الرئيسية الدورات

Data Analysis: من التطبيق العملي إلى بناء مشاريع احترافية

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

4.6 (5 تقييم) 0 طالب 27 س 30 د 87 درس
Dina Saleh بإشراف Dina Saleh
Data Analysis: من التطبيق العملي إلى بناء مشاريع احترافية

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

10 وحدة | 87 درس
الوحدة 1: تطبيقات متقدمة على Data Analysis 9 درس
تجهيز التمرين العملي - Data Analysis
10:13
مراجعة وقياس الأداء - Data Analysis
11:20
خطوة المشروع النهائية - Data Analysis
12:27
فهم الفكرة الأساسية - Data Analysis
13:34
إعداد بيئة العمل - Data Analysis
14:41
بناء المثال الأول - Data Analysis
15:48
تحليل الأخطاء الشائعة - Data Analysis
16:55
تطبيق نمط عملي - Data Analysis
17:08
تحسين تجربة الاستخدام - Data Analysis
18:15
الوحدة 2: إدارة مشروع Data Analysis 10 درس
مراجعة وقياس الأداء - Data Analysis
11:14
خطوة المشروع النهائية - Data Analysis
12:21
فهم الفكرة الأساسية - Data Analysis
13:28
إعداد بيئة العمل - Data Analysis
14:35
بناء المثال الأول - Data Analysis
15:42
تحليل الأخطاء الشائعة - Data Analysis
16:49
تطبيق نمط عملي - Data Analysis
17:56
تحسين تجربة الاستخدام - Data Analysis
18:09
تنظيم الملفات والكود - Data Analysis
19:16
اختبار الجزء المنجز - Data Analysis
20:23
الوحدة 3: تحسين الأداء والجودة في Data Analysis 11 درس
خطوة المشروع النهائية - Data Analysis
12:15
فهم الفكرة الأساسية - Data Analysis
13:22
إعداد بيئة العمل - Data Analysis
14:29
بناء المثال الأول - Data Analysis
15:36
تحليل الأخطاء الشائعة - Data Analysis
16:43
تطبيق نمط عملي - Data Analysis
17:50
تحسين تجربة الاستخدام - Data Analysis
18:57
تنظيم الملفات والكود - Data Analysis
19:10
اختبار الجزء المنجز - Data Analysis
20:17
ربط المكونات معاً - Data Analysis
21:24
تجهيز التمرين العملي - Data Analysis
22:31
الوحدة 4: مشروع واقعي باستخدام Data Analysis 12 درس
فهم الفكرة الأساسية - Data Analysis
13:16
إعداد بيئة العمل - Data Analysis
14:23
بناء المثال الأول - Data Analysis
15:30
تحليل الأخطاء الشائعة - Data Analysis
16:37
تطبيق نمط عملي - Data Analysis
17:44
تحسين تجربة الاستخدام - Data Analysis
18:51
تنظيم الملفات والكود - Data Analysis
19:58
اختبار الجزء المنجز - Data Analysis
20:11
ربط المكونات معاً - Data Analysis
21:18
تجهيز التمرين العملي - Data Analysis
22:25
مراجعة وقياس الأداء - Data Analysis
23:32
خطوة المشروع النهائية - Data Analysis
24:39
الوحدة 5: الانطلاق العملي في Data Analysis 5 درس
إعداد بيئة العمل - Data Analysis
14:17
بناء المثال الأول - Data Analysis
15:24
تحليل الأخطاء الشائعة - Data Analysis
16:31
تطبيق نمط عملي - Data Analysis
17:38
تحسين تجربة الاستخدام - Data Analysis
18:45
الوحدة 6: بناء الأساس المتين في Data Analysis 6 درس
بناء المثال الأول - Data Analysis
15:18
تحليل الأخطاء الشائعة - Data Analysis
16:25
تطبيق نمط عملي - Data Analysis
17:32
تحسين تجربة الاستخدام - Data Analysis
18:39
تنظيم الملفات والكود - Data Analysis
19:46
اختبار الجزء المنجز - Data Analysis
20:53
الوحدة 7: تطبيقات متقدمة على Data Analysis 7 درس
تحليل الأخطاء الشائعة - Data Analysis
16:19
تطبيق نمط عملي - Data Analysis
17:26
تحسين تجربة الاستخدام - Data Analysis
18:33
تنظيم الملفات والكود - Data Analysis
19:40
اختبار الجزء المنجز - Data Analysis
20:47
ربط المكونات معاً - Data Analysis
21:54
تجهيز التمرين العملي - Data Analysis
22:07
الوحدة 8: إدارة مشروع Data Analysis 8 درس
تطبيق نمط عملي - Data Analysis
17:20
تحسين تجربة الاستخدام - Data Analysis
18:27
تنظيم الملفات والكود - Data Analysis
19:34
اختبار الجزء المنجز - Data Analysis
20:41
ربط المكونات معاً - Data Analysis
21:48
تجهيز التمرين العملي - Data Analysis
22:55
مراجعة وقياس الأداء - Data Analysis
23:08
خطوة المشروع النهائية - Data Analysis
24:15
الوحدة 9: تحسين الأداء والجودة في Data Analysis 9 درس
تحسين تجربة الاستخدام - Data Analysis
18:21
تنظيم الملفات والكود - Data Analysis
19:28
اختبار الجزء المنجز - Data Analysis
20:35
ربط المكونات معاً - Data Analysis
21:42
تجهيز التمرين العملي - Data Analysis
22:49
مراجعة وقياس الأداء - Data Analysis
23:56
خطوة المشروع النهائية - Data Analysis
24:09
فهم الفكرة الأساسية - Data Analysis
25:16
إعداد بيئة العمل - Data Analysis
26:23
الوحدة 10: مشروع واقعي باستخدام Data Analysis 10 درس
تنظيم الملفات والكود - Data Analysis
19:22
اختبار الجزء المنجز - Data Analysis
20:29
ربط المكونات معاً - Data Analysis
21:36
تجهيز التمرين العملي - Data Analysis
22:43
مراجعة وقياس الأداء - Data Analysis
23:50
خطوة المشروع النهائية - Data Analysis
24:57
فهم الفكرة الأساسية - Data Analysis
25:10
إعداد بيئة العمل - Data Analysis
26:17
بناء المثال الأول - Data Analysis
27:24
تحليل الأخطاء الشائعة - Data Analysis
28:31

وصف الدورة

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

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

وصف كامل

هذه الدورة صممت لتجعل تعلم Data Analysis 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: متوسط
  • المدة: 6 أسابيع
  • عدد الساعات: 36
  • عدد الطلاب: 911
  • التقييم: 4.5 من 5 بناء على 541 تقييماً
  • لغة الدورة: العربية
  • الشهادة: شهادة إتمام رقمية
  • حالة الدورة: منشورة ومحدثة
  • المدرب: Dina Saleh

أهداف الدورة

  • فهم أساسيات Data Analysis 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 Analysis 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 Analysis

نبذة عن المدرب

يقدم Dina Saleh 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 Analysis، شرح قراراتك التقنية، معالجة المشكلات الشائعة، وتقديم عمل منظم يمكن تطويره لاحقاً.

المدرب

Dina Saleh

Dina Saleh

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

29-04-2026

أمثلة واقعية وتدرج مناسب في الصعوبة.

29-04-2026

أفضل ما فيها كثرة التمارين والمشاريع.

fynpklofje 29-04-2026

محتوى واضح ومنظم ومفيد للتطبيق العملي.

29-04-2026

الدورة ساعدتني على بناء مشروع حقيقي بثقة.

29-04-2026

شرح ممتاز ويربط المفاهيم بسوق العمل.