أُقدّم دروسًا خصوصية متخصصة في البرمجة وتطوير البرمجيات، مع التركيز على Java وSpring Boot وAngular وSQL. هدفي هو مساعدة الطلاب على بناء فهمٍ راسخٍ للبرمجة، مع الحرص على أن تكون الدروس عمليةً وجذابةً ومناسبةً لمستوى التحدي، دون أن تكون مُرهِقة. هذه الدورة مُصممة للطلاب والمطورين الطموحين الذين يرغبون في تعزيز مهاراتهم البرمجية أو بدء مسيرتهم المهنية في هندسة البرمجيات. يُمكننا العمل على أساسيات البرمجة، وتطوير مواقع الويب، وقواعد البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، وتطوير الواجهات الأمامية والخلفية. أستخدم أمثلةً عمليةً وتمارين تطبيقيةً لمساعدتك على فهم المفاهيم وتطبيقها على مشاريع واقعية.

دورة تدريب خوارزميات وتقنيات تنقيب البيانات - مستوى مبتدئ ومتوسط، للمتخصصين وغير المتخصصين في علوم الحاسوب. محتويات الدورة وهو بعنوان: التحليل المتقدم وتنقيب البيانات. يمكن البحث عن الكتاب باستخدام اسمه أو اسم المؤلف. قائمة المحتويات الفصل الأول: مدخل إلى التحليل المتقدم وتنقيب البيانات 1-1 ما هو تنقيب البيانات وما هي إجراءاته وأدواته 1-2 ما نوع البيانات التي يتم تنقيبها 1-3 ماهية قواعد البيانات 1-4 قاعدة البيانات العلائقية 1-5 لغة الاستعلام 1-6 فوائد التنقيب في قواعد البيانات 1-7 أشهر تطبيقات تنقيب البيانات أ - ذكاء الأعمال (استخبارات الأعمال) ب - محركات البحث على الإنترنت الفصل الثاني: التعرف على البيانات 2-1 أنواع وخصائص وسمات البيانات 2-2 الوصف الإحصائي للبيانات 2-3 التصوير المرئي للبيانات 2-4 قياس تشابه واختلاف البيانات الفصل الثالث: تحضير البيانات للتحليل والتنقيب 3-1 أهمية تحضير البيانات للتحليل والتنقيب 3-2 تنظيف البيانات 3-3 دمج البيانات 3-4 اختزال البيانات 3-5 تحويل البيانات وتفريد البيانات الفصل الرابع: تنقيب واستكشاف الأنماط وقواعد التبعية والارتباط 4-1 مفاهيم أساسية 4-2 تحليل سلة المشتريات (مثال تشويقي) 4-3 تقييم قواعد التبعية والارتباط التي يتم استكشافها 4-4 تنقيب قواعد التبعية والارتباط متعددة المستويات 4-5 تنقيب قواعد التبعية والارتباط متعددة الأبعاد 4-6 قواعد التبعية والارتباط الاسمية والكمية 4-7 تنقيب واستكشاف الأنماط النادرة والأنماط السلبية 4-8 تنقيب واستكشاف قواعد التبعية والارتباط المشروطة 4-9 تقييم قواعد التبعية والارتباط وتمييز المفيدة وغير المفيدة 4-10 قياس نوع وقوة الارتباط في قواعد التبعية والارتباط 4-11 تطبيقات تنقيب الأنماط في الحياة العملية الفصل الخامس: التحليل والتنقيب باستخدام خوارزميات التصنيف والتنبؤ 5-1 مفاهيم أساسية 5-2 التصنيف باستخدام استقراء شجرة القرار 5-3 التصنيف باستخدام نظرية الاحتمالات (النظرية الافتراضية) 5-4 التصنيف باستخدام النظرية الافتراضية الشبكية 5-5 التصنيف باستخدام استقراء قواعد الارتباط 5-6 التصنيف باستخدام خوارزمية الشبكة العصبية 5-7 التصنيف باستخدام خوارزمية الجار الأقرب 5-8 خوارزميات التصنيف متعددة الفئات 5-9 تقييم كفاءة واختيار خوارزميات التصنيف الفصل السادس: التحليل والتنقيب باستخدام خوارزميات التجزئة العنقودية 6-1 مفاهيم أساسية 6-2 التجزئة العنقودية بالتقسيم 6-3 التجزئة العنقودية الهرمية أ. التجزئة الهرمية التكتلية ب. التجزئة الهرمية التشققية 6-4 التجزئة العنقودية الاحتمالية 6-5 التجزئة العنقودية عالية الأبعاد 6-6 التجزئة العنقودية للأشكال البيانية والبيانات الشبكية 6-7 التجزئة العنقودية المشروطة 6-8 تقييم التجزئة العنقودية الفصل السابع: تحليل وتنقيب القيم المتطرفة وأنواع البيانات المعقدة 7-1 مفاهيم أساسية 7-2 أنواع القيم المتطرفة 7-3 طرق استكشاف القيم المتطرفة 7-4 تحليل وتنقيب البيانات المعقدة الفصل الثامن: تخطيط عمليات تنقيب البيانات وتطبيقاتها في المجتمع 8-1 تخطيط عمليات تنقيب البيانات 8-2 تنقيب البيانات في المجتمع 8-3 تطبيقات تنقيب البيانات في المجالات الحيوية في المجتمع 8-4 تطبيق عملي: سيناريو استخدام نظام التوصية ملحق 1: أساسيات قواعد البيانات ملحق 2: أساسيات مستودعات البيانات ملحق 3: قائمة مصطلحات تنقيب البيانات

بصفتي أستاذًا متخصصًا في علوم الحاسوب بخبرة تزيد عن 19 عامًا، أقدم دورات مصممة خصيصًا للطلاب والمبتدئين والمهنيين. ستتعلمون علوم الحاسوب، والبرمجة، وقواعد بيانات SQL وNoSQL، بالإضافة إلى المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي. تعتمد الدورات على شروحات واضحة، وأمثلة عملية، وتمارين تطبيقية. يتم تكييف المحتوى ليناسب مستواكم وأهدافكم، سواء كنتم ترغبون في التعلم، أو التحضير لامتحان، أو إنجاز مشروع، أو تطوير مهاراتكم.