انتقل إلى المحتوى
Kayfa Academy
انتقل إلى الحجزكل الدبلومات

دبلومة تحليل البيانات

برنامج مدّته خمسة أشهر, يجمع بين مرونة المحاضرات المسجَّلة وتفاعل الجلسات المباشرة.

المدة
14 أسبوعًا · حوالي 3 أشهر
طريقة الدراسة
دروس مسجّلة + جلسات مباشرة أسبوعية

حمّل المنهج (PDF)شاركها على واتساب

1234567891011121314
14 أسبوعًاوحدةأسبوع مشترك بين وحدتين

قبل أن تبدأ

  • فهم أساسي لمفاهيم تحليل البيانات والبرمجة, إلى جانب الإلمام بـ Excel ومعرفة أوّليّة بقواعد البيانات (للمساقات التي تتضمّن SQL).
  • بعض المساقات التمهيديّة لا تتطلّب أيّ خبرة سابقة, مثل أساسيات Python لعلم البيانات.

بعد 14 أسبوعًا ستكون قادرًا على:

  • فهم مجال علم البيانات وأدواره ومساراته المهنيّة.
  • بناء خطوط بيانات مؤتمتة بالكامل من المُدخل الخام إلى لوحة التحكُّم النهائية باستخدام Power Query.
  • كتابة استعلامات SQL مُعقَّدة ومُحسَّنة باستخدام CTEs ودوال النوافذ وأنواع JOIN المتقدّمة.
  • بناء حلول BI متكاملة من البيانات الخام حتى لوحة تحكُّم تفاعلية منشورة.
  • كتابة كود Python نظيف وفعّال لمعالجة البيانات وتحليلها.
  • تنفيذ سير عمل تحليلي كامل من البيانات الخام وصولًا إلى توصية تجارية.
  • التواصل بثقة في البيئات المهنيّة الناطقة بالإنجليزية.
  • اجتياز المقابلات التقنية والسلوكيّة لوظائف البيانات للمستوى الابتدائي والمتوسّط.

الوظائف التي تؤهّلك لها الدبلومة

  • محلِّل بيانات

    التقدّم بثقة لوظائف محلِّل البيانات بملف مهني متكامل.

  • العمل الحرّ في البيانات

    بناء قاعدة عملاء للعمل الحرّ أو العمل عن بُعد.

لا نعدك بوظيفة، بل نعدّك لها.

ما ستتعلمه في 14 أسبوعًا

  • 14 أسبوعًا
  • 8 وحدات
  • محدَّث أكتوبر 2026
حمّل المنهج (PDF)عربي · 4.3 MB · 17 صفحة

المرحلة التقنية · من الأسبوع 1 إلى 11

  1. 1مقدّمة في علم البيانات وتحليل البياناتمن الأسبوع 1 إلى 3
    • دورة حياة علم البيانات: جمع البيانات، تنظيفها، تحليلها، نمذجتها، توصيل نتائجها، ثم نشرها.
    • أنواع التحليل: وصفي، تشخيصي، تنبّؤي، وإرشادي.
    • الأدوار الرئيسية في مجال البيانات: محلِّل بيانات، عالم بيانات، مهندس بيانات، مطوّر BI، ومهندس تعلّم آلة.
    • أنواع البيانات: منظّمة، شبه منظّمة، وغير منظّمة — مع أمثلة واقعية.
    • مقدّمة في الإحصاء: المتوسط، الوسيط، المنوال، التباين، والانحراف المعياري.
    • نظرة عامّة على منظومة الأدوات: Excel, SQL, Power BI، و Python.
    • إعداد بيئة العمل: Jupyter Notebook, Google Colab، و Anaconda.
    • مقدّمة في توظيف الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات: استخدام ChatGPT في مهام البيانات، وCopilot في Excel و Power BI، إضافة إلى أخلاقيات البيانات وخصوصيتها والاستخدام المسؤول لها.

    ستكون قادرًا على:

    • فهم مجال علم البيانات وأدواره ومساراته المهنيّة.
    • التعامل بثقة مع Jupyter Notebook وGoogle Colab.
    • تطبيق الإحصاء الوصفي الأساسي على مجموعات بيانات حقيقية.
    • اختيار الأداة المناسبة لكلّ نوع من المشكلات.
    • Excel
    • SQL
    • Power BI
    • Python
    • Jupyter Notebook
    • Google Colab
    • Anaconda
    • ChatGPT
    • Microsoft Copilot
  2. 2Excel المتقدّم لتحليل البياناتمن الأسبوع 4 إلى 5
    • مراجعة الدوال الأساسية: SUM, COUNT, AVERAGE, IF، والمنطق المتداخل (Nested Logic).
    • دوال البحث المتقدّمة: VLOOKUP, HLOOKUP, XLOOKUP, INDEX/MATCH, XMATCH.
    • الدوال المنطقية والإحصائية: SUMIFS, COUNTIFS, AVERAGEIFS, IFERROR, ISERROR.
    • دوال المصفوفات الديناميكية: FILTER, SORT, SORTBY, UNIQUE, SEQUENCE, RANDARRAY.
    • الجداول المحوريّة (Pivot Tables): التجميع، الحقول المحسوبة، أدوات التصفية (Slicers)، الجداول الزمنية، والرسوم المحوريّة.
    • أساسيات لغة Power Query M: كتابة خطوات مخصّصة وبناء استعلامات قابلة لإعادة الاستخدام.
    عرض الكل (12)
    • الاتصال بمصادر البيانات الخارجية: CSV، بيانات الويب، SharePoint، SQL Server، و OneDrive.
    • التنسيق الشرطي: القائم على القواعد، مجموعات الأيقونات، أشرطة البيانات، والتدرّجات اللونية.
    • التحقُّق من صحّة البيانات: القوائم المنسدلة، قيود الإدخال، وتنبيهات الأخطاء.
    • تحليل ماذا-لو (What-If): Scenario Manager, Goal Seek، و Data Tables.
    • تصميم لوحات التحكُّم: دمج الرسوم البيانية، أدوات التصفية، بطاقات مؤشّرات الأداء (KPI Cards)، والعناوين الديناميكية.
    • Microsoft Copilot في Excel: كتابة المعادلات بمساعدة الذكاء الاصطناعي، تلخيص البيانات، وتوليد الرؤى، مع مقدّمة لتسجيل الماكرو لأتمتة المهام.

    ستكون قادرًا على:

    • بناء خطوط بيانات مؤتمتة بالكامل من المُدخل الخام إلى لوحة التحكُّم النهائية باستخدام Power Query.
    • إتقان أدوات البحث والمنطق في Excel كاملةً.
    • تصميم لوحات تحكُّم ديناميكية تفاعلية لتقارير الأعمال.
    • استخدام الذكاء الاصطناعي (Copilot) لتسريع مهام Excel الشائعة.
    • Excel
    • Power Query
    • Microsoft Copilot
  3. 3برمجة MS SQL Serverمن الأسبوع 6 إلى 7
    • أساسيات قواعد البيانات العلائقية: الجداول، المفاتيح الأساسية والخارجية، والتطبيع حتى الصيغة الثالثة (3NF).
    • SQL الأساسي: SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING, DISTINCT, TOP.
    • أنواع JOIN: INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER, CROSS, SELF JOIN.
    • الاستعلامات الفرعية (Subqueries): المترابطة وغير المترابطة، داخل جمل SELECT و WHERE و FROM.
    • تعبيرات الجدول العامّة (CTEs): الفردية، المتعدّدة، والعودية (Recursive).
    • دوال النوافذ (Window Functions): ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, NTILE, LAG, LEAD, SUM OVER, AVG OVER.
    عرض الكل (18)
    • معالجة البيانات: INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE (upsert).
    • تعريف البيانات: CREATE, ALTER, DROP للجداول والمخطّطات والقيود.
    • الواجهات (Views): إنشاء الواجهات، تحديثها، والواجهات المفهرسة.
    • الإجراءات المخزَّنة (Stored Procedures): الباراميترات، المدخلات والمخرجات، وحالات استخدام واقعية للأتمتة.
    • الدوال المعرَّفة من المستخدم (UDFs): الدوال السلميّة (Scalar) والدوال التي تُرجع جداول.
    • المُشغِّلات (Triggers): AFTER و INSTEAD OF لضمان تكامل البيانات.
    • المعاملات ومعالجة الأخطاء: BEGIN TRANSACTION, COMMIT, ROLLBACK, TRY/CATCH.
    • الفهرسة: الفهارس العنقودية، غير العنقودية، والفهارس الشاملة، إلى جانب ضبط أداء الاستعلامات.
    • خطط التنفيذ (Execution Plans): قراءتها واستخدامها لتشخيص الاستعلامات البطيئة.
    • استراتيجيات النسخ الاحتياطي والاستعادة: النسخ الكاملة، التفاضليّة، ونسخ سجل المعاملات.
    • ربط بيانات SQL Server: الاتصال بـ Excel و Power BI عبر وضعَيْ DirectQuery و Import.
    • Azure SQL Database: نظرة عامّة على استضافة SQL السحابية وأساسيات النشر.

    ستكون قادرًا على:

    • كتابة استعلامات SQL مُعقَّدة ومُحسَّنة باستخدام CTEs ودوال النوافذ وأنواع JOIN المتقدّمة.
    • تصميم وتنفيذ مخطّطات قواعد بيانات علائقية مُطبَّعة.
    • بناء إجراءات ودوال مخزَّنة لأتمتة سير عمل البيانات.
    • تشخيص أداء الاستعلامات البطيئة وتحسينه عبر خطط التنفيذ والفهارس.
    • ربط SQL Server مباشرة بـ Power BI وExcel لإعداد التقارير.
    • MS SQL Server
    • Azure SQL Database
    • Excel
    • Power BI
  4. 4تصوير البيانات باستخدام Power BIالأسبوع 8
    • واجهة Power BI Desktop: عرض التقرير، عرض البيانات، وعرض النموذج.
    • الاتصال بمصادر البيانات: Excel, CSV, SQL Server, SharePoint، واجهات برمجة الويب، وغيرها.
    • Power Query داخل Power BI: تنظيف البيانات، إعادة تشكيلها، دمجها، وإلحاقها.
    • نمذجة البيانات: مخطّط النجمة (Star) ومخطّط ندفة الثلج (Snowflake)، العلاقات، الكاردينالية، واتجاه التصفية المتقاطعة.
    • أساسيات DAX: الفرق بين الأعمدة المحسوبة والمقاييس، وبين سياق الصف وسياق التصفية.
    • دوال DAX الأساسية: SUM, COUNT, AVERAGE, CALCULATE, FILTER, ALL, ALLEXCEPT, RELATED.
    عرض الكل (18)
    • دوال الذكاء الزمني في DAX: DATEADD, SAMEPERIODLASTYEAR, TOTALYTD, DATESYTD, MTD, QTD.
    • DAX المتقدّم: SWITCH, SELECTEDVALUE, RANKX, TOPN, ISINSCOPE، والعناوين الديناميكية.
    • مكتبة الرسوم البيانية: أعمدة، خطوط، نقاط مبعثرة، خرائط، Filled Maps, Treemap, Waterfall, Funnel, Gauge.
    • الرسوم الذكيّة: Q&A, Key Influencers, Decomposition Tree, Smart Narrative, Anomaly Detection.
    • Copilot في Power BI: توليد التقارير والمقاييس باستخدام اللغة الطبيعية.
    • تصميم التقارير: Drill-down, Drill-through، الإشارات المرجعية، الأزرار، وصفحات Tooltip.
    • أدوات التصفية (Slicers): التصفية والإبراز المتقاطع لبناء لوحات تحكُّم تفاعلية.
    • خدمة Power BI Service: النشر، مساحات العمل، المشاركة، وإنشاء التطبيقات.
    • أمن مستوى الصف (RLS): الثابت والديناميكي للتحكّم في الوصول إلى البيانات.
    • التحديث المجدوَل وإعداد بوّابة البيانات (Data Gateway): ضبط مزامنة البيانات بين المصادر المحلية والخدمة السحابية.
    • بطاقات الأداء (Scorecards) وأهداف KPI في Power BI: متابعة الأهداف ومؤشّرات الأداء بصريًّا.
    • Microsoft Fabric: نظرة عامّة على Lakehouses و Dataflows Gen2 ومنصّة التحليلات الموحّدة.

    ستكون قادرًا على:

    • بناء حلول BI متكاملة من البيانات الخام حتى لوحة تحكُّم تفاعلية منشورة.
    • كتابة DAX متقدّم يشمل الذكاء الزمني والمقاييس الديناميكية.
    • استخدام Copilot لتسريع إنشاء التقارير والمقاييس.
    • إدارة التقارير وتأمينها وتحديثها داخل خدمة Power BI Service.
    • فهم موقع Power BI ضمن منظومة بيانات Microsoft Fabric
    • Power BI Desktop
    • Power BI Service
    • Power Query
    • DAX
    • Microsoft Copilot
    • Microsoft Fabric
  5. 5أساسيات Python لعلم البيانات والتحليلمن الأسبوع 9 إلى 10

    أساسيات Python

    • إعداد بيئة Python: Anaconda, Jupyter Notebook, VS Code، و Google Colab.
    • المتغيّرات وأنواع البيانات: int, float, str, bool, list, tuple, dict, set.
    • المعاملات والشروط: if / elif / else، إلى جانب معاملات المقارنة والمعاملات المنطقية.
    • الحلقات: for, while, break, continue، و list comprehensions.
    • الدوال: تعريفها واستدعاؤها، الباراميترات، *args و **kwargs، ودوال lambda.
    • الوحدات والحزم: import, pip install، ومكتبة Python القياسية.
    • التعامل مع الملفّات: قراءة ملفّات CSV و JSON والنصوص وكتابتها.
    • معالجة الأخطاء: try / except / finally، وبناء الاستثناءات المخصّصة.

    مكتبات البيانات

    • NumPy: المصفوفات، الفهرسة، التقطيع، البثّ (Broadcasting)، العمليات الحسابيّة المتجهة، وتوليد الأرقام العشوائية.
    • Pandas Series و DataFrames: الإنشاء، الفهرسة (.loc / .iloc)، التصفية، والترتيب.
    • عمليات Pandas على البيانات: groupby, merge, join, concat, pivot_table, melt، و reshape.
    • تنظيف البيانات في Pandas: التعامل مع NaN, dropna, fillna، التكرارات، وتحويل الأنواع.
    • Matplotlib: الخطوط، الأعمدة، النقاط المبعثرة، الهيستوغرام، الدائرية، subplots، وتنسيق الأشكال.
    • Seaborn: heatmap, pairplot, boxplot, violinplot, barplot, countplot، ورسوم الانحدار.
    • Plotly Express: الرسوم التفاعلية، بيانات التحويم (Hover)، والرسوم المتحرّكة.

    أساسيات تعلُّم الآلة

    • سير عمل Scikit-learn: تقسيم التدريب/الاختبار، وقياس المتغيّرات (StandardScaler, MinMaxScaler).
    • نماذج التصنيف: Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Decision Tree.
    • نماذج الانحدار: Linear Regression, Ridge, Lasso, Decision Tree Regressor.
    • تقييم نماذج التصنيف: مصفوفة الالتباس، الدقّة (Accuracy), Precision, Recall, F1-score، و ROC-AUC.
    • تقييم نماذج الانحدار: MAE, MSE, RMSE, R-squared.
    • التحقُّق المتقاطع (Cross-validation): k-fold و stratified k-fold.
    • تفسير النموذج: أهمية المتغيّرات، المعاملات، وقيم SHAP (مقدّمة).
    • حفظ النماذج وتحميلها: Joblib و Pickle.

    ستكون قادرًا على:

    • كتابة كود Python نظيف وفعّال لمعالجة البيانات وتحليلها.
    • إتقان Pandas في مهام معالجة البيانات الواقعية.
    • إنشاء رسوم بيانية بجودة احترافية ورسوم تفاعلية.
    • بناء نماذج تعلُّم الآلة وتقييمها وحفظها.
    • استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي (Copilot, ChatGPT) لتسريع تطوير Python.
    • Python
    • Anaconda
    • Jupyter Notebook
    • VS Code
    • Google Colab
    • NumPy
    • Pandas
    • Matplotlib
    • Seaborn
    • Plotly Express
    • Scikit-learn
    • SHAP
    • Joblib
    • Pickle
    • Microsoft Copilot
    • ChatGPT
  6. 6تحليل البيانات باستخدام Pythonمن الأسبوع 10 إلى 11

    معالجة البيانات وتنظيفها

    • Pandas المتقدّم: الفهرسة متعدّدة المستويات، stack/unstack، والتحويل من العرض إلى الطول (Wide-to-Long).
    • التعامل مع البيانات المفقودة: التعويض بالمتوسط/الوسيط، Forward Fill، و KNN Imputation.
    • اكتشاف القيم الشاذّة ومعالجتها: طريقة IQR, Z-score، والتقييد (Capping).
    • معالجة النصوص: str.contains, str.replace, str.extract، وأنماط Regex.
    • التعامل مع التاريخ والوقت: تحليل التواريخ، استخراج المكوّنات، إعادة العيّنات (Resampling)، وفروق الزمن.
    • دمج مجموعات البيانات: الدمج بأسلوب قواعد البيانات، والمطابقة الضبابية (Fuzzy Matching).

    معالجة البيانات وتنظيفها

    • إطار العمل في EDA: التحليل أحادي المتغيّر، ثنائي المتغيّر، ومتعدّد المتغيّرات.
    • تحليل التوزيعات: الهيستوغرام، رسوم KDE، رسوم Q-Q، واختبارات الطبيعيّة.
    • تحليل الترابط: Pearson, Spearman، مصفوفات الترابط، و heatmaps.
    • تحليل المتغيّرات الفئوية: جداول التكرار، الجداول المتقاطعة، واختبار Chi-square.
    • EDA المؤتمت: باستخدام مكتبة ydata-profiling.

    التحليل الإحصائي

    • الإحصاء الوصفي: مقاييس النزعة المركزية، التشتُّت، والشكل.
    • أساسيات الاحتمال والتوزيع الطبيعي: بناء الحدس الإحصائي قبل الانتقال إلى الاختبارات.
    • اختبار الفرضيّات: t-test, ANOVA, Chi-square — تفسيرها واستخدامها في الأعمال.
    • اختبار A/B: إعداد التجارب، حساب الدلالة الإحصائية، وتفسير النتائج.
    • فترات الثقة وهامش الخطأ: تقدير الموثوقية حول النتائج المُستخرَجة.

    الانحدار والتنبّؤ

    • الانحدار الخطّي البسيط والمتعدّد: تفسير المعاملات و R-squared.
    • الانحدار اللوجستي للنتائج الثنائية: كالتنبّؤ بعزوف العملاء (Churn) واكتشاف الاحتيال.
    • تحليل السلاسل الزمنية: الاتجاه، الموسميّة، والتفكيك (Decomposition).
    • المتوسطات المتحرّكة: الإحصاءات المتدحرجة، والتنعيم الأُسّي (Exponential Smoothing).
    • التنبّؤ باستخدام Facebook Prophet: النمذجة بالاتجاه، الموسميّة، العطلات، وفترات عدم اليقين.

    جمع البيانات وإعداد التقارير

    • استخراج البيانات من الويب: باستخدام BeautifulSoup و Requests: تحليل HTML، التنقّل بين الصفحات، واستخراج البيانات.
    • جمع البيانات من واجهات برمجة التطبيقات: REST APIs، المصادقة، تحليل JSON، وحدود المعدّل.
    • التكامل بين SQL و Python: الاتصال بـ SQL Server باستخدام SQLAlchemy ودالة read_sql في Pandas.
    • إعداد تقارير Excel المؤتمتة: توليد ملفّات Excel من Python باستخدام openpyxl.
    • إعداد تقارير PDF المؤتمتة: توليد تقارير تحليلية بصيغة PDF مباشرة من Python.

    ستكون قادرًا على:

    • تنفيذ سير عمل تحليلي كامل من البيانات الخام وصولًا إلى توصية تجارية.
    • تطبيق الاختبارات الإحصائية وتحليل الانحدار على أسئلة تجارية حقيقيّة.
    • جمع البيانات تلقائيًّا من المواقع وواجهات برمجة التطبيقات.
    • توليد تقارير Excel وPDF مؤتمتة من Python.
    • نشر مشروع بيانات احترافي جاهز للعرض ضمن معرض أعمالك على GitHub.
    • Python
    • Pandas
    • ydata-profiling
    • Facebook Prophet
    • BeautifulSoup
    • Requests
    • SQLAlchemy
    • SQL Server
    • openpyxl
    • GitHub

المرحلة غير التقنية · من الأسبوع 12 إلى 14

تتضمّن هذه المرحلة مساقَيْن رئيسيَّيْن:

  1. 7اللغة الإنجليزية للمتخصِّصين في البياناتمن الأسبوع 12 إلى 13

    تتكوّن من جلسات مباشرة مخصَّصة لمساعدتك على بناء مهارات التواصل المهني الضرورية لبيئة العمل. خلال البرنامج ستتعلّم المصطلحات والمفردات الإنجليزية المستخدَمة في البيئات المهنيّة, وتُحسِّن قدرتك على التواصل بوضوح وثقة. تشمل الدورة كذلك إعداد العروض التقديميّة والتحضير للمقابلات لتؤدّي بفعاليّة في فرص العمل الفعليّة.

    برنامج الإنجليزية العامّة

    • أساسيات القواعد: الأزمنة، تركيب الجملة، والأخطاء الشائعة.
    • الفهم القرائي: فهم المقالات، التوثيق، والتقارير.
    • مهارات الاستماع: متابعة التعليمات، الاجتماعات، والشروحات التقنية.
    • المحادثة: بناء الثقة في المحادثات اليومية والمهنيّة.
    • أساسيات الكتابة: جمل واضحة منظَّمة وتقارير قصيرة.

    برنامج الإنجليزية للأعمال

    • كتابة الإيميلات المهنيّة: النبرة، الهيكل، عناوين الرسائل، ورسائل المتابعة.
    • كتابة التقارير والملخّصات: الملخّصات التنفيذية ووثائق تحليل البيانات.
    • لغة الاجتماعات: المشاركة، التقديم، والتفاوض بالإنجليزية.
    • كتابة LinkedIn والسيرة الذاتية: السير المهنية، العناوين الجذّابة، والأوصاف الاحترافية.

    ستكون قادرًا على:

    • التواصل بثقة في البيئات المهنيّة الناطقة بالإنجليزية.
    • كتابة تقارير تحليلية وإيميلات مهنيّة واضحة بالإنجليزية.
    • تقديم رؤى البيانات أمام جمهور ناطق بالإنجليزية.
    • استخدام المصطلحات الصحيحة للبيانات والأعمال بالإنجليزية.
  2. 8التطوير المهني والاستعداد لسوق العملالأسبوع 14

    مصمَّمة خصِّيصًا لتجهيزك لسوق العمل؛ تركّز على إعداد سيرة ذاتية احترافية, التميّز في المقابلات, وتحديد مسارك المهني بشكل فعّال.

    • سوق وظائف البيانات في 2025: الأدوار المطلوبة, الرواتب, واتّجاهات التوظيف في مصر والسعودية والإمارات.
    • كتابة السيرة الذاتية لأدوار البيانات: تحسينها لأنظمة ATS, هيكلتها, قسم المهارات, وإبراز المشاريع.
    • بناء ملف LinkedIn: العنوان (Headline), قسم About, المشاريع المميَّزة, وظهورك أمام مسؤولي التوظيف.
    • معرض GitHub: كيفية تنظيم المستودعات, كتابة ملفّات README, وعرض المشاريع.
    • قراءة الأوصاف الوظيفية: التمييز بين المهارات الضرورية والمفضَّلة, وتخصيص الطلبات الوظيفية.
    • الاستعداد للمقابلات: أسئلة المقابلات الشائعة لمحلِّل البيانات (التقنية والسلوكيّة).
    عرض الكل (12)
    • التدرّب على المقابلات التقنية: تحدّيات SQL, مهام البيانات في Python, وعروض لوحات التحكُّم.
    • أسلوب STAR: هيكلة الإجابات لأسئلة المقابلات السلوكيّة.
    • التفاوض على الراتب: البحث عن النطاقات السوقية, بناء الحجّة, والتعامل مع العروض.
    • العمل الحرّ في البيانات: إيجاد المشاريع على Upwork ومستقل وخمسات.
    • الاستعداد للعمل عن بُعد: الأدوات, التواصل, وإدارة الوقت في أدوار البيانات عن بُعد.
    • التواصل المهني (Networking): بناء العلاقات المهنية على LinkedIn وفي الفعاليات.

    ستكون قادرًا على:

    • التقدّم بثقة لوظائف محلِّل البيانات بملف مهني متكامل.
    • اجتياز المقابلات التقنية والسلوكيّة لوظائف البيانات للمستوى الابتدائي والمتوسّط.
    • التعامل مع التفاوض على الراتب وتقييم عروض العمل.
    • بناء قاعدة عملاء للعمل الحرّ أو العمل عن بُعد.
    • LinkedIn
    • GitHub
    • Upwork
    • Mostaql
    • Khamsat

الأدوات التي ستعمل عليها

  • Excel
  • SQL
  • Power BI
  • Python
  • Jupyter Notebook
  • Google Colab
  • Anaconda
  • ChatGPT
  • Microsoft Copilot
  • Power Query
  • MS SQL Server
  • Azure SQL Database
  • Power BI Desktop
  • Power BI Service
  • DAX
  • Microsoft Fabric
  • VS Code
  • NumPy
  • Pandas
  • Matplotlib
عرض كل الأدوات (33)
  • Seaborn
  • Plotly Express
  • Scikit-learn
  • SHAP
  • Joblib
  • Pickle
  • ydata-profiling
  • Facebook Prophet
  • BeautifulSoup
  • Requests
  • SQLAlchemy
  • openpyxl
  • GitHub

نظام الدراسة في الدبلومة

  • يبقى المحتوى متاحًا لك 12 شهرًا من تاريخ اشتراكك

  • دروس مسجّلة تتابعها في وقتك، وجلسات مباشرة أسبوعية للنقاش والمراجعة.

  • إرشاد مباشر وجلسات أسئلة وأجوبة

    تحصل على ملاحظات فوريّة من مدرّبين ذوي خبرة, تطرح أسئلتك, وتحلّ المشكلات معهم خلال الجلسات المباشرة.

  • دعم مهني وشهادة معتمدة

    تحصل على شهادة إتمام معتمدة من المختصّين في الصناعة, إضافة إلى توجيه مهني يساعدك على الحصول على الوظيفة التي تطمح إليها.

الشهادة والاعتماد

بعد إتمامك مسار علم البيانات بنجاح، يمكنك اختيار شهادتك المعتمدة من بين خيارَيْن: شهادة من منصّة كَيفَ: شهادة إتمام معتمدة من منصّة ’كَيفَ“ لتخليد إنجازك الأكاديمي. شهادة معتمدة دوليًّا: شهادة معترف بها عالميًّا تُمنح بالشراكة مع جامعة Delaware وأكاديمية Lead, لتأكيد مهاراتك على المستوى الدولي.

  • أكاديمية كيفَ عضو معتمد في منظمة الاعتماد الدولية IAO تحقّق
  • أكاديمية كيفَ جهة معتمدة لدى CPD Group برقم 790084 تحقّق

شهادة إتمام، وليست شهادة جامعية.

السعر

لا توجد دفعة مفتوحة للتسجيل الآن

اترك رقم واتساب وسنراسلك عند فتح التسجيل.

لم تجد إجابتك؟ راسلنا على واتساب

12,000 جنيه مصري

السعر النهائي بالجنيه المصري، بدون أي رسوم إضافية من كيفَ

استرداد كامل قبل أول جلسة مباشرة، ما لم تكن قد بدأت استخدام المحتوى. سياسة الاسترداد

ما يشمله السعر

  • جلسات مباشرة أسبوعية
  • دروس مسجّلة
  • وصول لمدة 12 شهرًا
  • شهادة إتمام من كيفَ
  • الإجمالي12,000 ج.م

أسئلة قبل الدفع

  • هل يمكنني التقسيط؟

    نعم داخل مصر. اختر «التقسيط» في خطوة الدفع، ثم اختر الشركة (valU وسهولة) والمدة في صفحة Paymob الآمنة ويصلك القرار فورًا. تحتاج حسابًا مفعّلًا لدى شركة التقسيط (valU مثلًا يشترط رقمًا قوميًا مصريًا وسن 21 عامًا فأكثر). قد تضيف الشركة فوائد أو مصاريف حسب المدة وتظهر لك قبل التأكيد.

  • ما طرق الدفع المتاحة؟

    تدفع بأمان عبر Paymob: ببطاقة بنكية (Visa أو Mastercard أو ميزة)، أو بمحفظة موبايل (فودافون كاش، أورنج كاش، اتصالات كاش e&، وي باي)، أو بالتقسيط عبر valU وسهولة. لا يتوفر حاليًا الدفع عبر فوري أو إنستاباي أو التحويل البنكي.

  • هل توجد رسوم إضافية على السعر؟

    السعر المعروض هو كل ما تدفعه لكيفَ، ولا نضيف عليه أي رسوم. عند التقسيط قد تضيف شركة التقسيط مصاريفها، وتظهر لك قبل التأكيد.

  • ما سياسة الاسترداد؟

    قبل أول جلسة مباشرة: استرداد كامل. بعد بدء الدفعة وقبل حضور الجلسة الثانية (أو إتمام 20% من البرنامج): استرداد جزئي بعد خصم الرسوم الإدارية وقيمة الجلسات المنفّذة والمواد ورسوم الدفع. بعد حضور الجلسة الثانية أو الحصول على تسجيلاتها أو إتمام أكثر من 20%: لا يوجد استرداد. إذا ألغت كيفَ الدفعة أو دفعت مرتين بالخطأ: استرداد كامل. نراجع الطلب خلال 7 أيام عمل ويصل المبلغ خلال 7–14 يوم عمل حسب وسيلة الدفع. في التقسيط يُرد ما دُفع فعلًا.

  • لو ظروفي تغيّرت، هل أستطيع التأجيل؟

    يمكنك طلب تجميد اشتراكك أو نقلك إلى دفعة لاحقة، وتوافق كيفَ على ذلك حسب كل حالة.

  • كم مدة الوصول للمحتوى؟

    12 شهرًا من تاريخ اشتراكك، وتشمل محتوى الدبلومة والمسار المسجّل المرتبط بها إن وُجد. بعدها يُغلق المحتوى ويبقى تقدّمك محفوظًا.

  • ما الشهادة التي أحصل عليها؟

    عند إتمام الدبلومة تحصل على شهادة إتمام من أكاديمية كيفَ. أكاديمية كيفَ عضو معتمد في IAO وجهة معتمدة لدى CPD Group (رقم 790084). وهي شهادة إتمام وليست شهادة جامعية.

  • هل اشتراك Premium يشمل هذه الدبلومة؟

    لا. يفتح Premium كورسات كيفَ المسجّلة عدا كورسات الشركاء والدبلومات. تُشترى الدبلومة منفصلة، وإن كان لديك Premium تحتفظ بالاثنين معًا.

كل الأسئلة
  • ماذا يحدث بعد الدفع؟

    يصلك بريد تأكيد وإشعار داخل الموقع فورًا، وتظهر الدبلومة في «دوراتي» مع دفعتك، وتظهر روابط الجلسات المباشرة في حسابك عند نشر جدول الجلسات.

  • هل أحتاج حسابًا؟

    نعم، لأن مقعدك وتسجيلاتك وشهادتك مرتبطة به. تنشئه داخل خطوة الدفع نفسها بالاسم ورقم الموبايل والبريد وكلمة مرور، أو تسجّل الدخول من نفس الخطوة إن كان لديك حساب.

  • ولي أمري سيدفع عني، كيف؟

    أنشئ الحساب باسمك، وفي صفحة الدفع يمكن لولي الأمر استخدام بطاقته أو محفظته. التقسيط يكون باسم من يدفع ويشترط أهليته لدى شركة التقسيط.

  • شركتي ستدفع، ماذا أفعل؟

    راسلنا على واتساب باسم الشركة وعدد المقاعد والدبلومة، وسنرد عليك بطريقة الدفع.

  • كيف أستخدم كود الخصم؟

    اضغط «لديك كود خصم؟» في خطوة الدفع. كود واحد لكل عملية، وكل كود يُستخدم مرة واحدة لكل حساب، وبعض الأكواد مخصّصة لدبلومة أو دفعة معيّنة.

  • هل الدفع آمن؟

    نعم. تُدخل بيانات بطاقتك في صفحة Paymob الآمنة وليس على موقع كيفَ، ولا نطّلع على بيانات بطاقتك.

  • دفعت ولم تظهر الدبلومة في حسابي

    صفحة نتيجة الدفع تتحقق من العملية تلقائيًا. إن لم تظهر الدبلومة خلال 15 دقيقة راسلنا على واتساب برقم العملية ونراجعها مع Paymob. الدفع المكرر يُرد بالكامل.

  • لماذا أدفع بينما توجد برامج مجانية؟

    مقعدك مضمون بلا اختبار قبول، ويبقى المحتوى متاحًا لك 12 شهرًا، ويمكنك التقسيط، ولك استرداد كامل قبل أول جلسة مباشرة ما لم تكن قد بدأت استخدام المحتوى.

لم تجد إجابتك؟ راسلنا على واتساب

اعرف موعد الدفعة القادمة

حمّل المنهج (PDF)عربي · 4.3 MB · 17 صفحة

استرداد كامل قبل أول جلسة مباشرة، ما لم تكن قد بدأت استخدام المحتوى. سياسة الاسترداد

12,000 ج.م