data science track details
ديسمبر 1, 2025 2025-12-01 15:54data science track details
مسار Data Science | NeuroTech Data Science Track
مسار Data Science من NeuroTech هو برنامج تدريبي شامل يبدأ معك من مستوى المبتدئين تمامًا، ويأخذك خطوة بخطوة حتى تصبح قادرًا على تحليل البيانات، تنظيفها، بناء Machine Learning models وDeep Learning models على بيانات حقيقية، وتقديم حلول عملية حقيقية للشركات في مختلف القطاعات.
نبذة عامة عن مسار Data Science من NeuroTech
يجمع هذا المسار بين Data Preparation، وMath for Data Science، وPython for Analysis، وStatistics & Probability، وSQL، وExcel Advanced، وPower BI Dashboards، بالإضافة إلى Machine Learning وDeep Learning؛ بحيث تمتلك في النهاية المهارات الكاملة لبناء وتحليل حلول علم البيانات من البداية للنهاية.
كل كورس داخل المسار يحتوي على Assignments، وQuizzes، وProjects، وData Labs، لضمان خبرة عملية حقيقية، وفي نهاية المسار يتم إدخالك ضمن نظام EliteBridge ليتم ترشيحك لفرص تدريب وشغل لدى شركائنا.
قوة المسار وفرص العمل
علم البيانات واحد من أعلى التخصصات طلبًا في مصر والخليج والعالم، ويُستخدم في:
- البنوك والقطاع المالي.
- شركات الاتصالات.
- الـ Tech & Startups.
- مجال Retail وE-Commerce.
- شركات التسويق والتحليل الرقمي.
- قطاع الطاقة والرعاية الصحية والتعليم والـ Logistics والمصانع.
بعد إتمام المسار يمكنك التقدّم لوظائف مثل: Data Analyst، Junior Data Scientist، Business Intelligence Analyst، Machine Learning Engineer (Entry-Level)، Product Data Analyst، Marketing Data Analyst، Reporting Analyst، وStatistical Analyst.
لماذا مسار Data Science في NeuroTech مختلف؟
- مسار تدريجي واضح: من التحليل الأساسي → Python → SQL → BI → ML → DL.
- محتوى عملي بالكامل: تطبيق على بيانات حقيقية في كل مرحلة.
- Assignments + Quizzes + Projects: في كل كورس داخل المسار.
- Final Project قوي: مشروع Data Science كامل يُضاف إلى الـ Portfolio.
- شهادات معتمدة: شهادة لكل كورس وشهادة تخرج لمسار Data Science.
- EliteBridge: دخول تلقائي للنظام بعد انتهاء المسار مع ترشيح فعلي لفرص تدريب وشغل.
Module 1 – Data Preparation
بناء أساس قوي في Data Preparation
يركّز هذا الجزء على أهم خطوة في أي مشروع Data Science وهي تجهيز البيانات. تتعلّم كيف تجمع البيانات، تنظّفها، تعالج القيم المفقودة، تكتشف Outliers، وتقوم بعمليات Normalization وEncoding حتى تصبح البيانات جاهزة لبناء Machine Learning models.
ما الذي ستتعلّمه؟
- Data Types: أنواع البيانات، واتخاذ القرار المناسب لكل نوع.
- Data Collection: تجميع البيانات من ملفات وقواعد بيانات ومصادر أخرى.
- Data Cleaning: إزالة التكرارات والأخطاء.
- Handling Missing Values: استراتيجيات التعامل مع القيم المفقودة.
- Outliers Detection: اكتشاف القيم الشاذة وتأثيرها على models.
- Normalization & Scaling: تجهيز البيانات لخوارزميات ML.
- Encoding: تحويل البيانات النصية إلى تمثيل رقمي.
- Preparing Data for ML: تجهيز الـ features وSplitting للبيانات.
يشمل: Assignments، Labs، وData Preparation Project.
Module 2 – Math & Data Preparation for Data Science
الأساس الرياضي لعلم البيانات
يقدّم هذا الـ Module الخلفية الرياضية المطلوبة لفهم التحليل الإحصائي وبناء ML models بثقة؛ بداية من Probability وStatistics، وحتى Correlation وHypothesis Testing.
ما الذي ستتعلّمه؟
- Probability & Distributions: أساسيات الاحتمالات والتوزيعات.
- Descriptive Statistics: المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري.
- Correlation: فهم العلاقات بين المتغيرات.
- Hypothesis Testing: اختبارات الفرضيات وp-value.
- Sampling: أخذ عينات وتمثيل المجتمع.
- Statistical Thinking for ML: التفكير الإحصائي عند بناء models.
يشمل: Statistics Tasks، Math Quiz، وVisualization Labs.
Module 3 – Python Essentials
Python للبيانات من البداية
تتعلّم في هذا الجزء أساسيات Python للبيانات؛ من Syntax والمتغيرات والدوال، وحتى استخدام NumPy وPandas في التعامل مع DataFrames وتنظيف البيانات، مع استخدام Matplotlib وSeaborn في التمثيل البصري.
ما الذي ستتعلّمه؟
- Python Syntax: الأساسيات، Variables، Functions، Loops.
- Collections: التعامل مع List, Tuple, Dict, Set.
- File Handling: قراءة وكتابة الملفات.
- NumPy: العمليات العددية والمصفوفات.
- Pandas & DataFrames: قراءة البيانات، Cleaning، Merging، Grouping.
- Data Cleaning: معالجة Missing Values، Outliers، وتصحيح البيانات.
- Visualization: Matplotlib & Seaborn لعرض Insights.
يشمل: Python Assignments، Pandas Labs، EDA Tasks، وPython Quiz.
Module 4 – Mastering Excel
Excel كأداة أساسية لأي Data Analyst
يركّز هذا الجزء على استخدام Excel في تحليل البيانات اليومية داخل الشركات، بداية من تنظيف البيانات والصيغ، وحتى Pivot Tables وDashboards.
ما الذي ستتعلّمه؟
- Data Cleaning in Excel: تنسيق الجداول وتنقية البيانات.
- Lookup Functions: VLOOKUP / XLOOKUP / INDEX & MATCH.
- Logical Functions: IF, AND, OR.
- Pivot Tables: تلخيص وتحليل البيانات.
- Charts & Dashboards: تصميم Visuals تقارير تفاعلية.
يشمل: Excel Tasks، وDashboard Mini Project.
Module 5 – SQL Essentials
SQL لاستخراج وتحليل البيانات من قواعد البيانات
يعلّمك هذا الجزء كيفية كتابة SQL Queries احترافية لاستخراج وتحليل البيانات من قواعد البيانات، من الأساسيات وحتى Window Functions وسيناريوهات حقيقية من بيئة العمل.
ما الذي ستتعلّمه؟
- SQL Basics: SELECT، WHERE، ORDER BY.
- JOINs: INNER, LEFT, RIGHT, FULL JOIN.
- GroupBy & Aggregations: SUM, AVG, COUNT، وغيرها.
- Subqueries: استعلامات داخلية لحالات أكثر تعقيدًا.
- Window Functions: تحليلات متقدمة على البيانات.
يشمل: SQL Assignments، SQL Tasks، وSQL Quiz.
Module 6 – Power BI
Power BI Dashboards احترافية
في هذا الجزء تتعلّم كيف تحول البيانات إلى لوحات تفاعلية باستخدام Power BI، بداية من Power Query، مرورًا بـ Data Modeling، وDAX، وحتى تصميم Dashboards ونشرها.
ما الذي ستتعلّمه؟
- Power Query: استيراد وتنظيف وتحويل البيانات.
- Data Modeling & Relationships: بناء نموذج بيانات قوي.
- DAX: Measures، Calculated Columns، KPIs.
- Visualizations: تصميم Charts ولوحات تفاعلية.
- Publishing & Sharing: نشر التقارير ومشاركتها مع أصحاب القرار.
يشمل: DAX Labs، Dashboard Projects، وBI Quiz.
Module 7 – Machine Learning Mastery
من البيانات إلى ML models فعليًا
يقدّم هذا الـ Module منهج متكامل لـ Machine Learning، من فهم الفرق بين Supervised وUnsupervised Learning، وحتى بناء Regression وClassification وClustering models مع استخدام PCA وتقنيات تقييم وتحسين الأداء.
ما الذي ستتعلّمه؟
- ML Foundations: What is ML؟ Supervised vs Unsupervised.
- Feature Engineering & Scaling: تجهيز الـ features للنماذج.
- Encoding & Train/Test Split: تجهيز البيانات للتدريب.
- Cross-Validation: تحسين وثبات أداء models.
- Regression Models: Linear, Multiple Regression.
- Classification Models: Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest.
- Clustering Models: K-Means وأساسيات Unsupervised Learning.
- PCA: Dimensionality Reduction.
- Model Evaluation Metrics: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, RMSE.
يشمل: Supervised Project، Unsupervised Project، Assignments، وML Quizzes.
Module 8 – Deep Learning
الانتقال من ML إلى Deep Learning
تتعلّم في هذا الجزء أساسيات Neural Networks، من Perceptron وActivation Functions، إلى Forward/Backward Propagation وبناء ANN models مع استخدام Optimization لتحسين الأداء.
ما الذي ستتعلّمه؟
- Perceptron: الفكرة الأساسية خلف الشبكات العصبية.
- Activation Functions: ReLU, Sigmoid, Tanh.
- Forward & Backward Propagation: كيف تتعلّم الشبكة.
- Neural Networks Architecture: بناء ANN models.
- Optimization: تحسين تدريب الشبكة باستخدام Optimizers مختلفة.
يشمل: DL Labs، DL Quiz، وMini Project.
Final Project – Data Science Graduation Project
في نهاية المسار، ستقوم ببناء مشروع Data Science كامل يشمل:
- Data Cleaning: تجهيز البيانات من مصادر مختلفة.
- EDA: استكشاف البيانات واستخراج الأنماط.
- Visualization: عرض النتائج بيانيًا.
- Feature Engineering: بناء Features مفيدة للنموذج.
- Supervised Learning model: بناء model تنبؤي رئيسي.
- Unsupervised Learning model: تحليل إضافي باستخدام Clustering.
- Evaluation: تقييم أداء models باستخدام Metrics مختلفة.
- Reporting: كتابة تقرير تحليلي مختصر.
- Dashboard (اختياري): تصميم Dashboard يلخّص النتائج.
هذا المشروع يكون جزءًا أساسيًا من Portfolio الخاص بك، وقابل للعرض في مقابلات العمل.
الشهادات في مسار Data Science
يحصل المتدرّب على:
- شهادة لكل كورس داخل المسار: Data Preparation، Math & Data Preparation، Python Essentials، Mastering Excel، SQL Essentials، Power BI، Machine Learning، Deep Learning.
- شهادة تخرج لمسار Data Science الكامل: توثّق اجتيازك لجميع مكوّنات المسار.
- شهادات قابلة للإضافة على LinkedIn & CV: تدعم مكانتك في سوق العمل وفي نظام EliteBridge.
EliteBridge – طريقك للتوظيف في مجال Data Science
بعد نهاية مسار Data Science يتم إدخالك تلقائيًا إلى نظام EliteBridge، حيث:
- يتم تقييم أدائك في Assignments، وProjects، وQuizzes.
- يتم بناء ملف أداء خاص بك يُستخدم في الترشيح.
- يتم ترشيحك لفرص تدريب وشغل لدى شركائنا في مصر والخليج.
- تحصل على دعم في CV، وLinkedIn، وPortfolio، وMock Interviews.
ابدأ الآن رحلتك في عالم البيانات مع NeuroTech
إذا كان هدفك بناء مستقبل قوي في التحليل وMachine Learning، فمسار Data Science Track من NeuroTech هو الطريق الواضح الذي يبدأ معك من الصفر… وينتهي معك في سوق العمل، مع Portfolio حقيقي ودعم من نظام EliteBridge.
اشترك الآن في منصة NeuroTech
