🎓 جميع الدورات مجانية! سجّل الآن وابدأ التعلم.
تخطّ إلى المحتوى الرئيسي
معالجة البيانات باستخدام Pandas
12 وحدات
تفاعلي
علم البيانات التكنولوجيا وتقنية المعلومات البرمجة

معالجة البيانات باستخدام Pandas

12 ساعة 5 12 وحدات شهادة بـ 7 لغات وصول غير محدود متوافق مع الجوال
مجاني كل المحتوى

الدورة مجانية · الشهادة تبدأ من 55 $

ابدأ

تعلم مدعوم بالذكاء الاصطناعي

مساعدك الذكي الشخصي معك طوال الدورة: اطرح أسئلة فورية، احصل على شروحات بمستواك، وتذكر تقدمك.

نشط 24/7 · في كل وحدة

ما هو معالجة البيانات باستخدام Pandas؟

معالجة البيانات باستخدام Pandas برنامج الشهادة

معالجة البيانات باستخدام Pandas برنامج الشهادة هو دورة تدريبية شاملة تهدف إلى تمكين المشاركين من إتقان مكتبة Pandas في لغة Python لمعالجة وتحليل البيانات بكفاءة. تستهدف هذه الدورة المبتدئين والمحترفين الذين يرغبون في بناء أساس قوي في معالجة البيانات، وتتضمن تطبيقات عملية على بيانات حقيقية. المخرجات الرئيسية هي القدرة على تنظيف البيانات، تحويلها، دمجها، وتحليلها باستخدام Pandas، مما يؤهل المتعلمين للعمل كمحللي بيانات أو علماء بيانات.

تم تصميم البرنامج بتسلسل تدريجي يبدأ من المفاهيم الأساسية مثل هياكل البيانات (Series و DataFrame) وصولاً إلى تقنيات متقدمة مثل الفهارس المتعددة والجداول المحورية. يجمع البرنامج بين النظرية والتطبيق من خلال 12 درسًا تشمل مشروعًا تطبيقيًا كاملاً لخط أنابيب معالجة البيانات. يبني البرنامج مهارات في أربعة مجالات رئيسية: استكشاف البيانات، تنظيفها، تحويلها، وتجميعها. اختيار هذا البرنامج الآن يمنحك ميزة تنافسية في سوق العمل المتنامي لتحليل البيانات.

ما هي معالجة البيانات باستخدام Pandas؟

معالجة البيانات باستخدام Pandas هي عملية استخدام مكتبة Pandas في Python لتنظيم وتنظيف وتحويل البيانات الجدولية. تعتمد المكتبة على هيكلي بيانات رئيسيين: Series (عمود واحد) و DataFrame (جدول متعدد الأعمدة). تشمل المفاهيم الأساسية الفهرسة، التصفية، التعامل مع القيم المفقودة، التجميع، ودمج البيانات من مصادر متعددة.

في العصر الرقمي الحالي، أصبحت البيانات محور القرارات في الشركات والمؤسسات الأكاديمية. تُستخدم Pandas على نطاق واسع في مجالات مثل التمويل، التسويق، الرعاية الصحية، والبحث العلمي لتحليل الاتجاهات واكتشاف الأنماط. مع تزايد حجم البيانات، أصبحت مهارات معالجة البيانات باستخدام Pandas ضرورة لا غنى عنها.

إتقان Pandas يبني مجموعة مهارات متكاملة تشمل البرمجة بلغة Python، التفكير التحليلي، وإدارة البيانات. هذه المهارات تفتح أبوابًا لوظائف مثل محلل بيانات، مهندس بيانات، أو عالم بيانات. كما تفيد الباحثين والأكاديميين في تحليل نتائج التجارب والدراسات الاستقصائية.

أسئلة شائعة حول معالجة البيانات باستخدام Pandas

هل تناسب دورة معالجة البيانات باستخدام Pandas المبتدئين؟
نعم، تناسب المبتدئين تماماً لأنها تبدأ من المفاهيم الأساسية مثل هياكل البيانات Series و DataFrame. تقدم الدورة تسلسلاً تدريجياً يضمن بناء أساس قوي قبل الانتقال إلى تقنيات متقدمة. على سبيل المثال، الوحدة الأولى مخصصة لمقدمة Pandas وهياكل البيانات الأساسية.
ما الذي تقدمه شهادة هذه الدورة في سوق العمل؟
تقدم شهادة إتقان Pandas دليلاً ملموساً على مهاراتك في معالجة البيانات، مما يعزز ملفك المهني كمحلل بيانات أو عالم بيانات. يمكنك إضافتها إلى سيرتك الذاتية كمرجع، ويستطيع صاحب العمل التحقق منها عبر رمز التحقق المرفق. الشهادة متاحة بعد اجتياز الاختبار النهائي ويمكن إصدارها بعدة لغات.
ما الفرق بين concat و merge في Pandas؟
الفرق الأساسي أن concat يربط DataFrames على طول محور (صفوف أو أعمدة) دون الحاجة إلى مفتاح مشترك، بينما merge يدمجها بناءً على عمود أو فهرس مشترك مثل JOIN في SQL.
  • concat: يستخدم لربط الجداول ببساطة عن طريق إضافة الصفوف أو الأعمدة، ولا يتطلب تطابق القيم.
  • merge: يستخدم لدمج الجداول بناءً على عمود مفتاح، ويدعم أنواع الصلات الداخلية والخارجية واليسرى واليمنى.
تتناول الوحدة السابعة من الدورة هذه الفروق بالتفصيل مع أمثلة عملية على بيانات حقيقية.
لماذا نستخدم melt بدلاً من pivot في إعادة التشكيل؟
نستخدم melt لتحويل البيانات من الصيغة العريضة إلى الطويلة، بينما pivot يفعل العكس. إذا كانت بياناتك تحتوي على أعمدة متعددة تمثل متغيرات مختلفة، فإن melt يذيبها في صفوف لتسهيل التحليل.
كيف يتم تحويل النصوص إلى تواريخ باستخدام to_datetime؟
يتم تحويل النصوص إلى تواريخ باستخدام الدالة pd.to_datetime() التي تقبل سلسلة نصية أو قائمة نصوص وتحولها تلقائياً إلى كائنات زمنية. على سبيل المثال، pd.to_datetime('2023-01-15') يعيد كائن Timestamp. تتناول الوحدة الثامنة من الدورة هذه العملية بالتفصيل، بما في ذلك التعامل مع تنسيقات مختلفة وإنشاء نطاقات زمنية.
ما الفرق بين .loc و .iloc في Pandas؟
الفرق أن .loc يستخدم التسميات (labels) للفهرسة، بينما .iloc يستخدم المواقع الصحيحة (integer positions). على سبيل المثال، df.loc[0] يختار الصف ذو التسمية 0، بينما df.iloc[0] يختار الصف الأول بغض النظر عن تسميته. تشرح الوحدة الثالثة من الدورة هذين الأسلوبين مع أمثلة عملية على بيانات حقيقية.
هل صحيح أن الحلقات أسرع من apply() في Pandas؟
لا، العكس هو الصحيح. apply() أسرع من الحلقات في معظم الحالات لأنها تستفيد من العمليات المتجهة الداخلية لـ Pandas. ومع ذلك، فإن أفضل أداء تحققه العمليات المتجهة المباشرة (vectorized operations) التي تعمل على الأعمدة كلها دفعة واحدة. تتناول الوحدة الحادية عشرة مقارنة أداء بين العمليات المتجهة و apply والحلقات، وتظهر أن الحلقات هي الأبطأ.

ماذا ستجني من هذه الدورة؟

  • بناء القدرة على تحميل مجموعات البيانات من مصادر مختلفة باستخدام دوال Pandas الأساسية.
  • تطبيق تقنيات اختيار البيانات وفهرستها باستخدام loc و iloc و Boolean indexing.
  • تنظيف البيانات من خلال معالجة القيم المفقودة باستخدام dropna و fillna.
  • تحويل البيانات عبر تطبيق دوال مخصصة وعمليات على الأعمدة باستخدام apply و map.
  • تحليل البيانات المجمعة وتلخيصها باستخدام groupby مع دوال التجميع المختلفة.
  • دمج وربط DataFrames باستخدام merge و concat لإنشاء جداول مترابطة.
  • التعامل مع التواريخ والسلاسل الزمنية باستخدام أدوات Pandas لتحليل الاتجاهات.
  • إعادة تشكيل البيانات باستخدام pivot tables و melt لتحويل الجداول بين الصيغ المختلفة.

المنهج

12 وحدات
01

1. مقدمة إلى Pandas وهياكل البيانات الأساسية

ساعة واحدة

02

2. تحميل البيانات واستكشافها الأولي

ساعة واحدة

03

3. اختيار البيانات وفهرستها

ساعة واحدة

04

4. تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة

ساعة واحدة

05

5. تحويل البيانات: تطبيق الدوال والعمليات

ساعة واحدة

06

6. تجميع البيانات وتلخيصها باستخدام groupby

ساعة واحدة

07

7. دمج وربط DataFrames

ساعة واحدة

08

8. التعامل مع التواريخ والسلاسل الزمنية

ساعة واحدة

09

9. إعادة تشكيل البيانات: الجداول المحورية و melt

ساعة واحدة

10

10. عمليات متقدمة: الفهارس المتعددة والبيانات الفئوية والنصوص

ساعة واحدة

11

11. تحسين الأداء وأفضل الممارسات

ساعة واحدة

12

12. مشروع تطبيقي: خط أنابيب كامل لمعالجة البيانات

ساعة واحدة

اختبار – معالجة البيانات باستخدام Pandas

20 سؤال • 70٪ للنجاح • 30 دقيقة

افتح جميع الوحدات مجاناً

أنشئ حساباً، سجّل في الدورة وابدأ بالوحدة الأولى مباشرة.

تسجيل الدخول

اختبار – معالجة البيانات باستخدام Pandas

20 سؤال • النجاح: 70٪ • 30 دقيقة

ابدأ الاختبار

مدة الدورة

720

إجمالي الدقائق

12

الوحدة

1

الامتحان النهائي

~60

دقيقة / وحدة

برنامج شهادة معالجة البيانات باستخدام Pandas

وثّق مهارتك

الذين يجتازون اختبار 20 سؤال خلال 30 دقيقة بنسبة 70٪ يحصلون على شهادة معالجة البيانات باستخدام Pandas.

تميّز في سيرتك الذاتية

بإضافة شهادتك إلى سيرتك الذاتية، تكسب مرجعاً مهنياً في طلبات العمل وتتميز عن الآخرين.

ميزة مهنية

شهادات RaedMind معترف بها من قِبل أقسام الموارد البشرية وتزيد من فرصك المهنية.

شهادة معالجة البيانات باستخدام Pandas نموذجية
عينة
ابدأ

رسوم الشهادة

110 $ 55 $
تفاصيل الشهادة

في نهاية الدورة يُطبَّق امتحان عبر الإنترنت يتكون من 20 سؤالاً بحد زمني 30 دقيقة. يظهر الامتحان تلقائياً بعد إكمال المواضيع. يحصل من ينجح بالحصول على ما لا يقل عن 70 من 100 على وثيقة معالجة البيانات باستخدام Pandas (شهادة حضور). يمكنك إضافة الشهادة التي تحصل عليها إلى سيرتك الذاتية لطلبات العمل في القطاعات المذكورة أعلاه، واستخدامها كمرجع يُثبت اجتيازك لهذه الدورة التفاعلية.

شهادة الإنجاز التي تحصل عليها مع برنامج دورة معالجة البيانات باستخدام Pandas ذات قيمة تُثبت تطورك الشخصي والمهني في عالم الأعمال. إضافتها إلى سيرتك الذاتية تجعلها مرجعاً مهماً في طلبات العمل. كما أن شهادات RaedMind بالمقارنة مع شهادات مؤسسات التدريب الخاصة الأخرى تُقدَّم لمشاركينا بسعر أكثر يُسراً بكثير.

بما أن أقسام الموارد البشرية تعرف RaedMind كمؤسسة مرموقة في هذا المجال، فإنها تُثمّن هذه الشهادات وقد تُقيّم طلبات عملك إيجابياً. لذلك يمكن أن تجعل شهادة دورة معالجة البيانات باستخدام Pandas من RaedMind طلباتك أكثر جاذبية وتمنحك موقعاً متميزاً في عالم الأعمال.

للمزيد من المعلومات، نوصي بزيارة صفحة الدعم.

شهادة بـ 7 لغات

أصبح الحصول على شهادات النجاح في دوراتنا أكثر معنى وعالمية. مع توفّر الشهادات بـالتركية والإنجليزية والألمانية والفرنسية والإسبانية والعربية والروسية، نفتح كامل الإمكانات لطلابنا حول العالم.

لماذا شهادة بـ 7 لغات؟

  1. 01

    تطوير المهارات العالمية

    الحصول على شهاداتك بـ 7 لغات مختلفة يطوّر مهاراتك في التواصل أثناء تفاعلك مع المزيد من الناس حول العالم. يمنحك ذلك العمل بثقة وكفاءة أكبر على الساحة الدولية.

  2. 02

    فرص عمل دولية

    قد يرى أصحاب العمل في حصولك على شهادات بعدة لغات قدرة على اقتناص الفرص العالمية. تفتح بذلك المزيد من الأبواب لوظائف ومشاريع جديدة.

  3. 03

    الثراء الثقافي

    تتيح لك فرصة الحصول على شهادات بلغات مختلفة بناء علاقات أقرب مع ثقافات متنوعة وتوسيع نظرتك للعالم. تُثري آفاقك العالمية وتعمّق فهمك الثقافي.

  4. 04

    القدرة على المشاركة في المشاريع الدولية

    تمنحك الشهادات بلغات مختلفة ميزة للعمل بفعالية أكبر في المشاريع الدولية. تزيد من فرصك في القيادة والمشاركة بمشاريع متنوعة في عالم الأعمال.

  5. 05

    أثبت نفسك على الساحة العالمية

    تمنحك الشهادات بعدة لغات فرصة إبراز مهاراتك ومعرفتك حول العالم. يمكنك أن تصبح محترفاً معترفاً به دولياً.

التنوع اللغوي يفتح فرصاً عالمية. إذا كنت تريد إثبات نفسك على الساحة الدولية، انضم إلى برنامج دورة معالجة البيانات باستخدام Pandas عبر الإنترنت وانطلق معنا في هذه الرحلة.

الأسئلة الشائعة

هل هذه الدورة مدفوعة؟
لا، جميع الدورات على RaedMind مجانية تماماً. نؤمن أن التعليم يجب أن يكون متاحاً للجميع.
كيف أنضم للدورة؟
بعد إنشاء الحساب يمكنك الانضمام بنقرة واحدة عبر زر "ابدأ الدورة" والبدء فوراً من الوحدة الأولى.
هل يمكنني أخذ الدورة بوتيرتي الخاصة؟
نعم، جميع الدورات مصممة للتقدّم وفق وتيرتك الخاصة. لا توجد مواعيد نهائية أو قيود زمنية.
كيف يمكنني الحصول على شهادتي؟
بعد إكمال الدورة واجتياز الامتحان النهائي، يمكنك طلب شهادتك وتحميلها فوراً بصيغة PDF.
ما مزايا الشهادة المعتمدة؟
بفضل وصول PDF فوري واعتماد بـ 7 لغات وتوقيع رقمي ورمز تحقق فريد، تصبح شهادتك مرجعاً مهنياً في طلبات العمل.

عزز مسيرتك المهنية

اخطُ خطوة جديدة في مسيرتك المهنية مع دورة معالجة البيانات باستخدام Pandas. أضف شهادتك إلى سيرتك الذاتية، تميّز في طلبات العمل، وافتح أبواب فرص جديدة في القطاع.

ابدأ

تقييمات الطلاب

لا توجد تعليقات بعد

سجّل في هذه الدورة وكن أول من يكتب تعليقاً عن تجربتك مع معالجة البيانات باستخدام Pandas.

ابدأ

دورات مشابهة

حل الهوية والمطابقة
علم البيانات

حل الهوية والمطابقة

12 وحدات
نمذجة تأخر التحويل
علم البيانات

نمذجة تأخر التحويل

12 وحدات
اختبارات الأثر الإضافي والتجارب الجغرافية
علم البيانات

اختبارات الأثر الإضافي والتجارب الجغرافية

12 وحدات
ابدأ