Python for Data Analysis

Who Is This Course For?

الفئة المستهدفة

💼

Students, fresh graduates, and professionals who want to move beyond Excel and start coding for analysis. طلبة وخريجون وموظفون يرغبون في الانتقال لما بعد إكسل والبدء في برمجة التحليلات.

What Will I Be Able to Do?

ماذا سأتعلم؟

1

Use Python and Jupyter effectively.

استخدام بايثون ودفاتر Jupyter بفعالية.
2

Load and clean data with pandas.

تحميل وتنظيف البيانات باستخدام مكتبة pandas.
3

Explore, filter, and summarize datasets.

استكشاف وتصفية وتلخيص مجموعات البيانات.
4

Export results and clean reports.

تصدير النتائج والتقارير المنظفة.

Course Overview

نظرة عامة على الدورة

This course introduces Python, Jupyter Notebooks, and the pandas library with a focus on practical analysis. It is perfect for those who want to move beyond the limitations of Excel and start writing scripts in a friendly, guided environment. No prior programming is required.

تعرّف هذه الدورة بلغة بايثون ودفاتر Jupyter ومكتبة pandas مع التركيز على التطبيق العملي. إنها مثالية لمن يريد تجاوز قيود إكسل والبدء في كتابة الأكواد في بيئة مريحة وموجهة خطوة بخطوة. لا يُشترط وجود أي خبرة سابقة في البرمجة.

🛠 What You'll Build

🛠 ماذا ستبني؟

Small analysis scripts that can read data files, clean them automatically, and produce useful summaries.

شيفرات مصغرة (سكربتات) قادرة على قراءة ملفات البيانات، وتنظيفها تلقائياً، وإنتاج ملخصات مفيدة.

Curriculum

المنهج الدراسي

Module 1: Python Basics for Data الوحدة 1: أساسيات بايثون للبيانات ▼

Introduction to Jupyter Notebooks and Python syntax

مقدمة في دفاتر Jupyter وصيغة بايثون

Variables, data types, lists, and dictionaries

المتغيرات، وأنواع البيانات، والقوائم، والقواميس

Loops and conditional statements (IF/ELSE)

الحلقات التكرارية والجمل الشرطية

Writing and using basic functions

كتابة واستخدام الدوال الأساسية

Module 2: Introduction to Pandas الوحدة 2: مقدمة في مكتبة Pandas ▼

Understanding Series and DataFrames

فهم السلاسل وإطارات البيانات (DataFrames)

Importing data from CSV and Excel files

استيراد البيانات من ملفات CSV وإكسل

Exploring datasets using head(), info(), and describe()

استكشاف وفحص مجموعات البيانات الأساسية

Selecting, filtering, and locating specific rows and columns

تحديد وتصفية الصفوف والأعمدة

Module 3: Data Cleaning & Preparation الوحدة 3: تنظيف وتجهيز البيانات ▼

Handling missing data and null values

التعامل مع البيانات المفقودة والقيم الفارغة

Renaming columns and altering data types

إعادة تسمية الأعمدة وتعديل أنواع البيانات

Sorting and ranking data

فرز وترتيب البيانات

Creating new calculated columns using basic logic

إنشاء أعمدة محسوبة جديدة

Module 4: Aggregation, Visualization & Export الوحدة 4: التجميع، التصوير، والتصدير ▼

Grouping data and creating pivot tables (groupby)

تجميع البيانات وإنشاء الجداول المحورية

Merging and joining multiple datasets together

دمج وربط مجموعات بيانات متعددة

Basic data visualization with Matplotlib/Seaborn

التصوير الأساسي للبيانات باستخدام Matplotlib

Exporting cleaned data and reports to Excel and CSV

تصدير البيانات المنظفة إلى إكسل وCSV

Your Instructor

المدرب

👤

TBA

يحدد لاحقًا

A data and programming trainer who uses Python daily in analysis and teaching.

مدرب بيانات وبرمجة يستخدم بايثون بشكل يومي في التحليل والتدريب.

Upcoming Cohort

الدفعة القادمة

📍 Muscat, Oman📍 مسقط، عُمان 👥 Max 20 Seats👥 ٢٠ مقعد كحد أقصى

160 OMR ر.ع