eigenvectors واستخدامها في تقنيات مثل PCA (Principal Component Analysis) لتقليل الأبعاد.
تحليل القيمة المنفردة (Singular Value Decomposition - SVD): تعلم كيفية استخدام SVD لتحليل المصفوفات وتطبيقاتها في dimensionality reduction و data compression.
نظرية بايز (Bayes Theorem): تعلم كيفية استخدام Bayes Theorem في التنبؤات والقرارات بناءً على البيانات المبدئية.
المتغيرات العشوائية (Random Variables): تعلم كيفية التعامل مع random variables التي تعبر عن النتائج المحتملة في التجارب العشوائية.
التوزيع الاحتمالي المنفصل (Discrete Probability Distribution): فهم التوزيعات الاحتمالية التي تحتوي على عدد محدود من القيم مثل Binomial Distribution و Poisson Distribution.
التوزيع الاحتمالي المستمر (Continuous Probability Distribution): تعلم التوزيعات الاحتمالية المستمرة مثل Normal Distribution و Exponential Distribution.
الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics): تعلم كيفية استخدام mean و median و variance و standard deviation لفهم وتلخيص البيانات.
مجانا
What you'll learn
What is Data Analysis واستخداماته
Data Types (Categorical/Numerical, Structured/Unstructured)
Steps for Data Analysis (Collect → Clean → EDA → Communicate)
Data Cleaning (Missing Values & Outliers basics)
EDA: Summaries & Visualizations
Descriptive Statistics (Mean, Median, Mode)
Measures of Dispersion (Variance, Standard Deviation, Range)
Histograms & Box Plots
Probability Density Functions (PDFs)
Detecting & Handling Outliers
Overview على الأدوات: Excel, SQL, Python (pandas, numpy), Power BI
Basics of Databases & Simple SQL Queries (SELECT, WHERE, GROUP BY)
مجانا
What you'll learn
واجهة Tableau واستيراد البيانات: تعلم كيفية التعامل مع واجهة Tableau وكيفية استيراد البيانات من مصادر متعددة مثل Excel، SQL databases، و CSV.
Bar Chart: تعلم كيفية إنشاء Bar Charts لعرض البيانات المقسمة بشكل مرئي، مع تعلم كيفية تخصيص الألوان والمحاور.
نصائح وحيل للتحليل المتقدم: تعلم تقنيات متقدمة لتحليل البيانات مثل استخدام Calculated Fields و Table Calculations و LOD Expressions.
تصميم Dashboards: تعلم كيفية تصميم Dashboards تفاعلية ودمج الرسوم البيانية المختلفة في لوحة واحدة لإظهار رؤى شاملة للبيانات.
مجانا
What you'll learn
فهم واجهة Power BI وأساسيات التعامل معها.
استيراد وتنظيف البيانات باستخدام Power Query Editor.
إنشاء علاقات بين الجداول وبناء Data Models قوية.
تحليل البيانات باستخدام DAX (Data Analysis Expressions).
تصميم تقارير ولوحات تحكم Dashboards تفاعلية واحترافية.
نشر ومشاركة التقارير عبر Power BI Service.
تطبيق كل المفاهيم دي في مشاريع تحليل بيانات حقيقية.
مجانا
Math and Data Preparation for DS
What you'll learn
تنظيف البيانات: تعلم كيفية التعامل مع missing values (القيم المفقودة)، outliers (القيم الغريبة)، و duplicates (البيانات المكررة).
معالجة البيانات: تعلم كيفية استخدام تقنيات مثل Normalization، Standardization، و Scaling لتحويل البيانات وتوحيدها.
التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): تعلم كيفية استكشاف البيانات باستخدام statistical summaries و visualizations.
تصور البيانات (Data Visualization): تعلم كيفية استخدام Matplotlib و Seaborn لإنشاء الرسوم البيانية التي تساعد في فهم البيانات.
مجانا
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
What you'll learn
تنظيف البيانات: تعلم كيفية التعامل مع missing values (القيم المفقودة)، outliers (القيم الغريبة)، و duplicates (البيانات المكررة).
معالجة البيانات: تعلم كيفية استخدام تقنيات مثل Normalization، Standardization، و Scaling لتحويل البيانات وتوحيدها.
التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): تعلم كيفية استكشاف البيانات باستخدام statistical summaries و visualizations.
تصور البيانات (Data Visualization): تعلم كيفية استخدام Matplotlib و Seaborn لإنشاء الرسوم البيانية التي تساعد في فهم البيانات.
استخراج الميزات (Feature Extraction): تعلم كيفية اختيار الميزات الأكثر تأثيرًا والملائمة لبناء models دقيقة.
مجانا
دورة Math for Machine Learning تهدف إلى تعليم الأساسيات ... …
What you'll learn
الـ Vectors (المتجهات): تعلم كيفية التعامل مع vectors كأدوات لتمثيل البيانات في الفضاءات متعددة الأبعاد.
المصفوفات (Matrices): فهم كيفية استخدام matrices لتنفيذ العمليات الحسابية المتعلقة بالبيانات، مثل multiplication و addition.
القيم الذاتية والمتجهات الذاتية (Eigenvalues and Eigenvectors): تعلم كيفية حساب eigenvalues و eigenvectors واستخدامها في تقنيات مثل PCA (Principal Component Analysis) لتقليل الأبعاد.
تحليل القيمة المنفردة (Singular Value Decomposition - SVD): تعلم كيفية استخدام SVD لتحليل المصفوفات وتطبيقاتها في dimensionality reduction و data compression.
نظرية بايز (Bayes Theorem): تعلم كيفية استخدام Bayes Theorem في التنبؤات والقرارات بناءً على البيانات المبدئية.
المتغيرات العشوائية (Random Variables): تعلم كيفية التعامل مع random variables التي تعبر عن النتائج المحتملة في التجارب العشوائية.
التوزيع الاحتمالي المنفصل (Discrete Probability Distribution): فهم التوزيعات الاحتمالية التي تحتوي على عدد محدود من القيم مثل Binomial Distribution و Poisson Distribution.
التوزيع الاحتمالي المستمر (Continuous Probability Distribution): تعلم التوزيعات الاحتمالية المستمرة مثل Normal Distribution و Exponential Distribution.
الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics): تعلم كيفية استخدام mean و median و variance و standard deviation لفهم وتلخيص البيانات.
مجانا
في المقدمة دي هتتعرف عمليًا على What is Data Analysis …
What you'll learn
What is Data Analysis واستخداماته
Data Types (Categorical/Numerical, Structured/Unstructured)
Steps for Data Analysis (Collect → Clean → EDA → Communicate)
Data Cleaning (Missing Values & Outliers basics)
EDA: Summaries & Visualizations
Descriptive Statistics (Mean, Median, Mode)
Measures of Dispersion (Variance, Standard Deviation, Range)
Histograms & Box Plots
Probability Density Functions (PDFs)
Detecting & Handling Outliers
Overview على الأدوات: Excel, SQL, Python (pandas, numpy), Power BI
Basics of Databases & Simple SQL Queries (SELECT, WHERE, GROUP BY)
مجانا
What you'll learn
ماذا سوف أتعلم؟
مقدمة إلى Excel: فهم واجهة Excel واستخدام العملات و الأوراق.
إدخال البيانات والتنسيق: تعلم كيفية تنسيق الخلايا، إضافة بيانات، وتحريرها.
استخدام الدوال الأساسية: التعرف على الدوال الشائعة مثل SUM، AVERAGE، و COUNT.
إنشاء الرسوم البيانية: تعلم كيفية إنشاء الرسوم البيانية مثل Bar و Pie و Column، وتخصيصها.
التنظيم المتقدم للبيانات: استخدام Pivot Tables و Pivot Charts لتحليل البيانات المتقدمة.
التخصيص باستخدام ماكرو: تعلم كيفية تسجيل وتشغيل Macros لأتمتة المهام المتكررة.
تحليل البيانات المتقدم: استخدام What-If Analysis، Goal Seek، و Trend Analysis لتحليل البيانات المتقدمة.
مجانا
What you'll learn
فهم أساسيات SQL: تعلم كيفية كتابة أول استعلامات SQL باستخدام جمل SELECT و WHERE.
إدارة البيانات: تعلم كيفية إضافة وتحديث وحذف البيانات باستخدام INSERT، UPDATE، و DELETE.
إنشاء قواعد البيانات والجداول: تعلم كيفية إنشاء databases و tables.
مجانا
What you'll learn
تحسين مهارات SQL الأساسية: تعلم كيفية التعامل مع queries و subqueries المعقدة.
العمل مع JOINs المتقدمة: تعلم كيفية استخدام INNER JOIN، LEFT JOIN، RIGHT JOIN، و FULL OUTER JOIN بشكل متقدم.
إجراءات مخزنة (Stored Procedures): تعلم كيفية إنشاء stored procedures لتنفيذ عمليات معقدة.
Triggers: فهم كيفية استخدام triggers لتنفيذ الإجراءات تلقائيًا عند حدوث تغييرات في البيانات.
تحسين أداء الاستعلامات: تعلم كيفية تحسين الاستعلامات باستخدام INDEXES و EXPLAIN.
مجانا
What you'll learn
تنظيف البيانات: تعلم كيفية التعامل مع missing values (القيم المفقودة)، outliers (القيم الغريبة)، و duplicates (البيانات المكررة).
معالجة البيانات: تعلم كيفية استخدام تقنيات مثل Normalization، Standardization، و Scaling لتحويل البيانات وتوحيدها.
التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): تعلم كيفية استكشاف البيانات باستخدام statistical summaries و visualizations.
تصور البيانات (Data Visualization): تعلم كيفية استخدام Matplotlib و Seaborn لإنشاء الرسوم البيانية التي تساعد في فهم البيانات.
استخراج الميزات (Feature Extraction): تعلم كيفية اختيار الميزات الأكثر تأثيرًا والملائمة لبناء models دقيقة.
مجانا
What you'll learn
تحسين مهارات SQL الأساسية: تعلم كيفية التعامل مع queries و subqueries المعقدة.
العمل مع JOINs المتقدمة: تعلم كيفية استخدام INNER JOIN، LEFT JOIN، RIGHT JOIN، و FULL OUTER JOIN بشكل متقدم.
إجراءات مخزنة (Stored Procedures): تعلم كيفية إنشاء stored procedures لتنفيذ عمليات معقدة.
Triggers: فهم كيفية استخدام triggers لتنفيذ الإجراءات تلقائيًا عند حدوث تغييرات في البيانات.
تحسين أداء الاستعلامات: تعلم كيفية تحسين الاستعلامات باستخدام INDEXES و EXPLAIN.
مجانا
What you'll learn
ماذا سوف أتعلم؟
مقدمة إلى Excel: فهم واجهة Excel واستخدام العملات و الأوراق.
إدخال البيانات والتنسيق: تعلم كيفية تنسيق الخلايا، إضافة بيانات، وتحريرها.
استخدام الدوال الأساسية: التعرف على الدوال الشائعة مثل SUM، AVERAGE، و COUNT.
إنشاء الرسوم البيانية: تعلم كيفية إنشاء الرسوم البيانية مثل Bar و Pie و Column، وتخصيصها.
التنظيم المتقدم للبيانات: استخدام Pivot Tables و Pivot Charts لتحليل البيانات المتقدمة.
التخصيص باستخدام ماكرو: تعلم كيفية تسجيل وتشغيل Macros لأتمتة المهام المتكررة.
تحليل البيانات المتقدم: استخدام What-If Analysis، Goal Seek، و Trend Analysis لتحليل البيانات المتقدمة.
