الرئيسية الدورات

تطبيقات سوق العمل باستخدام Data Science لعام 2026

دورة عربية عملية في Data Science تركّز على المهارات المطلوبة في سوق العمل، مع وحدات متدرجة ومشاريع تطبيقية واضحة.

4.4 (5 تقييم) 0 طالب 12 س 08 د 51 درس
Khaled Mansour بإشراف Khaled Mansour
تطبيقات سوق العمل باستخدام Data Science لعام 2026

ماذا ستتعلم في هذه الدورة؟

بناء مشروع عملي قابل للعرض فهم المفاهيم وربطها بسوق العمل تنظيم الكود وتحسين جودة التنفيذ تطبيق مهارات تساعدك في ملف الأعمال

محتوى الدورة

6 وحدة | 51 درس
الوحدة 1: مشروع واقعي باستخدام Data Science 6 درس
تنظيم الملفات والكود - Data Science
07:10
اختبار الجزء المنجز - Data Science
08:17
ربط المكونات معاً - Data Science
09:24
تجهيز التمرين العملي - Data Science
10:31
مراجعة وقياس الأداء - Data Science
11:38
خطوة المشروع النهائية - Data Science
12:45
الوحدة 2: الانطلاق العملي في Data Science 7 درس
اختبار الجزء المنجز - Data Science
08:08
ربط المكونات معاً - Data Science
09:15
تجهيز التمرين العملي - Data Science
10:22
مراجعة وقياس الأداء - Data Science
11:29
خطوة المشروع النهائية - Data Science
12:36
فهم الفكرة الأساسية - Data Science
13:43
إعداد بيئة العمل - Data Science
14:50
الوحدة 3: بناء الأساس المتين في Data Science 8 درس
ربط المكونات معاً - Data Science
09:06
تجهيز التمرين العملي - Data Science
10:13
مراجعة وقياس الأداء - Data Science
11:20
خطوة المشروع النهائية - Data Science
12:27
فهم الفكرة الأساسية - Data Science
13:34
إعداد بيئة العمل - Data Science
14:41
بناء المثال الأول - Data Science
15:48
تحليل الأخطاء الشائعة - Data Science
16:55
الوحدة 4: تطبيقات متقدمة على Data Science 9 درس
تجهيز التمرين العملي - Data Science
10:58
مراجعة وقياس الأداء - Data Science
11:11
خطوة المشروع النهائية - Data Science
12:18
فهم الفكرة الأساسية - Data Science
13:25
إعداد بيئة العمل - Data Science
14:32
بناء المثال الأول - Data Science
15:39
تحليل الأخطاء الشائعة - Data Science
16:46
تطبيق نمط عملي - Data Science
17:53
تحسين تجربة الاستخدام - Data Science
18:06
الوحدة 5: إدارة مشروع Data Science 10 درس
مراجعة وقياس الأداء - Data Science
11:56
خطوة المشروع النهائية - Data Science
12:09
فهم الفكرة الأساسية - Data Science
13:16
إعداد بيئة العمل - Data Science
14:23
بناء المثال الأول - Data Science
15:30
تحليل الأخطاء الشائعة - Data Science
16:37
تطبيق نمط عملي - Data Science
17:44
تحسين تجربة الاستخدام - Data Science
18:51
تنظيم الملفات والكود - Data Science
19:58
اختبار الجزء المنجز - Data Science
20:11
الوحدة 6: تحسين الأداء والجودة في Data Science 11 درس
خطوة المشروع النهائية - Data Science
12:54
فهم الفكرة الأساسية - Data Science
13:07
إعداد بيئة العمل - Data Science
14:14
بناء المثال الأول - Data Science
15:21
تحليل الأخطاء الشائعة - Data Science
16:28
تطبيق نمط عملي - Data Science
17:35
تحسين تجربة الاستخدام - Data Science
18:42
تنظيم الملفات والكود - Data Science
19:49
اختبار الجزء المنجز - Data Science
20:56
ربط المكونات معاً - Data Science
21:09
تجهيز التمرين العملي - Data Science
22:16

وصف الدورة

مسار عملي حديث يساعدك على الانتقال من الفهم إلى الإنجاز بثقة.

دورة عربية عملية في Data Science تركّز على المهارات المطلوبة في سوق العمل، مع وحدات متدرجة ومشاريع تطبيقية واضحة.

وصف كامل

هذه الدورة صممت لتجعل تعلم Data Science تجربة عملية ومباشرة. ستبدأ بفهم الصورة العامة، ثم تنتقل إلى بناء أمثلة حقيقية، قراءة الشيفرة، تنظيم الملفات، التعامل مع المشكلات، وتحويل المعرفة إلى مشروع نهائي قابل للنشر أو الإضافة إلى ملف الأعمال. المحتوى مناسب لعام 2026 ويركز على الأدوات والأساليب المستخدمة في فرق التطوير الحديثة.

معلومات الدورة

  • المستوى: متقدم
  • المدة: 2 أسابيع
  • عدد الساعات: 27
  • عدد الطلاب: 500
  • التقييم: 4.2 من 5 بناء على 484 تقييماً
  • لغة الدورة: العربية
  • الشهادة: شهادة إتمام رقمية
  • حالة الدورة: منشورة ومحدثة
  • المدرب: Khaled Mansour

أهداف الدورة

  • فهم أساسيات Data Science بطريقة عملية
  • بناء تطبيقات ومكونات حقيقية مرتبطة بسوق العمل
  • التعامل مع الأخطاء الشائعة وتحسين الأداء
  • تنظيم المشروع وكتابة كود قابل للصيانة
  • تجهيز مشروع نهائي يصلح لملف الأعمال

ماذا ستتعلم؟

  • بناء مشروع عملي قابل للعرض
  • فهم المفاهيم الأساسية وربطها بسيناريوهات واقعية
  • تحسين جودة الكود وتنظيمه
  • استخدام أدوات العمل الحديثة بكفاءة
  • تجهيز ملف أعمال مناسب للتقديم على الوظائف

المتطلبات

  • معرفة عامة باستخدام الحاسوب والإنترنت
  • رغبة في التطبيق العملي خطوة بخطوة
  • حاسوب حديث واتصال إنترنت مستقر
  • محرر كود مثل VS Code
  • لا حاجة لخبرة سابقة إلا في المسارات المتقدمة

الفئة المستهدفة

الطلاب والمطورون ورواد الأعمال وأصحاب المشاريع التقنية الذين يريدون استخدام Data Science لبناء حلول عملية أو تطوير مسارهم المهني.

المتطلبات التقنية

حاسوب بنظام Windows أو macOS أو Linux، محرر VS Code، Git، ومتصفح حديث. قد تحتاج بعض الدروس إلى Docker أو Node.js أو Python حسب طبيعة المشروع.

المشاريع العملية

  • مشروع تدريبي صغير لتثبيت المفاهيم
  • تطبيق متوسط يحاكي تحدياً من بيئة العمل
  • مشروع نهائي متكامل يوثق مهارات الطالب في Data Science

نبذة عن المدرب

يقدم Khaled Mansour خبرة عملية في بناء المنتجات الرقمية وتدريب الفرق، مع أسلوب شرح يوازن بين وضوح الفكرة وقوة التطبيق.

FAQ

هل تناسب الدورة المبتدئين؟

تحتاج إلى أساسيات بسيطة، ثم تساعدك الدورة على الانتقال لمستوى أعلى.

هل يوجد تطبيق عملي؟

نعم، كل وحدة تتضمن تدريبات عملية وينتهي المسار بمشروع قابل للعرض.

هل أحصل على شهادة؟

نعم، يحصل الطالب على شهادة إتمام بعد إنهاء الدروس والمشروع المطلوب.

مخرجات التعلم

بنهاية الدورة ستكون قادراً على بناء مشروع كامل باستخدام Data Science، شرح قراراتك التقنية، معالجة المشكلات الشائعة، وتقديم عمل منظم يمكن تطويره لاحقاً.

المدرب

Khaled Mansour

Khaled Mansour

خبير تدريب تقني عمل على مشاريع حقيقية في تطوير البرمجيات والمنتجات الرقمية، ويركز في شرحه على تحويل المفاهيم النظرية إلى تطبيقات عملية قابلة للاستخدام في سوق العمل.

تقييمات الطلاب

20-04-2026

محتوى واضح ومنظم ومفيد للتطبيق العملي.

20-04-2026

الدورة ساعدتني على بناء مشروع حقيقي بثقة.

fynpklofje 20-04-2026

شرح ممتاز ويربط المفاهيم بسوق العمل.

20-04-2026

أمثلة واقعية وتدرج مناسب في الصعوبة.

20-04-2026

أفضل ما فيها كثرة التمارين والمشاريع.