مقدمة تفصيلية لدورة علم البيانات من freeCodeCamp

نظرة عامة على الدورة

هذه مجموعة شاملة من مواد تعلم علم البيانات من freeCodeCamp.org، تغطي محتوى كاملاً من البرمجة الأساسية إلى تحليل البيانات المتقدم. يتم تقديم نظام الدورة هذا عبر منصة YouTube، ويتضمن 20 وحدة دراسية رئيسية، بإجمالي مدة تتجاوز 100 ساعة.

قائمة الدورات

1. دورات أساسيات علم البيانات

• علم البيانات في 6 ساعات - دورة كاملة (5:52:09)
  • دورة تمهيدية كاملة في علم البيانات مدتها 6 ساعات
  • تغطي المفاهيم والممارسات الأساسية لعلم البيانات

2. أساسيات الإحصاء

• الإحصاء - دورة جامعية كاملة حول أساسيات علم البيانات (8:15:04)
  • دورة إحصاء كاملة على مستوى جامعي
  • المعرفة الإحصائية الأساسية لعلم البيانات

3. أساسيات برمجة بايثون

• بايثون لعلم البيانات - دورة للمبتدئين (12:19:52)
  • دورة بايثون لعلم البيانات للمبتدئين
  • تعلم بايثون والمكتبات الأساسية مثل Pandas و NumPy و Matplotlib

4. تحليل البيانات العملي

• دورة تحليل البيانات باستخدام بايثون - NumPy, Pandas, تصور البيانات (9:56:23)

  • تحليل البيانات باستخدام بايثون
  • التركيز على تعلم NumPy و Pandas وتصور البيانات

• تحليل البيانات باستخدام بايثون - دورة كاملة للمبتدئين (4:32:13)

  • دورة تمهيدية كاملة لتحليل البيانات باستخدام بايثون
  • تتضمن NumPy و Pandas و Matplotlib و Seaborn وغيرها

5. تطوير المشاريع العملية

• بناء 12 تطبيقًا لعلم البيانات باستخدام بايثون و Streamlit - دورة كاملة (3:11:52)
  • بناء 12 تطبيقًا لعلم البيانات باستخدام بايثون و Streamlit
  • خبرة في تطوير المشاريع العملية

6. دورة مكثفة في علم البيانات

• دورة مكثفة عملية في علم البيانات (2:21:12)
  • دورة مكثفة عملية في علم البيانات
  • إتقان سريع للمهارات الأساسية

7. تصور البيانات

• تصور البيانات باستخدام D3.js - دورة تعليمية كاملة (12:57:37)

  • تصور البيانات باستخدام D3.js
  • برنامج تعليمي كامل مدته 13 ساعة

• تصور البيانات باستخدام D3 – دورة كاملة للمبتدئين (19:32:37)

  • دورة تمهيدية كاملة لتصور البيانات باستخدام D3

8. دورات متعلقة بلغة R

• برنامج تعليمي R Shiny لعلم البيانات – بناء تطبيقات ويب تفاعلية تعتمد على البيانات (1:26:19)

  • بناء تطبيقات ويب تفاعلية تعتمد على البيانات باستخدام R Shiny

• برنامج تعليمي لبرمجة R - تعلم أساسيات الحوسبة الإحصائية (2:10:39)

  • برنامج تعليمي لأساسيات برمجة لغة R
  • مقدمة في الحوسبة الإحصائية

9. تطبيقات المجال المتخصص

• بايثون للمعلوماتية الحيوية - اكتشاف الأدوية باستخدام التعلم الآلي وتحليل البيانات (1:44:56)

  • تطبيقات بايثون في المعلوماتية الحيوية
  • اكتشاف الأدوية باستخدام التعلم الآلي

• مقدمة في علم البيانات - دورة مكثفة للمبتدئين (2:25:39)

  • دورة مكثفة تمهيدية في علم البيانات للمبتدئين

10. مواضيع متقدمة

• التعلم العميق التطبيقي باستخدام PyTorch - دورة كاملة (3:00:10)

  • دورة عملية في التعلم العميق باستخدام PyTorch

• Tableau لعلم البيانات وتصور البيانات - برنامج تعليمي مكثف (4:18:50)

  • برنامج تعليمي Tableau لعلم البيانات وتصور البيانات

11. تعلم الأدوات المتخصصة

• jamovi لتحليل البيانات - برنامج تعليمي كامل (4:58:41)

  • برنامج تعليمي كامل لتحليل البيانات باستخدام jamovi

• تحليل البيانات باستخدام بايثون: الجزء 1 من 6 (دورة مباشرة) (1:50:15)

  • سلسلة دورات تحليل البيانات باستخدام بايثون (مباشرة)

12. التدريب العملي

• دورة مكثفة في تحليل البيانات: علم نفسك في 30 يومًا (38:19)

  • دورة مكثفة في تحليل البيانات لمدة 30 يومًا

• تحليل البيانات باستخدام بايثون لمستخدمي Excel - دورة كاملة (3:57:46)

  • دورة تحليل البيانات باستخدام بايثون لمستخدمي Excel

13. التحضير للوظيفة

• مقابلة عمل في علم البيانات – مقابلة وهمية كاملة (1:25:04)
  • محاكاة مقابلة عمل في علم البيانات
  • عملية مقابلة وهمية كاملة

مميزات الدورة

1. مسار تعليمي منهجي

• مسار تعليمي كامل من البرمجة الأساسية إلى التطبيقات المتقدمة
• يغطي المجالات الأساسية مثل الإحصاء والبرمجة وتحليل البيانات وتصورها

2. التوجه العملي

• العديد من المشاريع العملية ودراسات الحالة
• استخدام وتحليل مجموعات البيانات الحقيقية

3. تغطية أدوات متعددة

• نظام بايثون البيئي: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Streamlit
• لغة R: برمجة R الأساسية, R Shiny
• أدوات التصور: D3.js, Tableau
• التعلم العميق: PyTorch
• التحليل الإحصائي: jamovi

4. تطبيقات صناعية

• تطبيقات المعلوماتية الحيوية
• تحليل بيانات الأعمال
• تطوير تطبيقات الويب
• التحضير لمقابلات العمل

توصيات التعلم

مسار المبتدئين

1. ابدأ بـ "Data Science in 6 hours" لبناء المفاهيم الأساسية
2. تعلم أساسيات برمجة بايثون
3. تعمق في دورات الإحصاء
4. قم بممارسة المشاريع العملية

التعلم المتقدم

1. تطوير المهارات المتخصصة (مثل تصور البيانات باستخدام D3.js)
2. دورات متعلقة بالتعلم العميق
3. تطبيقات في مجالات محددة (مثل المعلوماتية الحيوية)
4. التحضير لمهارات البحث عن عمل

الخلاصة

تقدم هذه المجموعة من الدورات نظامًا تعليميًا كاملاً لعلم البيانات، وهي مناسبة للمتعلمين من مختلف المستويات. من خلال الدراسة المنهجية لهذه الدورات، يمكن للمتعلم إتقان مجموعة كاملة من المهارات، من البرمجة الأساسية إلى تحليل البيانات المتقدم، مما يضع أساسًا متينًا للتطور الوظيفي في علم البيانات.