Python for Data Science and Web Development
الجدول الزمني والرسوم
الجداول الحضورية
| التاريخ | المكان | الرسوم | |
|---|---|---|---|
| 16 أغسطس-03 سبتمبر 2026 | القاهرة | $3500 | |
| 18 أكتوبر-12 نوفمبر 2026 | القاهرة | $3500 |
الجداول الأونلاين
أصبحت لغة Python من أكثر اللغات استخداماً في تطوير الحلول الرقمية الحديثة، بسبب بساطتها وقوة مكتباتها وتعدد استخداماتها في تحليل البيانات وتطوير تطبيقات الويب والأتمتة. ومع توسع اعتماد المؤسسات على البيانات والخدمات الرقمية، تزداد الحاجة إلى مطورين قادرين على بناء حلول عملية تربط بين المعالجة التحليلية، وقواعد البيانات، وواجهات البرمجة، والتطبيقات القابلة للنشر.
يركز هذا البرنامج التدريبي من AINFCT على تمكين المشاركين من استخدام Python بطريقة مهنية متدرجة، بدءاً من أساسيات اللغة وبناء البرامج، مروراً بالتعامل مع الملفات والبيانات، ثم استخدام مكتبات التحليل والتصور، وصولاً إلى بناء تطبيقات ويب وخدمات API قابلة للاختبار والنشر. كما يوازن البرنامج بين الجانب البرمجي والتحليلي بحيث يكتسب المشارك قدرة عملية على تحويل المتطلبات إلى حلول قابلة للتشغيل.
يوفر البرنامج قيمة تطبيقية واضحة من خلال ربط مفاهيم البرمجة بسيناريوهات واقعية في البيانات والويب، مع التركيز على الممارسات النظيفة والقابلة للتطوير داخل بيئات العمل.
فيما يلي الأهداف الرئيسية لهذا البرنامج التدريبي:
- تطبيق أساسيات Python في بناء برامج عملية.
- معالجة البيانات باستخدام مكتبات تحليل متخصصة.
- تصميم واجهات برمجة تطبيقات ويب فعالة.
- استخدام قواعد البيانات داخل تطبيقات Python.
- اختبار الشيفرة وتحسين جودة الحلول البرمجية.
- نشر تطبيقات Python وفق ممارسات منظمة.
- شرح تفاعلي مدعوم بأمثلة برمجية مباشرة.
- تمارين عملية متدرجة بعد كل محور رئيسي.
- مشروع تطبيقي يدمج البيانات وتطوير الويب.
- مراجعات قصيرة لتعزيز الفهم وتصحيح الأخطاء.
- نقاشات مهنية حول الممارسات البرمجية السليمة.
يمكن تعزيز قدرات التطوير والتحليل الرقمي داخل المؤسسة من خلال:
- تسريع بناء حلول بيانات وتطبيقات داخلية.
- تحسين جودة الشيفرة وقابلية الصيانة.
- دعم قرارات الأعمال بتحليلات عملية.
- تعزيز التكامل بين البيانات والخدمات الرقمية.
يساعد البرنامج المشاركين على:
- اكتساب مهارات برمجة Python بثقة عملية.
- تحليل البيانات باستخدام أدوات مهنية.
- بناء تطبيقات ويب وخدمات API.
- تنظيم المشاريع البرمجية بأسلوب احترافي.
يناسب هذا البرنامج المشاركين الراغبين في بناء مهارات عملية في Python تجمع بين تحليل البيانات وتطوير تطبيقات الويب. كما يفيد فرق التقنية التي تحتاج إلى تطوير حلول رقمية خفيفة وقابلة للتوسع.
- مطورو البرمجيات في المستوى المبتدئ والمتوسط.
- محللو البيانات الراغبون في تطوير مهارات Python.
- مختصو تقنية المعلومات والتحول الرقمي.
- خريجو التخصصات التقنية والبرمجية.
- فرق المشاريع الرقمية والتطبيقات الداخلية.
اليوم الأول: مدخل إلى Python وبيئة العمل
- خصائص Python واستخداماتها في البيانات والويب.
- تثبيت بيئة العمل وإدارة المفسر والحزم.
- استخدام محررات الشيفرة والدفاتر التفاعلية.
- تنفيذ البرامج البسيطة وفهم رسائل الأخطاء.
- تنظيم ملفات المشروع بطريقة مبدئية.
اليوم الثاني: أساسيات اللغة وبناء الجمل البرمجية
- المتغيرات وأنواع البيانات الأساسية.
- العمليات الحسابية والمنطقية والنصية.
- التحكم في تدفق البرنامج باستخدام الشروط.
- الحلقات التكرارية واستخداماتها العملية.
- كتابة شيفرة واضحة قابلة للقراءة.
اليوم الثالث: هياكل البيانات في Python
- القوائم والصفوف والمجموعات والقواميس.
- اختيار هيكل البيانات المناسب للحالة.
- التكرار على البيانات وتطبيق التحويلات.
- الفهم القائم على List Comprehension.
- التعامل مع البيانات المتداخلة.
اليوم الرابع: الدوال والتنظيم البرمجي
- تعريف الدوال واستدعاؤها وتمرير المعاملات.
- نطاق المتغيرات وإرجاع القيم.
- تقسيم البرامج إلى وحدات قابلة لإعادة الاستخدام.
- استخدام الوحدات والحزم القياسية.
- توثيق الدوال وكتابة تعليقات مفيدة.
اليوم الخامس: الملفات والاستثناءات والتعامل مع الأخطاء
- قراءة الملفات النصية وكتابتها.
- التعامل مع CSV وJSON مبدئياً.
- إدارة الاستثناءات باستخدام try وexcept.
- تسجيل الأخطاء وتتبع المشكلات البرمجية.
- بناء برامج أكثر تحملاً للأخطاء.
اليوم السادس: البرمجة الكائنية في Python
- مفهوم الأصناف والكائنات والخصائص.
- الدوال داخل الأصناف وبناء الكائنات.
- الوراثة والتغليف في التصميم البرمجي.
- تنظيم المنطق داخل نماذج كائنية.
- استخدام البرمجة الكائنية في تطبيقات عملية.
اليوم السابع: إدارة الحزم والبيئات الافتراضية
- إنشاء البيئات الافتراضية وإدارتها.
- تثبيت الحزم باستخدام pip.
- إدارة الاعتماديات داخل ملفات المشروع.
- فهم بنية المشروع البرمجي الاحترافية.
- استخدام Git مبدئياً لتتبع التغييرات.
اليوم الثامن: مدخل إلى علوم البيانات باستخدام Python
- مفهوم دورة حياة مشروع البيانات.
- مصادر البيانات وأنماطها الشائعة.
- استيراد البيانات وتحضيرها للتحليل.
- فهم جودة البيانات ومشكلاتها.
- تحديد أسئلة التحليل ومخرجاته.
اليوم التاسع: تحليل البيانات باستخدام pandas
- إنشاء DataFrame واستكشاف البيانات.
- اختيار الصفوف والأعمدة وتصفيتها.
- تنظيف القيم المفقودة والمكررة.
- الفرز والتجميع والتحويلات الأساسية.
- استخراج مؤشرات تحليلية قابلة للاستخدام.
اليوم العاشر: NumPy والمعالجة العددية
- المصفوفات والعمليات العددية الأساسية.
- الفهارس والتقطيع والبث العددي.
- العمليات الإحصائية المبدئية.
- تحسين كفاءة المعالجة العددية.
- ربط NumPy بتحليل البيانات في pandas.
اليوم الحادي عشر: تصور البيانات والتقارير التحليلية
- مبادئ اختيار الرسم المناسب للبيانات.
- إنشاء الرسوم باستخدام مكتبات Python.
- تحسين وضوح الرسوم والعناوين والمحاور.
- تحويل التحليل إلى قصة بيانات مختصرة.
- إعداد مخرجات تحليلية قابلة للمشاركة.
اليوم الثاني عشر: مدخل إلى التعلم الآلي التطبيقي
- مفاهيم البيانات التدريبية والاختبارية.
- التمييز بين التصنيف والانحدار والتجميع.
- استخدام scikit-learn في نماذج بسيطة.
- تقييم النماذج بمقاييس أساسية.
- فهم حدود النموذج والتحيز في البيانات.
اليوم الثالث عشر: أساسيات تطوير الويب باستخدام Python
- فهم بنية تطبيقات الويب الحديثة.
- مفهوم العميل والخادم وHTTP.
- إعداد مشروع ويب بسيط باستخدام Flask.
- تعريف المسارات ومعالجة الطلبات.
- إرجاع الاستجابات والقوالب الأساسية.
اليوم الرابع عشر: قواعد البيانات داخل تطبيقات Python
- مفاهيم قواعد البيانات العلائقية الأساسية.
- استخدام SQL في الاستعلامات الشائعة.
- ربط تطبيق Python بقاعدة بيانات.
- تنفيذ عمليات الإنشاء والقراءة والتحديث والحذف.
- إدارة الاتصال والتعامل مع الأخطاء.
اليوم الخامس عشر: بناء واجهات برمجة التطبيقات API
- مفهوم REST واستخداماته العملية.
- تصميم نقاط النهاية والموارد.
- استقبال البيانات وإرجاع JSON.
- التحقق من المدخلات ومعالجة الأخطاء.
- اختبار API باستخدام أدوات مناسبة.
اليوم السادس عشر: تطبيقات الويب المتقدمة والأمان الأساسي
- إدارة الجلسات والمصادقة بشكل مبدئي.
- التعامل مع النماذج والتحقق من البيانات.
- حماية المدخلات من الأخطاء الشائعة.
- مبادئ أمان تطبيقات الويب وفق OWASP.
- تحسين تنظيم الطبقات داخل التطبيق.
اليوم السابع عشر: اختبار الشيفرة وضمان الجودة
- كتابة اختبارات وحدات باستخدام pytest.
- اختبار الدوال والمسارات البرمجية.
- استخدام بيانات اختبار مناسبة.
- تحليل التغطية ومعالجة حالات الفشل.
- تحسين الشيفرة عبر إعادة الهيكلة.
اليوم الثامن عشر: التكامل بين البيانات وتطبيقات الويب
- عرض نتائج التحليل داخل تطبيق ويب.
- بناء لوحة بيانات مبسطة باستخدام Python.
- ربط ملفات البيانات بواجهات الاستخدام.
- تحديث البيانات ومعالجة المدخلات.
- تحسين تجربة المستخدم في العروض التحليلية.
اليوم التاسع عشر: النشر والتشغيل وإدارة الإعدادات
- تجهيز التطبيق للنشر في بيئة تشغيل.
- إدارة المتغيرات السرية والإعدادات.
- فهم أساسيات الخوادم والحاويات.
- تسجيل الأحداث ومراقبة الأخطاء.
- إعداد ملفات الاعتماديات والتشغيل.
اليوم العشرون: مشروع تطبيقي ومراجعة تكاملية
- تجميع المتطلبات وتحويلها إلى مشروع مصغر.
- بناء مسار بيانات وتطبيق ويب متكامل.
- اختبار الوظائف وتحسين جودة الشيفرة.
- عرض المخرجات ومناقشة قرارات التصميم.
- تحديد خطة تطوير مهارات بعد البرنامج.
يمتد البرنامج لمدة 20 يوماً تدريبياً، بواقع 4 ساعات تدريبية يومياً. يبدأ كل يوم بمراجعة قصيرة لما سبق، ثم شرح المفاهيم الأساسية، يلي ذلك تطبيق عملي موجه، وينتهي اليوم بمراجعة للنتائج والأخطاء الشائعة. يتم تخصيص الأيام الأخيرة لتكامل المهارات من خلال مشروع تطبيقي يربط علوم البيانات بتطوير الويب.
يعتمد التقييم على المشاركة العملية، وتمارين البرمجة اليومية، وجودة تنفيذ المشروع التطبيقي، وقدرة المشاركين على تفسير الحلول وتحسينها. يحصل المشاركون في نهاية البرنامج على شهادة حضور/إتمام من AINFCT وفق متطلبات الحضور والمشاركة المعتمدة.
- برمجة Python العملية.
- تحليل البيانات.
- تطوير تطبيقات الويب.
- تصميم واجهات API.
- اختبار الشيفرة.
- نشر التطبيقات.
مقدمي الخدمات و الشراكات
مقدمي الخدمات و الشراكات