عن هذا المعسكر
يُعد مخيم DataHub برنامجًا تدريبيًا مكثفًا ومتكاملًا، صُمم لإعداد جيل جديد من المتخصصين في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي، من خلال تجربة تعليمية عملية تحاكي متطلبات سوق العمل الحقيقي.
يأخذك المخيم في رحلة متدرجة تبدأ بأساسيات البرمجة باستخدام Python، وصولًا إلى بناء نماذج تعلم الآلة والتعلم العميق، وتحليل البيانات واستخلاص الرؤى، مع تطبيقات عملية على مشاريع حقيقية.
الأسئلة الشائعة
1. هل أحتاج إلى خبرة مسبقة في البرمجة؟
لا، المخيم مصمم ليبدأ معك من الصفر تمامًا، حيث نبدأ بأساسيات البرمجة بلغة Python ونتدرج حتى مستوى متقدم في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي.
2. هل المخيم مناسب لغير تخصصات IT؟
نعم، مناسب لجميع التخصصات، خاصة لمن يرغب بتغيير مساره المهني.
3. ما هي المهارات التي سأكتسبها؟
تحليل البيانات، بناء نماذج AI، استخدام Python و SQL و Power BI، وتنفيذ مشاريع حقيقية.
هل التدريب عملي أم نظري؟
التدريب عملي بشكل أساسي مع تطبيقات ومشاريع واقعية.
هل سأعمل على مشاريع حقيقية؟
نعم، ستطبق على بيانات حقيقية ومشاريع تحاكي سوق العمل.
كم مدة المخيم؟
حوالي 150 ساعة تدريبية مكثفة.
هل يمكن الحضور أونلاين؟
نعم، حضوري أو أونلاين أو تسجيلات حسب راحتك.
هل يوجد دعم خلال التدريب؟
نعم، متابعة يومية ودعم مباشر من المدربين.
هل سأحصل على شهادة؟
نعم، شهادة حضور وشهادات معتمدة حسب البرنامج.
مراحل المعسكر
1
أساسيات البرمجة بلغة Python
مقدمة في Python
المتغيرات وأنواع البيانات (Strings, Lists, Dictionaries)
العمليات الأساسية
الجمل الشرطية (If / Else)
الحلقات (Loops)
الدوال (Functions)
بيئة العمل Jupyter Notebook
كتابة كود تفاعلي وتحليل البيانات
2
مكتبات تحليل البيانات (Pandas & NumPy)
مقدمة في Pandas
DataFrames و Series
قراءة البيانات من ملفات CSV
تصفية وترتيب البيانات
تنظيف البيانات (Data Cleaning)
العمليات الحسابية باستخدام NumPy
التحليل الإحصائي الأساسي
تجميع البيانات (Grouping & Aggregation)
3
تصور البيانات (Data Visualization)
مقدمة في Matplotlib
مقدمة في Seaborn
إنشاء الرسوم البيانية (Line, Bar, Scatter)
Histogram وتحليل التوزيع
Heatmaps وتحليل العلاقات
Exploratory Data Analysis (EDA)
تخصيص الرسوم البيانية
تحليل الأنماط والاتجاهات
4
قواعد البيانات باستخدام SQL
مقدمة في قواعد البيانات
أساسيات SQL (SELECT, WHERE, ORDER BY)
LIMIT و Filtering
GROUP BY و Aggregations
JOIN بين الجداول
Subqueries و CTE
Window Functions
تحليل البيانات باستخدام SQL
بناء استعلامات متقدمة
5
تحليل البيانات المتقدم
إنشاء وتحليل Datasets
تصنيف البيانات
تحليل الاتجاهات
معالجة البيانات الكبيرة
بناء تقارير تحليلية
تطبيقات عملية على بيانات حقيقية
6
Power BI وبناء Dashboards
مقدمة في Power BI
استيراد البيانات (Excel, CSV, SQL)
تنظيف البيانات باستخدام Power Query
Data Modeling (Relationships)
بناء الرسوم البيانية
استخدام DAX
بناء Dashboards تفاعلية
إنشاء KPIs
نشر التقارير
7
أساسيات تعلم الآلة (Machine Learning)
مقدمة في Machine Learning
Supervised Learning
Unsupervised Learning
Linear Regression
Decision Trees
KNN Algorithm
تدريب النماذج
تقييم النماذج (Accuracy, Precision, Recall)
8
تعلم الآلة المتقدم
Random Forest
Gradient Boosting
Ensemble Learning
Hyperparameter Tuning
Grid Search & Random Search
Cross Validation
تحسين دقة النماذج
9
التعلم العميق (Deep Learning)
مقدمة في Neural Networks
Perceptron
Activation Functions (ReLU, Sigmoid, Softmax)
Backpropagation
Gradient Descent
TensorFlow & Keras
بناء نموذج Neural Network
تدريب النماذج
10
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
مقدمة في NLP
Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
تحليل النصوص
تصنيف النصوص
نماذج BERT
Fine-tuning للنماذج
تطبيقات NLP العملية
11
Transformers والنماذج المتقدمة
مقدمة في Transformers
Attention Mechanism
Self-Attention
Multi-Head Attention
نماذج BERT و GPT
بناء نموذج Transformer بسيط
تطبيقات متقدمة
12
الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)
مقدمة في Computer Vision
تحليل الصور
التعرف على الأنماط
تطبيقات عملية
استخدام Deep Learning في الصور
13
المشروع النهائي (Capstone Project)
اختيار Dataset
تحليل البيانات
بناء نموذج Machine Learning
تحسين النموذج
بناء Dashboard
عرض المشروع
نشر المشروع
14
التأهيل لسوق العمل
بناء Portfolio احترافي
إنشاء حساب LinkedIn قوي
العمل Freelancing
التحضير للمقابلات
عرض المشاريع باحتراف