Data Science with Python: A Practical Introduction — PickAClass
⏱ 2 ساعة 30 دقيقة 📚 25 دورة 🎧 النسخة الصوتية

Data Science with Python: A Practical Introduction

Learn to import, clean, analyze, and visualize data using Python and its modern data science libraries, even if you have no prior programming experience.

  • 💬 مدرب ذكاء اصطناعي
    اسأل عن أي درس واحصل على إجابة واضحة فورًا، في أي وقت.
  • 🕐 ابدأ في أي وقت
    بلا جداول أو مواعيد نهائية — تعلّم بوتيرتك، وقتما يناسبك.
  • 🌐 بالعربية
    الدروس والمهام والشهادة — كل ذلك بلغتك بالكامل.

حول هذه الدورة

Data is everywhere, but raw information is only valuable when you can extract meaningful insights from it. Python has become the industry-standard language for data science due to its simplicity and powerful ecosystem of libraries. This text-only course guides you from absolute beginner to confidently handling real-world data. You will start with core programming concepts and foundational terminology before moving on to practical techniques for manipulating, cleaning, and exploring datasets. In this course, you will: 1. Understand foundational Python syntax and data structures essential for data science. 2. Clean and prepare messy, real-world datasets using modern pandas techniques. 3. Perform exploratory data analysis to discover trends and patterns. 4. Create clear, informative data visualizations to communicate your findings. 5. Apply basic statistical concepts and predictive modeling workflows to data. You will progress naturally from setting up your development environment to performing complete data analyses. Each concept is reinforced with clear written explanations and practical code-based exercises. This course is designed for absolute beginners with no prior programming or data science experience who want to build a solid, practical foundation in modern data analysis. Start your journey into the world of data science today.

محتوى الدورة

ما الذي ستحصل عليه

  • 📜 شهادة إتمام
    أضفها إلى ملفك على LinkedIn
  • 💬 مدرّس AI شخصي
    عالق في دورة؟ اسأل مدرّسك المدمج أي شيء، في أي وقت.
  • 🎧 النسخة الصوتية مضمَّنة
    تعلَّم أثناء تنقُّلك — دون شاشة
  • ♾️ وصول مدى الحياة
    عُد متى شئت، بلا انتهاء
  • 📱 الهاتف أو الكمبيوتر
    يعمل في أي مكان وعلى أي جهاز
  • 💸 استرداد خلال 14 يومًا
    دون أسئلة
  • ⚡ قصير ومركَّز
    2 ساعة 30 دقيقة من المحتوى التطبيقي

شهادة إتمام

كل دورة تكملها على PickAClass تُصدر شهادة كهذه — أصلية، بكودها الخاص، قابلة للتحقّق عبر الرابط، ومفصّلة عمّا أُثبت فعلًا.

P
PickAClass
ملف المهارات · قابل للتحقّق
وثيقة
شهادة إتقان
تشهد هذه الوثيقة بأن
الاسم واللقب
أثبت بنجاح إتقان
Data Science with Python: A Practical Introduction
المهارات المُثبَتة
✓
تحليل أنماط السلوك
تأسيسي
1.2 ساعة
✓
أطر معمارية لاتخاذ القرارات
متمكّن
1.4 ساعة
✓
تصميم اختبار A/B
متمكّن
1.7 ساعة
✓
كتابة نصوص سلوكية
متقدّم
1.9 ساعة
P
PickAClass — الاسم واللقب
Data Science with Python: A Practical Introduction
صفحة 2 من 2
تفاصيل الأداء
ملخّص العمل الدراسي
الدورات المكتملة 14 / 14
أسئلة التدريب 26 / 28
الواجبات المُسلَّمة 4 (متوسط 4.5 / 5)
المشروع الختامي تمت مراجعته — 4.6 / 5
إجمالي التدريب 6.2 ساعة
معيار الأداء
ترتيب الدفعة ضمن أفضل 12% من 1,625
وقت الإكمال 11 يومًا (الوسيط: 22)
درجة الإتقان 91 / 100
درجة أسئلة التدريب 94%
التحقّق من المهارة مسار مهارة موثّق
تحقّق من هذه الشهادة
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
صادر وفق المعايير الأكاديمية لـPickAClass. تعكس مستويات المهارة الأداء المُقيَّم وفق معيار كفاءات الدورة. هذه شهادة أصلية لهذه المنصّة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد — كن أول من يشارك تجربته.

اكتب مراجعة

☆☆☆☆☆
سنطلب منك تسجيل الدخول بعد الإرسال — تُحفظ مسودتك.

المتعلمون أخذوا أيضًا

الأسئلة الشائعة

ما الذي أحتاجه لأخذ هذه الدورة؟ +

يكفي هاتف أو كمبيوتر متصل بالإنترنت. بدون تثبيتات أو أجهزة خاصة.

كيف يمكنني الدفع؟ +

بالبطاقة عبر Stripe. لا نخزن بيانات البطاقة — يتولى Stripe ذلك بأمان.

هل يمكنني استرداد المال؟ +

نعم — استرداد كامل خلال 14 يومًا، دون أسئلة.

إلى متى يستمر وصولي؟ +

إلى الأبد. بمجرد الشراء، الدورة لك تعود إليها متى شئت.

هل سأحصل على شهادة؟ +

نعم. عند الإتمام ستحصل على شهادة يمكنك إضافتها إلى ملفك في LinkedIn.

مصمَّم للعاملين في
التقنية التصميم المالية التسويق الرعاية الصحية التعليم الضيافة التصنيع