Data Analysis with Python: PCAD Exam Preparation

ابنِ على مهاراتك الأساسية وتولَّ أعمال التحليل الفعلية من بدايتها إلى نهايتها. على مدى سبعة أيام تدمج البيانات من قواعد البيانات وواجهات API

7 أياممتوسط9 وحداتPCAD: Certified Associate Data Analyst with Python

سجّل أو استفسر ←اسأل عبر واتساب

نظرة عامة

ابنِ على مهاراتك الأساسية وتولَّ أعمال التحليل الفعلية من بدايتها إلى نهايتها. على مدى سبعة أيام تدمج البيانات من قواعد البيانات وواجهات API، وتكتب استعلامات SQL تحليلية، وتهيّئ مجموعات بيانات معقّدة بتقنيات pandas المتقدّمة.

ثم تختبر الفرضيات، وتبني نماذج الانحدار ونماذج تعلّم الآلة الأساسية وتقيّمها، وتحوّل النتائج إلى تقارير ولوحات معلومات تدعم اتخاذ القرار. وتهيّئك أسئلة التدريب طوال الدورة لاختبار Certified Associate Data Analyst with Python.

ما ستتعلّمه

المحتوى التقني أدناه معروضٌ باللغة الإنجليزية كما ورد في منهاج الدورة، حفاظاً على دقّة المصطلحات.

Acquire and combine data from files, relational databases and APIs
Write SQL queries with joins, grouping and filtering for analysis
Prepare complex datasets with advanced pandas techniques
Apply inferential statistics and hypothesis testing to business questions
Build and evaluate regression and basic machine learning models
Design visualisations and reports that support decisions
Approach the PCAD exam with a clear understanding of its format and question styles

المنهاج

9 وحدات

From business question to analysis plan
Reproducible analysis workflows
Documenting assumptions and decisions
Data ethics and governance

SQL joins, subqueries and aggregation
Connecting Python to databases
Working with REST APIs and JSON
Combining data from several sources

Reshaping with pivot and melt
Working with dates and times
Text cleaning and categorical data
Feature engineering basics
Data quality checks

Univariate and multivariate exploration
Detecting patterns, trends and anomalies
Segmenting and comparing groups
Summarising insights

Sampling and confidence intervals
Hypothesis testing
t-tests and chi-square tests
Interpreting p-values and effect sizes

Simple and multiple linear regression
Logistic regression concepts
Model assumptions and diagnostics
Evaluating model performance

Supervised and unsupervised learning
Training and test splits
Working with scikit-learn
Clustering basics
Avoiding overfitting

Advanced charts with Matplotlib and Seaborn
Designing dashboards and reports
Communicating uncertainty
Writing data-driven recommendations

PCAD exam structure and question types
Timed practice questions
Reviewing weak areas
Test-day preparation

لمن هذه الدورة

المحلّلون الملمّون بأساسيات Python والإحصاء الراغبون في تعميق مهاراتهم والحصول على شهادة PCAD.

قبل أن تبدأ

Knowledge equivalent to the PCED level, or our Data Analysis with Python: PCED Exam Preparation course
Working knowledge of Python, pandas and basic statistics

الشهادة