مصر24 - منصة رقمية ضخمة: أخبار عاجلة، أسعار الذهب والدولار، عقارات ووظائف، مواقيت الصلاة والقرآن، سفر وسياحة، بودكاست وملخصات كتب"
كورس Data Science in Arabic من الصفر 2026
Data Science in Arabic introduction #0 | علم البيا
📋 محتوى الكورس
58 درس · 22 ساعة 53 دقيقة
- 1 Data Science in Arabic introduction #0 | علم البيانات و تحليل البيانات بالعربي 14:27
- 2 Descriptive Analysis #1| Data Science in Arabic | الأحصاء الوصفية و تطبيق بستخدام الاكسيل 28:35
- 3 Statistical Math #2 | Data Science in Arabic | الرياضيات الاحصائية باستخدام الاكسيل 29:24
- 4 Statistical Math Part 2 #3 | Data Science in Arabic | الرياضيات الاحصائية باستخدام الاكسيل 26:02
- 5 Data Science Definition #4 | Data Science in Arabic | ماهو علم البيانات و تحليل البيانات 32:47
- 6 Inferential statistics introduction #5 | Data Science in Arabic | مقدمة في الاحصاء الاستدلالية 30:37
- 7 Correlation and Causality #6 | Data Science in Arabic | مفهوم الارتباط - علم البيانات 20:09
- 8 Variance , Covariance and correlation Explained With Excel #7 | Data Science in Arabic 41:59
- 9 Probability introduction #9 | Data Science in Arabic | مقدمة مبسطة في نظرية الاحتمالات 18:43
- 10 Conditional Probabilities #10 | Data Science in Arabic | الاحتمالات الشرطية 16:58
- 11 Variance Example and Percentiles #8 | Data Science in Arabic | مثال عن اهمية قياس انتشار البيانات 18:29
- 12 Random Variables and Random Process #11 | Data science in Arab 26:16
- 13 Data Analysis Course plan | Data Analysis in Arabic | دورة تحليل البيانات - خطة الكورس 11:54
- 14 Read and Slice the data Using Panda | Data Analysis in Arabic | تحليل البيانات 36:44
- 15 Handling Missing Values | Data Analysis in Arabic | التعامل مع البيانات المفقوده 27:54
- 16 Handling and visualizing the Outliers | Data analysis in Arabic | التعامل مع القيم الشاذة 28:11
- 17 Label-Encoding | Data Analysis with Python | معالجة البيانات - الترميز 16:30
- 18 Hot-Encoding for Categorical Data | Data Analysis with Python | الترميز الساخن 19:24
- 19 Data normalization | Data Analysis using Python 23:36
- 20 Visualization using Seaborn | Data Analysis with Python | تحليل البيانات و استعراضها بالرسم 27:50
- 21 Pivot Method | Data Analysis using python | الجداول المحورية 1 18:00
- 22 Pivot Table | Data Analysis using Python | الجداول المحورية 2 29:41
- 23 Group By | Data Analysis with Python | تجميع البيانات 17:45
- 24 Train and Test Data Split | Data Analysis using Python | تقسيم البيانات 23:46
- 25 Machine Learning Introduction| مقدمة في تعليم الالة مع مثال عملي بالاكسيل 32:07
- 26 Machine Learning Types with Examples | Machine Learning | انواع تعليم الالة مع مثال عملي بالاكسيل 21:20
- 27 Simple Linear Regression | Machine Learning | خوارزمية الانحدار الخطي البسيط 18:07
- 28 Regression Analysis Project | Machine Learning | مشروع عن الانحدار الخطي البسيط 31:10
- 29 Ordinary Least Square and Regression Errors | Machine Learning | معامل الخطئ في الانحدار الخطي 14:54
- 30 Multiple Linear Regression | Machine Learning | الانحدار الخطي المتعدد 16:53
- 31 Degrees of Freedom and Adjusted R-Squared | Machine Learning in Arabic 24:11
- 32 Linearity and Multicollinearity Assumption | Machine Learning in Arabic 14:54
- 33 Assumption of Autocorrelation | Machine Learning in Arabic 20:50
- 34 Autocorrelation and ACF Using Python | Machine Learning in Arabic 30:52
- 35 Endogeneity Assumption | Machine Learning in Arabic 13:02
- 36 Normality of Residuals | Machine Learning in Arabic 13:47
- 37 Assumption of Homoscadasticity | Machine Learning in Arabic 11:19
- 38 Introduction to final project | Data Science in Arabic 13:21
- 39 Kaggle Data Science Project | Data Science in Arabic | مشروع واقعي في علم البيانات من منافسات كاجل 2:02:53
- 40 Logistic Regression | Machine Learning in Arabic 23:08
- 41 Logistic Regression Project | Machine Learning in Arabic 35:30
- 42 Confusion Matrix | Machine Learning in Arabic 21:13
- 43 Vectors In Machine Learning | Machine Learning in Arabic 16:33
- 44 Matrices Foundation and Arithmetic | Machine Learning in Arabic | المصفوفات و العمليات الرياضية 29:56
- 45 Vector Transformation and Change of Basis | Machine Learning | بالعربي 27:37
- 46 Eigenvalues and Eigenvectors | Machine Learning in Arabic 20:23
- 47 Support Vector Classifier First intuition | Machine Learning in Arabic 18:44
- 48 SVM Part 2 Math Intuition 1 | Machine Learning in Arabic 13:02
- 49 SVM Part 3 Math Intuition 2 and Python implementation | Machine Learning in Arabic 17:12
- 50 SVM 4 Kernel Function | Machine Learning in Arabic | دالة النواة 19:18
- 51 Iris Classification Project with Support Vector Machine Using Python | تعليم الالة بالعربي 23:00
- 52 Regularization-Bias Variance Trade-off | Machine Learning in Arabic | تعليم الالة 14:05
- 53 Ridge Regression and implementation with Python | Machine Learning in Arabic 26:36
- 54 Plot Ridge Regression Line & Effect of Lambda/Alpha | Machine Learning in Arabic | تعليم الالة 22:54
- 55 Lasso Regression Explain and implement with Python | Machine Learning | تعليم الالة بالعربي 14:13
- 56 L1 and L2 for Multicollinearity and Feature Selection | Machine Learning in Arabic | تعليم الالة 14:12
- 57 Elasticnet Regularization | Machine Learning in Arabic | تعليم الالة 12:09
- 58 Introduction - Hypothesis Testing | علم البيانات بالعربي 18:52
📘 نظرة عامة على الكورس
يُقدّم هذا الكورس المجاني شرحاً شاملاً لـ Data Science in Arabic من الصفر في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning، ويستهدف المبتدئين الراغبين في بناء مهاراتهم العملية واحترافية في 2026. يُقدّمه Data & Code باللغة العربية بأسلوب مبسّط ومنظّم.
يضم الكورس 30 درساً بمدة إجمالية 12 ساعة ، تأخذك من الصفر حتى الاحتراف خطوةً بخطوة.
لماذا تتعلم Data Science in Arabic من الصفر؟
- الذكاء الاصطناعي من أسرع المجالات نمواً في سوق العمل، مع زيادة الطلب على المتخصصين بنسبة 300% خلال السنوات الأخيرة.
- مجاني بالكامل — ابدأ الآن دون أي رسوم
- شهادة إتمام معتمدة — أضفها لـ CV وLinkedIn
- تعلّم في أي وقت — بالسرعة التي تناسبك
- مجالات الذكاء الاصطناعي: رؤية الحاسب، معالجة اللغة الطبيعية، الروبوتيات، الألعاب، التنبؤ والتوصية.
مسار التعلم في هذا الكورس
يسير الكورس وفق مسار منطقي متدرّج: الرياضيات والإحصاء → Python → ML → Deep Learning → Specialization
المتطلبات السابقة
Python + رياضيات (إحصاء وجبر خطي) — يمكن لأي شخص البدء في هذا الكورس.
الأدوات والبرامج المستخدمة
- Python
- TensorFlow
- PyTorch
- Scikit-learn
- Jupyter
- Keras
- Hugging Face
متطلبات الجهاز
- RAM 16GB فأكثر
- GPU (NVIDIA RTX مُوصى)
- SSD سريع
- تخزين 500GB+
الوظائف المتاحة بعد إتمام الكورس
- AI Engineer
- ML Engineer
- Data Scientist
- AI Researcher
- NLP Engineer
متوسط رواتب Data Science in Arabic من الصفر 2026
- مصر: 12,000-40,000 ج
- السعودية: 18,000-50,000 ر
- أمريكا: $120,000-$200,000
كم من الوقت تحتاج لإتقان Data Science in Arabic من الصفر؟
- أساسيات ML: 40-60 ساعة
- Deep Learning: 60-100 ساعة
- تخصص كامل: 200-400 ساعة
الشهادات المعتمدة في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning
- Google ML Engineer
- AWS ML Specialty
- Coursera ML Specialization (Andrew Ng)
- Deep Learning Specialization
مشاريع عملية ستتمكن من بناؤها
- Image Classifier
- Chatbot
- Recommendation System
- Object Detection
- Sentiment Analysis
ماذا بعد هذا الكورس؟
بعد إتمام الكورس، يُوصى بالتعمق في: LLMs، Computer Vision، NLP، MLOps، Generative AI.
الأقسام الجامعية ذات الصلة
يُناسب هذا الكورس طلاب: كلية حاسبات ومعلومات، كلية هندسة (ذكاء اصطناعي)، جامعة القاهرة، جامعة عين شمس.
سجّل في كورس Data Science in Arabic من الصفر الآن، ابدأ رحلتك نحو الاحتراف في الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning مجاناً. تذكّر: أفضل وقت للتعلم هو الآن.
D
المدرّس / القناة
Data & Code
عدد الدروس
58 درس
المدة الإجمالية
22 ساعة 53 دقيقة
المستوى
مبتدئ
اللغة
العربية
الشهادة
مجانية عند الإكمال
المتطلبات
لا توجد متطلبات مسبقة
التصنيف
الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning
🎯 ماذا ستتعلم في هذا الكورس
✓
Data Science in Arabic introduction #0 | علم البيانات و تحليل البيانات بالعربي
✓
Descriptive Analysis #1| Data Science in Arabic | الأحصاء الوصفية و تطبيق بستخدام الاكسيل
✓
Statistical Math #2 | Data Science in Arabic | الرياضيات الاحصائية باستخدام الاكسيل
✓
Statistical Math Part 2 #3 | Data Science in Arabic | الرياضيات الاحصائية باستخدام الاكسيل
✓
Data Science Definition #4 | Data Science in Arabic | ماهو علم البيانات و تحليل البيانات
✓
Inferential statistics introduction #5 | Data Science in Arabic | مقدمة في الاحصاء الاستدلالية
✓
Correlation and Causality #6 | Data Science in Arabic | مفهوم الارتباط - علم البيانات
✓
Variance , Covariance and correlation Explained With Excel #7 | Data Science in Arabic
✓
+ 50 موضوع آخر...
💼 الوظائف التي يؤهلك لها الكورس
متعلق بـ الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning
❓ أسئلة شائعة عن الكورس
كم عدد دروس الكورس؟
يحتوي الكورس على 58 درس بإجمالي مدة 22 ساعة 53 دقيقة، وهي موزّعة بشكل تدريجي يبدأ من الأساسيات وينتهي بالتطبيقات العملية.
هل الكورس مجاني بالكامل؟
نعم، الكورس مجاني تماماً ومتاح بالكامل على منصة مصر 24 بدون أي رسوم أو اشتراك مدفوع. يمكنك البدء الآن فوراً.
هل الكورس مناسب للمبتدئين؟
الكورس موجّه لمستوى مبتدئ، وهو مناسب تماماً للمبتدئين الذين لا يمتلكون أي خبرة سابقة. يبدأ من الصفر خطوة بخطوة.
ما لغة الشرح في الكورس؟
الكورس مشروح باللغة العربية بأسلوب واضح ومبسّط يناسب جميع المستويات، مع التركيز على الجوانب العملية والتطبيقية.
هل يمكن تعلم الكورس بدون خبرة سابقة؟
نعم بالتأكيد. هذا الكورس مصمم خصيصاً للمبتدئين من الصفر، ولا يحتاج أي خبرة أو معرفة مسبقة في المجال.
كم يستغرق إتمام هذا الكورس؟
المدة الإجمالية للكورس هي 22 ساعة 53 دقيقة. إذا خصصت ساعة يومياً، يمكنك إتمامه في وقت قصير. لكن الأهم هو التطبيق والمراجعة، وليس السرعة.
هل أحصل على شهادة عند الإتمام؟
نعم، تحصل على شهادة إتمام مجانية من مصر 24 بعد مشاهدة جميع دروس الكورس. الشهادة تتطلب تسجيل الدخول لتتبع تقدمك.
من يقدم هذا الكورس؟
الكورس مقدم من Data & Code. يمكنك متابعة المزيد من محتواهم لتعميق معرفتك في المجال.
مرحباً بك في مصر 24
سجّل دخولك للاستمتاع بكل خدمات الموقع