Python Mastery
حول هذه الدورة
من البداية حتى استخراج البيانات من الويب
في هذه الدورة الشاملة هتبدأ من الصفر وتتعلم كل أساسيات البرمجة بلغة Python خطوة بخطوة، بداية من المتغيرات والحلقات والدوال، وصولًا إلى المفاهيم المتقدمة زي الـ OOP وهياكل البيانات.
بعد كده هتبدأ تطبّق اللي اتعلمته عمليًا في مشاريع حقيقية، وهتتعلم إزاي تستخدم Python في استخراج البيانات من المواقع الإلكترونية (Web Scraping) باستخدام مكتبات قوية زي BeautifulSoup و Selenium.
الدورة مصممة علشان تمكّنك من التعامل مع البيانات، تحليلها، واستخدامها في مشاريع الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات.
أهداف التعلم
المواد
- Introduction to Programming
- Python Basics
- Python Data Structures
- Functions & Loops
- OOP (Object-Oriented Programming)
- Error Handling
- File Handling
- Web Scraping using BeautifulSoup & Selenium
متطلبات
- الدورة موجهة للمبتدئين، ولا تحتاج لأي معرفة مسبقة بالبرمجة.
- يفضل وجود جهاز كمبيوتر مثبت عليه Python وبيئة تطوير مثل VS Code.
- الحماس والاستعداد للتعلم بالتطبيق العملي
الجمهور المستهدف
- المبتدئون اللي عايزين يبدأوا رحلتهم في البرمجة بلغة Python.
- المهتمون بمجال الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات.
- المطورون اللي عايزين يتعلموا استخراج البيانات من الويب لاستخدامها في مشاريعهم.
- أي شخص عايز يبدأ من الصفر ويوصل لمستوى يقدر يطبق مشاريع حقيقية
منهاج دراسي
Introduction to Python
Low Level Language Vs High Level Language00:10:30
Python Programming Language00:5:33
Compiler Vs Interpreter00:5:50
How Install Python00:14:00
Anaconda & Environment Setup00:39:00
Python Basics (Print Statement)00:28:00
Recap00:11:00
VS Code Setup00:31:27
Python Basics
Data Structures
Control Statements and Exception Handling
Function and File Handling
Object Oriented Programming
Web Scraping
احصل على شهادة
أضف هذه الشهادة إلى سيرتك الذاتية لإثبات مهاراتك وزيادة فرصك في لفت الانتباه.
أساتذتك
Ahmed Ashraf
Machine Learning Engineer @ Cybral
Results-driven Machine Learning Engineer with expertise in NLP and MLOps, specializing in optimizing model performance, developing scalable data solutions, and enhancing system security. Skills: • Machine Learning & NLP: supervised, unsupervised algorithms, NN, CNNs, RNNs, LSTMs, Classical NLP, Tokenization, stemming, lemmatization, POS tagging, named entity recognition (NER), Embeddings, Word2Vec, GloVe, BERT, GPT, Attention, Transformer, Pytorch, HuggingFace, LLMs, Prompt Engineering, RAG, Vector Store, Langchain, LLM serving • MLOps & Deployment: Azure Repos - Pipelines, Git, Docker - Compose - Swarm, Mlflow, Weights & Biases, OLLAMA • API Development & Integration: Python, Flask, Flask-RESTx, Http/s, GRPC, Protocol Buffers, Swagger, Postman, SSL/TLS, Authentication, role-based access control, rate limiting, Microservices, Service Registry • Graph Database: Neo4j, Cypher language, APOC: Awesome Procedures on Cypher • Other Tools & Technologies: Numpy, Pandas, Matplotlib, Sklearn, NLTK, Redis, A/B Testing