مقدمة عن بايثون

مفاهيم البرمجة الأساسية

● تعليم المتغيرات وأنواع البيانات (25 دقيقة)

● تمرين عبر الإنترنت: تعريف المتغيرات والعمليات الرياضية البسيطة

● نشاط مشترك: استقبال مدخلات من المستخدم وعرض النتائج (عمل في مجموعات من شخصين)

الهياكل التحكمية

● عرض أمثلة حية (if-else، الحلقات التكرارية)

● تمرين: كتابة برنامج لفحص الأعداد الزوجية والفردية

● تمرين جماعي: تنفيذ لعبة تخمين الرقم باستخدام الشروط والحلقات

التعامل مع النصوص

● تنفيذ برمجة حية للطرق النصية (strip، split، replace)

● تمرين عبر الإنترنت: فحص ما إذا كان النص معكوسًا

● نشاط: حساب عدد الكلمات في نص باستخدام مدخلات المستخدم

القوائم والـ Tuples

● تعليم حي لإنشاء القوائم وتعديلها

● تمرين: كتابة برنامج لجمع الأرقام داخل قائمة

● تمرين جماعي: تصميم برنامج لإدارة قائمة المشتريات

القواميس والمجموعات

● شرح عملي للقواميس والمجموعات

● تمرين: إيجاد الكلمات المكررة في نص معين

● نشاط جماعي: تصميم قاموس بسيط لتخزين بيانات الطلاب

الدوال والوحدات (Modules)

● عرض تعريف الدوال واستخدام الوحدات الداخلية (math، random)

● تمرين: كتابة دالة لحساب العامل (Factorial)

● تمرين جماعي: تصميم وحدة لتحويل درجات الحرارة

إدارة الأخطاء

● عرض مباشر حول كيفية إدارة الأخطاء باستخدام try و except

● تمرين: كتابة برنامج يتعامل مع أخطاء القسمة على الصفر

البرمجة الكائنية 1

● تقديم مفاهيم البرمجة الكائنية: الفئات (Classes)، الكائنات (Objects)، والـ Constructors

● تمرين: تعريف فئة بسيطة وإنشاء عدة كائنات منها

البرمجة الكائنية 2

● تعليم مفاهيم الوراثة (Inheritance)، تعدد الأشكال (Polymorphism)، والكبسلة (Encapsulation)

● تمرين: تنفيذ نظام بسيط (مثل إدارة مكتبة) باستخدام مفاهيم الوراثة

مقدمة إلى مكتبة NumPy

● تنفيذ العمليات على المصفوفات بشكل حي

● تمرين: حساب مجموع ومتوسط القيم داخل مصفوفة

مكتبة Pandas لإدارة البيانات

● عرض كيفية إنشاء وتعديل DataFrame

● تمرين: قراءة ملف CSV وتنفيذ عمليات الترتيب

تحليل البيانات باستخدام Pandas

● تمرين على تنظيف البيانات الواقعية

● تمرين: تحليل بيانات المبيعات وحساب إجمالي الإيرادات

التصور البياني باستخدام Matplotlib

● رسم مخططات بيانية بسيطة بشكل حي

● تمرين: عرض بيانات المبيعات في مخطط شريطي (Bar Chart)

مشروع تحليل البيانات

● تحليل مجموعة بيانات حقيقية

● نشاط: تحليل مجموعة بيانات باستخدام مكتبة Pandas و Matplotlib

المراجعة والمشروع النهائي

● معالجة الأخطاء والملاحظات بشكل مباشر عبر الإنترنت

● تقديم المشروع النهائي من قبل الطلاب