الأكثر شهرة
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
Statistics and Data Preparation
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
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
فهم الجبر الخطي: هنتعرف على المفاهيم الأساسية للجبر الخطي مثل المصفوفات، المتجهات، والتحويلات، وكيفية استخدامها في نماذج التعلم الآلي.
الإحصاء: هنتعلم أهم المفاهيم الإحصائية مثل التوزيعات، المتوسطات، الانحراف المعياري، وأهمية هذه المفاهيم في معالجة البيانات وتحليلها.
الاحتمالات: هنتعرف على أساسيات الاحتمالات وكيفية تطبيقها في بناء النماذج التي تتعامل مع عدم اليقين والقرارات الاحتمالية.
المكتبات الخارجية: هنتعلم كيفية استخدام مكتبات Python مثل NumPy، Pandas، Matplotlib، وScikit-learn لتحسين الأداء وتحليل البيانات.
إعداد البيانات: هنتعلم كيف نحضر البيانات بشكل مناسب لنماذج التعلم الآلي، بما في ذلك التنظيف، التحويل، والتعامل مع القيم المفقودة.
مجانا
What you'll learn
التعرف على واجهة Excel: تعلم كيفية التنقل في Excel واستخدام الوظائف الأساسية.
العمل مع البيانات: تعلم كيفية إدخال وتنظيم البيانات، وكيفية استخدام filters و sorting.
استخدام الصيغ (Formulas): تعلم كيفية استخدام SUM، AVERAGE، VLOOKUP، و IF، بالإضافة إلى الصيغ المتقدمة مثل INDEX و MATCH.
التنسيق الشرطي (Conditional Formatting): تعلم كيفية تطبيق conditional formatting لجعل البيانات أكثر وضوحًا.
إنشاء الرسوم البيانية (Charts): تعلم كيفية إنشاء الرسوم البيانية مثل bar charts، line charts، و pie charts لعرض البيانات بطريقة مرئية.
التحليل المتقدم: تعلم كيفية استخدام Pivot Tables و Pivot Charts لتحليل البيانات الكبيرة.
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
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
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
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
1. فهم المبادئ الأساسية لقواعد البيانات وعلاقاتها مع SQL.
2. إتقان استرجاع البيانات وتصفيتها باستخدام الاستعلامات المختلفة.
3. تعلم كيفية استخدام دوال التجميع مثل SUM و AVG و COUNT لتحليل البيانات.
4. إتقان استخدام التوصيل (Joins) لدمج البيانات من جداول متعددة.
5. تعلم كيفية كتابة استعلامات فرعية ونماذج معقدة باستخدام الاستعلامات المتداخلة.
6. معرفة كيفية التلاعب بالبيانات (إضافة، تعديل، حذف) باستخدام SQL.
7. فهم كيفية تعريف البيانات وتحديد القيود لضمان سلامتها.
8. تعلم كيفية إنشاء العروض والفهارس لتحسين أداء الاستعلامات.
9. إتقان إدارة المعاملات والتعامل مع الأخطاء في بيئات العمل.
10. اكتساب مهارات تحسين استعلامات SQL واتباع أفضل الممارسات لضمان الأداء الأمثل.
تتجه
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
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
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
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 الجبر الخطي: هنتعرف على المفاهيم الأساسية للجبر الخطي مثل المصفوفات، المتجهات، والتحويلات، وكيفية استخدامها في نماذج التعلم الآلي.
الإحصاء: هنتعلم أهم المفاهيم الإحصائية مثل التوزيعات، المتوسطات، الانحراف المعياري، وأهمية هذه المفاهيم في معالجة البيانات وتحليلها.
الاحتمالات: هنتعرف على أساسيات الاحتمالات وكيفية تطبيقها في بناء النماذج التي تتعامل مع عدم اليقين والقرارات الاحتمالية.
المكتبات الخارجية: هنتعلم كيفية استخدام مكتبات Python مثل NumPy، Pandas، Matplotlib، وScikit-learn لتحسين الأداء وتحليل البيانات.
إعداد البيانات: هنتعلم كيف نحضر البيانات بشكل مناسب لنماذج التعلم الآلي، بما في ذلك التنظيف، التحويل، والتعامل مع القيم المفقودة.
مجانا
What you'll learn
التعرف على واجهة Excel: تعلم كيفية التنقل في Excel واستخدام الوظائف الأساسية.
العمل مع البيانات: تعلم كيفية إدخال وتنظيم البيانات، وكيفية استخدام filters و sorting.
استخدام الصيغ (Formulas): تعلم كيفية استخدام SUM، AVERAGE، VLOOKUP، و IF، بالإضافة إلى الصيغ المتقدمة مثل INDEX و MATCH.
التنسيق الشرطي (Conditional Formatting): تعلم كيفية تطبيق conditional formatting لجعل البيانات أكثر وضوحًا.
إنشاء الرسوم البيانية (Charts): تعلم كيفية إنشاء الرسوم البيانية مثل bar charts، line charts، و pie charts لعرض البيانات بطريقة مرئية.
التحليل المتقدم: تعلم كيفية استخدام Pivot Tables و Pivot Charts لتحليل البيانات الكبيرة.
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
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
1. فهم المبادئ الأساسية لقواعد البيانات وعلاقاتها مع SQL.
2. إتقان استرجاع البيانات وتصفيتها باستخدام الاستعلامات المختلفة.
3. تعلم كيفية استخدام دوال التجميع مثل SUM و AVG و COUNT لتحليل البيانات.
4. إتقان استخدام التوصيل (Joins) لدمج البيانات من جداول متعددة.
5. تعلم كيفية كتابة استعلامات فرعية ونماذج معقدة باستخدام الاستعلامات المتداخلة.
6. معرفة كيفية التلاعب بالبيانات (إضافة، تعديل، حذف) باستخدام SQL.
7. فهم كيفية تعريف البيانات وتحديد القيود لضمان سلامتها.
8. تعلم كيفية إنشاء العروض والفهارس لتحسين أداء الاستعلامات.
9. إتقان إدارة المعاملات والتعامل مع الأخطاء في بيئات العمل.
10. اكتساب مهارات تحسين استعلامات SQL واتباع أفضل الممارسات لضمان الأداء الأمثل.
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.
معلمين مشهورين
جميع تحليل البيانات الدورات
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
1. فهم المبادئ الأساسية لقواعد البيانات وعلاقاتها مع SQL.
2. إتقان استرجاع البيانات وتصفيتها باستخدام الاستعلامات المختلفة.
3. تعلم كيفية استخدام دوال التجميع مثل SUM و AVG و COUNT لتحليل البيانات.
4. إتقان استخدام التوصيل (Joins) لدمج البيانات من جداول متعددة.
5. تعلم كيفية كتابة استعلامات فرعية ونماذج معقدة باستخدام الاستعلامات المتداخلة.
6. معرفة كيفية التلاعب بالبيانات (إضافة، تعديل، حذف) باستخدام SQL.
7. فهم كيفية تعريف البيانات وتحديد القيود لضمان سلامتها.
8. تعلم كيفية إنشاء العروض والفهارس لتحسين أداء الاستعلامات.
9. إتقان إدارة المعاملات والتعامل مع الأخطاء في بيئات العمل.
10. اكتساب مهارات تحسين استعلامات SQL واتباع أفضل الممارسات لضمان الأداء الأمثل.
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
Data preparation is an essential step in any data analysis or…
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
1. فهم المبادئ الأساسية لقواعد البيانات وعلاقاتها مع SQL.
2. إتقان استرجاع البيانات وتصفيتها باستخدام الاستعلامات المختلفة.
3. تعلم كيفية استخدام دوال التجميع مثل SUM و AVG و COUNT لتحليل البيانات.
4. إتقان استخدام التوصيل (Joins) لدمج البيانات من جداول متعددة.
5. تعلم كيفية كتابة استعلامات فرعية ونماذج معقدة باستخدام الاستعلامات المتداخلة.
6. معرفة كيفية التلاعب بالبيانات (إضافة، تعديل، حذف) باستخدام SQL.
7. فهم كيفية تعريف البيانات وتحديد القيود لضمان سلامتها.
8. تعلم كيفية إنشاء العروض والفهارس لتحسين أداء الاستعلامات.
9. إتقان إدارة المعاملات والتعامل مع الأخطاء في بيئات العمل.
10. اكتساب مهارات تحسين استعلامات SQL واتباع أفضل الممارسات لضمان الأداء الأمثل.
مجانا
دورة Python من المستوى المتوسط إلى المتقدم هتأخذك من معر... …
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
تتناول هذه الدورة مجموعة من الموضوعات الأساسية والمهمة ا... …
What you'll learn
فهم الجبر الخطي: هنتعرف على المفاهيم الأساسية للجبر الخطي مثل المصفوفات، المتجهات، والتحويلات، وكيفية استخدامها في نماذج التعلم الآلي.
الإحصاء: هنتعلم أهم المفاهيم الإحصائية مثل التوزيعات، المتوسطات، الانحراف المعياري، وأهمية هذه المفاهيم في معالجة البيانات وتحليلها.
الاحتمالات: هنتعرف على أساسيات الاحتمالات وكيفية تطبيقها في بناء النماذج التي تتعامل مع عدم اليقين والقرارات الاحتمالية.
المكتبات الخارجية: هنتعلم كيفية استخدام مكتبات Python مثل NumPy، Pandas، Matplotlib، وScikit-learn لتحسين الأداء وتحليل البيانات.
إعداد البيانات: هنتعلم كيف نحضر البيانات بشكل مناسب لنماذج التعلم الآلي، بما في ذلك التنظيف، التحويل، والتعامل مع القيم المفقودة.
- 1
- 2
