جدول زمني مفصل لتعلم تحليل البيانات

 

الأسبوع 1-2: الرياضيات والإحصاء

الأسبوع 1:

• اليوم 1-2: المتوسط (Mean)
• مفهوم المتوسط الحسابي وكيفية حسابه.
• أمثلة تطبيقية على بيانات حقيقية.
• اليوم 3-4: الوسيط (Median)
• تعريف الوسيط وكيفية تحديده في مجموعة بيانات.
• مقارنة بين المتوسط والوسيط في حالات مختلفة.
• اليوم 5-6: الانحراف المعياري (Standard Deviation)
• مفهوم الانحراف المعياري ودوره في قياس التشتت.
• كيفية حسابه وتفسيره.
• اليوم 7: مراجعة وتطبيق عملي
• مراجعة للمفاهيم والتطبيق على مجموعة بيانات.

الأسبوع 2:

• اليوم 1-2: الاحتمالات (Probability)
• أساسيات الاحتمالات وقوانينها.
• تطبيقات عملية على توزيع احتمالي بسيط.
• اليوم 3-4: اختبار الفرضيات (Hypothesis Testing)
• مفهوم اختبار الفرضيات وأنواعه (مثل اختبار t، اختبار chi-square).
• كيفية إعداد الفرضيات واختبارها باستخدام الأمثلة العملية.
• اليوم 5-7: مراجعة وتطبيق عملي
• حل مشكلات تطبيقية باستخدام الاحتمالات واختبارات الفرضيات.

الأسبوع 3-4: إكسل

الأسبوع 3:

• اليوم 1-2: الدوال (Functions)
• تعلم دوال أساسية: SUM، AVERAGE، COUNT، VLOOKUP، IF.
• تطبيقات عملية على بيانات نموذجية.
• اليوم 3-4: Pivot Tables
• كيفية إنشاء الجداول المحورية.
• التعامل مع البيانات وتلخيصها باستخدام الجداول المحورية.
• اليوم 5-7: الرسوم البيانية (Charts)
• إنشاء أنواع مختلفة من الرسوم البيانية (خطية، شريطية، دائرية).
• تخصيص الرسوم البيانية لعرض البيانات بطرق مختلفة.

الأسبوع 4:

• اليوم 1-3: مراجعة وتطبيق عملي
• حل مشكلات عملية باستخدام الدوال والجداول المحورية والرسوم البيانية.

الأسبوع 5-6: لغة بايثون

الأسبوع 5:

• اليوم 1-3: أساسيات بايثون (Python Basics)
• التعرف على المتغيرات، الحلقات، الدوال، والتعامل مع البيانات.
• كتابة أكواد بسيطة وحل مشكلات.
• اليوم 4-7: Pandas
• تعلم التعامل مع DataFrames.
• إجراء عمليات تحليل وتنظيف للبيانات باستخدام Pandas.

الأسبوع 6:

• اليوم 1-3: Numpy
• تعلم كيفية استخدام Numpy للعمل مع المصفوفات.
• إجراء عمليات حسابية وتحليل البيانات باستخدام Numpy.
• اليوم 4-7: مراجعة وتطبيق عملي
• تنفيذ مشاريع صغيرة باستخدام Pandas و Numpy.

الأسبوع 7: SQL

• اليوم 1-2: أساسيات SQL (Basics)
• تعلم أوامر SQL الأساسية مثل SELECT، WHERE، JOIN.
• كتابة استعلامات بسيطة.
• اليوم 3-5: ممارسة متقدمة
• حل مشكلات متقدمة باستخدام SQL، مثل الاستعلامات المجمعة والتصفية المعقدة.
• اليوم 6-7: مراجعة وتطبيق عملي
• العمل على مشاريع SQL تطبيقية.

الأسبوع 8-9: جمع وتجهيز البيانات (Data Preparation)

الأسبوع 8:

• اليوم 1-3: تنظيف البيانات
• طرق التعامل مع القيم المفقودة والشاذة.
• تقنيات تصحيح البيانات.
• اليوم 4-7: تحويل البيانات
• تطبيع وتوحيد البيانات.
• إجراء عمليات تحويل على البيانات لجعلها جاهزة للتحليل.

الأسبوع 9:

• اليوم 1-3: مراجعة وتطبيق عملي
• استخدام أدوات وتقنيات تنظيف وتجهيز البيانات على مجموعات بيانات واقعية.

الأسبوع 10-11: عرض البيانات (Data Visualization)

الأسبوع 10:

• اليوم 1-3: Matplotlib
• إنشاء الرسوم البيانية الأساسية وتخصيصها.
• تطبيقات عملية على بيانات.
• اليوم 4-7: Seaborn
• إنشاء رسوم بيانية متقدمة باستخدام Seaborn.
• كيفية تخصيص الرسوم البيانية وتحليل البيانات بصريًا.

الأسبوع 11:

• اليوم 1-3: مراجعة وتطبيق عملي
• حل مشكلات عملية وإنشاء تقارير بصرية للبيانات.

الأسبوع 12: Tableau و Power BI

الأسبوع 12:

• اليوم 1-2: مقدمة عن Tableau
• كيفية استخدام Tableau لإنشاء تقارير مرئية.
• اليوم 3-4: مقدمة عن Power BI
• تعلم كيفية استخدام Power BI في تحليل وعرض البيانات.
• اليوم 5-7: مراجعة وتطبيق عملي
• إنشاء مشاريع صغيرة باستخدام Tableau و Power BI.

الأسبوع 13-14: مقدمة في تعلم الآلة (Machine Learning)

الأسبوع 13:

• اليوم 1-3: مفاهيم أساسية في تعلم الآلة
• التعرف على أنواع تعلم الآلة: تصنيف، انحدار، إلخ.
• تطبيقات عملية بسيطة.

الأسبوع 14:

• اليوم 1-3: مقدمة عملية باستخدام Scikit-learn
• كيفية بناء نموذج تعلم آلة بسيط.
• تنفيذ أمثلة تطبيقية على مجموعات بيانات.

الأسبوع 15-16: البيانات الضخمة (Big Data)

الأسبوع 15:

• اليوم 1-3: مقدمة عن Hadoop
• فهم أساسيات Hadoop وكيفية عمله في تحليل البيانات الضخمة.
• اليوم 4-7: مقدمة عن Spark
• تعلم كيفية استخدام Spark لتحليل البيانات الضخمة.

الأسبوع 16:

• اليوم 1-3: مراجعة وتطبيق عملي
• تنفيذ مشاريع صغيرة باستخدام Hadoop و Spark.

أتمنى أن يكون هذا الجدول مفيد ويساعدك في تنظيم دراستك وتحقيق أهدافك في تعلم تحليل البيانات!