Python لتحليل البيانات
من الصفر في Python إلى الإجابة عن أسئلة عمل حقيقية باستخدام pandas.
- 4.6 (1,730 تقييمًا)
- 15,200 متعلّم
- مبتدئ
- 7 س 10 د إجمالًا
- حُدّثت في مايو 2026
ما ستتعلّمه
- اكتب أساسيات Python التي يحتاجها المحلل: الأنواع والقوائم والقواميس والدوال
- حمّل البيانات وافحصها واختر منها باستخدام الـ DataFrame في pandas
- نظّف القيم المفقودة والنصوص والمبالغ النصية والتواريخ والصفوف المكرّرة
- لخّص الجداول وادمجها باستخدام groupby و merge و pivot_table
- حلّل الاتجاهات عبر الزمن باستخدام resample والـ accessor المسمّى dt
- أجب عن سؤال عمل من البداية إلى النهاية واجعل تحليلك قابلًا لإعادة الإنتاج
لمن هذه الدورة
تتعثّر جداول البيانات (spreadsheets) حين تصبح البيانات فوضوية، أو حين يتكرّر السؤال نفسه كل شهر، أو حين يسألك أحد: كيف وصلت إلى هذا الرقم؟ تعلّمك هذه الدورة Python و pandas من أول سطر كود، باستخدام الجداول الحقيقية لمتجر Cartwheel الإلكتروني: الطلبات والمنتجات والعملاء والمرتجعات، وملف مُصدَّر فوضوي عن قصد يشبه الملفات التي تصل إلى بريدك كل يوم.
تتعلّم العادات التي يعتمد عليها محللو البيانات في عملهم: افحص البيانات قبل أن تثق بها، ونظّفها بكود تستطيع إعادة تشغيله، وتحقّق من كل عملية دمج، واشرح كل رقم بكلمات بسيطة. وتنتهي الدورة بدراسة حالة كاملة تجيب عن سؤال: لماذا قفز الإيراد في Cartwheel في الربع الرابع من 2025؟ ثم دليل قصير يجعل تحليلك قابلًا لإعادة الإنتاج.
- لمن هذه الدورة
- لمن يغيّرون مسارهم المهني ولمستخدمي جداول البيانات الذين يريدون تحليل البيانات بلغة Python، بدءًا من الصفر دون أي خبرة برمجية.
- قبل أن تبدأ
- لا شيء. الارتياح لاستخدام جداول البيانات (الجمع والتصفية والجداول المحورية) يساعد، لكنه ليس شرطًا.
تدريب عملي
- شغّل Python وpandas حقيقيين في متصفّحك، بلا تثبيت.
- تمارين موجَّهة: اكتشف الخطأ، وأكمل الأمر، ورتّب الخطوات.
محتوى الدورة
5 وحدات · 24 درسًا · 7 س 10 د إجمالًا
- لماذا يستخدم المحللون Python10 دقائق
- القيم والأنواع والمتغيّرات16 دقيقة
- القوائم والقواميس18 دقيقة
- الحلقات والشروط والـ comprehensions18 دقيقة
- الدوال والـ f-strings وقراءة رسائل الخطأ20 دقيقة
- اختبار الوحدة5 أسئلة
- الـ Series والـ DataFrame16 دقيقة
- تحميل ملف CSV وفحصه18 دقيقة
- الاختيار باستخدام loc و iloc18 دقيقة
- تصفية الصفوف وترتيبها18 دقيقة
- إضافة الأعمدة وتعديلها18 دقيقة
- اختبار الوحدة5 أسئلة
- القيم المفقودة18 دقيقة
- تنظيف الأعمدة النصية16 دقيقة
- تحويل المبالغ النصية إلى أرقام16 دقيقة
- تحليل التواريخ الفوضوية20 دقيقة
- الصفوف المكرّرة ودالة تنظيف قابلة لإعادة الاستخدام18 دقيقة
- اختبار الوحدة5 أسئلة
- التجميع (groupby) والحسابات التجميعية المسمّاة20 دقيقة
- دمج الجداول باستخدام merge20 دقيقة
- إعادة التشكيل باستخدام pivot_table و melt18 دقيقة
- السلاسل الزمنية: resample والـ accessor المسمّى dt20 دقيقة
- الترتيب والتقسيم إلى فئات16 دقيقة
- اختبار الوحدة5 أسئلة
- الإحصاء الوصفي والتوزيعات18 دقيقة
- الرسوم البيانية باستخدام pandas و matplotlib16 دقيقة
- دراسة حالة: لماذا قفز الإيراد في الربع الرابع من 2025؟26 دقيقة
- التحليل القابل لإعادة الإنتاج18 دقيقة
- اختبار الوحدة5 أسئلة
مدرّبك
ليام باتيل
قائد فريق علم البيانات · Datawheel
- تقييم المدرّب 4.7
- 32,900 متعلّم
- 3 دورات
بدأ ليام محلّلًا للأعمال، ثم ملّ من نسخ الأرقام بين جداول البيانات، فتعلّم SQL ثم Python ثم ما يكفي من الإحصاء ليعرف متى يكذب الرسم البياني. يقود اليوم في Datawheel الفريق الذي يبني نماذج التنبؤ بالمبيعات وتوقّف العملاء لعملاء في قطاع التجزئة.
ماذا يقول المتعلّمون
4.6
1,730 تقييم
Ahmed Farouk
قبل 8 أشهر
جئت من Excel ولم أكتب حلقة تكرار في حياتي. في النهاية كنت قد بنيت دالة تنظيف لملف الطلبات الفوضوي، وشرحت لمديري قفزة إيرادات الربع الرابع بعملية groupby واحدة.
Chloe Martin
قبل 6 أشهر
درس تحليل التواريخ وحده وفّر عليّ أسبوعًا في العمل. رؤية 05/03 و03/05 في العمود نفسه، وتعلّم كيف أميّز بينهما، هي بالضبط الفوضى التي أتعامل معها.
Kwame Mensah
قبل 3 أشهر
واضحة وصبورة، والتمارين داخل المتصفّح تعمل بسرعة. القسم الأول بطيء إن كنت تعرف أساسيات Python، لذا أتمنى لو كانت هناك طريقة لتخطّيه.