بايثون و SQL وتحليلات البيانات

أولاً، سوف تتعلم لغة Python، وهي لغة برمجة نصية يمكن استخدامها لكتابة أدوات لاستخراج البيانات وتحويلها، ولغة SQL، وهي لغة يمكن استخدامها لإنشاء قواعد البيانات وهياكلها بالإضافة إلى إدراج البيانات وتعديلها وحذفها وتحليلها باستخدام الاستعلامات. ستكتسب بعد ذلك المعرفة ذات الصلة لتقييم مجموعات البيانات وتصور النتائج، بالإضافة إلى استخدام لوحات المعلومات والتنقيب عن النصوص والذكاء الاصطناعي في بيئة احترافية.
  • نوع الدرجة العلمية: شهادة "PCEP™ - مبرمج بايثون معتمد مبتدئ معتمد"
    شهادة «قواعد البيانات العلائقية – SQL»
    شهادة تحليل البيانات"
  • الامتحان النهائي: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
    Certified Entry-Level Python Programmer (PCEP™) (in englischer Sprache)
  • أوقات الدرس: دوام كامل
    من الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8:30 صباحًا إلى 3:35 مساءً (في الأسابيع التي تتخللها عطلات رسمية من الساعة 8:30 صباحًا إلى 5:10 مساءً)
  • لغة التعليم: الألمانية
  • المدة: 12 أسابيع

البرمجة باستخدام بايثون

أساسيات بايثون (يوم واحد تقريباً)

التاريخ والمفاهيم

الاستخدام ومجالات التطبيق

بناء الجملة

المعجم والدلالات

اصطلاحات PEP-8

المفسر مقابل المترجم

الأنظمة العددية: ثنائي، وثماني، وسداسي عشري

الترميز العلمي


الخطوات الأولى مع بايثون (حوالي 5 أيام)

الأعداد

السلاسل

التاريخ والوقت

المدخلات والمخرجات القياسية

المشغلات العددية

المقارنة والعوامل المنطقية والمنطقية والبتية

تحويل نوع البيانات

قائمة، ومزدوج، وإملاء، ومجموعة

دوال القوائم والطرق

التفرع والحلقات (إذا، من أجل، بينما)

مشغلات الأعضاء

أساسيات السلاسل: الهروب من السلاسل متعددة الأسطر

تحديد الأولويات وعوامل الربط


الذكاء الاصطناعي في إجراءات العمل

عرض تقنيات محددة للذكاء الاصطناعي

والتطبيقات الممكنة في البيئة المهنية


الوظائف (5 أيام تقريباً)

تحديد الدوال الخاصة بك

المتغيرات

المعلمات والوسائط

قيم الإرجاع

التكرار

مساحات التسمية

البرمجة الوظيفية

أنواع المعلمات: الموضعية، الكلمات المفتاحية، المختلطة

القيم الافتراضية

التظليل والكلمة المفتاحية العامة

لا شيء والعائد بدون قيمة


استكشاف الأخطاء وإصلاحها (0.5 يوم تقريباً)

أساسيات معالجة الأخطاء باستخدام المحاولة والاستثناء

أنواع الأخطاء النموذجية والتسلسل الهرمي للاستثناءات

انتشار الأخطاء ومقاطعات البرنامج

هيكلة كتل الاستثناء


البرمجة الموجهة للكائنات (حوالي 4.5 أيام ونصف)

فئات بايثون

الأساليب

الكائنات الثابتة

فئة البيانات

الوراثة


عمل المشروع والإعداد للشهادة وامتحان شهادة "PCEP™ - مبرمج بايثون معتمد للمبتدئين" باللغة الإنجليزية (4 أيام تقريباً)

قواعد البيانات العلائقية مع SQL

أساسيات أنظمة قواعد البيانات و SQL (3 أيام تقريباً)

نظرة عامة على أنظمة ونماذج قواعد البيانات

البيانات الزائدة عن الحاجة وتكامل البيانات

التطبيع

تصميم قاعدة البيانات ونموذج علاقة الكيان (ERM)

المفاتيح الأساسية والأجنبية

العلاقات بين العلاقات

أنواع البيانات في SQL

الفهارس والأداء

القيود والتحقق من الصحة

الاستعلامات في SQL

البيانات المنظمة كأساس لطرق التحليل المدعومة بالذكاء الاصطناعي


مقدمة في استوديو إدارة SQL الخادم (SSMS) (يومان تقريبًا)

نظرة عامة على SQL Server و SSMS

تصميم قاعدة البيانات الفعلية

إنشاء الجداول وتحديد أنواع البيانات

القيود والقيم الافتراضية والعلاقات

مخططات قاعدة البيانات (ERM) والعلاقات

النسخ الاحتياطي والاستعادة

مقدمة في مراقبة الأداء

نظرة عامة على تحسين الاستعلام المدعوم بالذكاء الاصطناعي وتحليل الاستعلام


مقدمة في DDL (لغة تعريف البيانات) وDML (لغة معالجة البيانات) (8 أيام تقريباً)

أساسيات SQL والنحو الموسع

المشغلات والوظائف المتكاملة

الاستعلامات ومعالجة البيانات

معالجة الأخطاء وإدارة المعاملات

إنشاء وإدارة كائنات قاعدة البيانات

أساسيات تحسين الأداء

العمل مع أنواع البيانات الحديثة

نمذجة البيانات والإعداد المنظم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتحليل


DCL - لغة التحكم في البيانات والأمن (يوم واحد تقريبًا)

إدارة المستخدم والتراخيص

الأدوار ومفاهيم الأمان

التدقيق

مقدمة في أمن مستوى الصفوف

أمن البيانات في سياق التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي


أنواع البيانات واستيراد البيانات وتصديرها في الأنظمة الحديثة (يوم واحد تقريباً)

استيراد البيانات وتصديرها

أنواع البيانات الحديثة

استيراد البيانات وتحويلها وتوفيرها لعمليات التحليل


عمل المشروع (5 أيام تقريباً)

لتوحيد المحتوى المكتسب

عرض نتائج المشروع

تحليلات البيانات

مقدمة في تحليل البيانات (حوالي يوم واحد)

المهام ومجالات التطبيق وحالات الاستخدام النموذجية لتحليل البيانات

عمليات تحليل البيانات ونموذج CRISP-DM

دور محلل البيانات والتمييز بينه وبين علم البيانات وهندسة البيانات وذكاء الأعمال

تصنيف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي


لغة بايثون لتحليل البيانات (حوالي يوم واحد)

العمل مع Jupyter Notebooks

NumPy و Pandas لتحليل البيانات

استيراد وتصدير مصادر البيانات المختلفة، مثل Excel و CSV

اختيار البيانات وتحويلها


تحضير البيانات والتحليل الاستكشافي للبيانات (حوالي 3 أيام)

تنقية البيانات وتحويلها باستخدام Pandas

التعامل مع البيانات المفقودة والخاطئة والشاذة

دمج البيانات وتجميعها وتجميعها

التحليل الاستكشافي للبيانات واستخلاص النتائج الأولية

أساسيات التحليلات الإحصائية


لغة SQL وإدارة البيانات (حوالي يومين)

قواعد البيانات العلائقية ونماذج البيانات

استعلامات البيانات ومعالجتها باستخدام SQL

عمليات الربط والتجميع والاستعلامات التحليلية

التفاعل بين SQL و Python في تحليل البيانات

جودة البيانات وحماية البيانات

ربط واستخدام مصادر البيانات وأنظمة قواعد البيانات المختلفة


تصور البيانات وسرد القصص بالبيانات (حوالي يومين)

التصور باستخدام Matplotlib وSeaborn وPlotly

اختيار المخططات وأشكال التصور المناسبة

معالجة وتفسير نتائج التحليل

سرد القصص بالبيانات والتواصل الملائم للجمهور المستهدف


Power BI ولوحات المعلومات التفاعلية (حوالي يومين)

استيراد البيانات ومعالجتها باستخدام Power Query

نمذجة البيانات والعلاقات

أساسيات DAX والمؤشرات

إنشاء التقارير ولوحات المعلومات التفاعلية

تصور مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال (KPIs) والتواصل بشأنها

نظرة عامة على الحلول البديلة في مجال ذكاء الأعمال والتصور


تحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي (حوالي يومين)

استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير عمل تحليل البيانات

إعداد البيانات وتحليلها وتصورها باستخدام الذكاء الاصطناعي

الدعم في استعلامات Python و SQL

توجيه عمليات تحليل البيانات وتفسير النتائج

التقييم النقدي لمصادر البيانات، بالإضافة إلى الكشف عن البيانات المركبة وغير المعقولة

ضمان الجودة وحماية البيانات والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي


تحليلات الأعمال والأسس الإحصائية (حوالي يومين)

المؤشرات الرئيسية ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) في سياق المؤسسة

الإحصاء الوصفي والارتباطات الإحصائية

الارتباط والسببية وتحليلات الانحدار البسيطة

أساسيات فترات الثقة واختبارات الفرضيات

تفسير نتائج التحليل واستنباط توصيات عملية قائمة على البيانات


عمل المشروع (5 أيام تقريباً)

لتوحيد المحتوى المكتسب

عرض نتائج المشروع



التغييرات ممكنة، ويتم تحديث محتوى الدورة التدريبية بانتظام.

مطلوب مهارات اللغة الإنجليزية لامتحان شهادة Python.

بعد انتهاء الدورة، سيكون لديك معرفة أساسية مضغوطة بالبرمجة باستخدام بايثون. ستكون واثقًا من استخدام لغة البرمجة بفئاتها ومكتباتها ووظائفها.

يمكنك أيضًا تطوير وإدارة قواعد البيانات العلائقية باستخدام SQL. ستقوم بإنشاء جداول وطرق عرض، وصياغة الاستعلامات ومعالجة البيانات باستخدام أوامر SQL المناسبة. سوف تهتم بتكامل البيانات واستخدام المعاملات وتعيين حقوق المستخدم في SQL Server. ستقوم أيضًا بإعداد بيانات منظمة للتحليلات والتقييمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك معالجة البيانات وتحليلها باستخدام لغة Python و SQL، وإنشاء تصورات بيانية مفيدة ولوحات معلومات تفاعلية باستخدام Power BI، فضلاً عن تفسير نتائج التحليل وتقديمها بطريقة تتناسب مع الجمهور المستهدف. كما يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل هادف لدعم عمليات تحليل البيانات.

تستهدف هذه الدورة التدريبية الأشخاص ذوي الخلفية التجارية أو التقنية أو في مجال تكنولوجيا المعلومات، الذين يرغبون في تحليل البيانات وتصورها واستخدامها لاتخاذ قرارات تستند إلى البيانات.

تلعب القرارات المستندة إلى البيانات دورًا متزايد الأهمية في الشركات والمؤسسات. وبالتالي، هناك حاجة إلى متخصصين قادرين على معالجة البيانات المستمدة من مصادر مختلفة وتحليلها وتقديمها في شكل رسوم بيانية واضحة. وتفتح المعرفة بلغات البرمجة «بايثون» و«SQL» و«ذكاء الأعمال» آفاقًا جديدة للعمل في مجال تحليل البيانات، وكذلك في المجالات التخصصية والمجالات المؤسسية التي تعتمد على البيانات.

توفر لك شهادتك المفيدة نظرة تفصيلية عن المؤهلات التي اكتسبتها وتحسن من فرصك المهنية.

المفهوم التعليمي

إن محاضريك مؤهلون تأهيلاً عالياً من الناحيتين المهنية والتعليمية وسيقومون بتدريسكم من اليوم الأول إلى اليوم الأخير (لا يوجد نظام للدراسة الذاتية).

سوف تتعلم في مجموعات صغيرة فعالة. تتكون الدورات عادةً من 6 إلى 25 مشاركاً. تُستكمل الدروس العامة بالعديد من التمارين العملية في جميع وحدات الدورة التدريبية. تُعد مرحلة الممارسة جزءًا مهمًا من الدورة، حيث أنه خلال هذا الوقت تقوم بمعالجة ما تعلمته وتكتسب الثقة والروتين في تطبيقه. يتضمن القسم الأخير من الدورة التدريبية مشروعاً أو دراسة حالة أو امتحاناً نهائياً.

 

الفصول الدراسية الافتراضية alfaview®

Bildungszentrumتُقدَّم الدروس باستخدام تقنية الفيديو الحديثة alfaview® - إما من منزلك أو في مقرنا في . يمكن للدورة التدريبية بأكملها رؤية بعضكم البعض وجهاً لوجه عبر alfaview®، والتواصل مع بعضكم البعض بجودة صوت متزامنة الشفاه والعمل على مشاريع مشتركة. وبالطبع، يمكنك أيضاً رؤية مدربيك المتصلين والتحدث إليهم مباشرةً في أي وقت، وسيقوم المحاضرون بتدريسكم في الوقت الفعلي طوال مدة الدورة التدريبية. الدروس ليست تعليماً إلكترونياً، بل تدريس حقيقي مباشر وجهاً لوجه عبر تقنية الفيديو.

 

alfatraining Agentur für Arbeit الدورات التدريبية في مدعومة ومعتمدة وفقًا للائحة اعتماد AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheinعند تقديم أو، عادةً ما يتم تغطية تكاليف الدورة التدريبية بالكامل من قبل جهة التمويل.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung يمكن التمويل أيضًا من خلال (ESF) أو (DRV) أو برامج التمويل الإقليمية. Berufsförderungsdienst كجندي منتظم، يمكن حضور المزيد من الدورات التدريبية عن طريق (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) يمكن للشركات أيضًا تأهيل موظفيها عن طريق برنامج تمويل من .

يسعدنا تقديم المشورة لك مجاناً.

0800 3456-500 من الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8 صباحًا إلى الساعة 5 مساءً
مجانًا من جميع الشبكات الألمانية.

اتصل بنا

يسعدنا تقديم المشورة لك مجاناً. 0800 3456-500 من الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8 صباحًا حتى 5 مساءً مجانًا من جميع الشبكات الألمانية.