مطلوب مدرب عملي مكثف Data Science + Power BI شركات
مطلوب مدرب عملي مكثف Data Science + Power BI شركات
أنا خريجة علوم حاسب من السعوديه، موظفة جديده كـ Data Scientist، وبصراحه عندي تحدي كبير: الشركه تبيني أبدأ مشروع حقيقي بعد أسبوع، وخبرتي العمليه قليله. أحتاج فعلًا أحد يعلمني خلال هالأسبوع بشكل مكثف وعملي.
اللي أبحث عنه:
مدرّب عنده خبرة شغل فعليه في الشركات (مش فري لانس فقط)، يعرف Python و Power BI الاثنين، ويفضّل عنده خبره في تحليلات المبيعات أو مشاريع التحول الرقمي.
طريقة التعليم اللي أحتاجها:
- عملي مش نظري. ما أبي محاضرات ولا شرائح. تشرح المفهوم بسرعه وبتطبيق، وبعدها أطبّق أنا معاك مباشره وأنت تصحح لي، ونكرر الدوره مع كل موضوع.
- بعد كل جلسه تعطيني واجب أحلّه لحالي وأرسله لك للمراجعه قبل الجلسه اللي بعدها.
- ما أبي جلسات أكتب فيها كود لحالي وأنت تتفرّج، ولا جلسات شرح بدون تطبيق.
طلب مهم: ما أبي أي استخدام لـ ChatGPT أو Claude أو أي AI خلال التدريب. أبي أتعلم من إنسان فعلًا. لو لاحظت إن الردود مولّده من AI راح ألغي مباشره.
المشروع اللي بشتغل عليه:
(1) Workflow كامل من البدايه للنهايه على ~8 مليون صف داتا مبيعات: فهم البيانات، تنظيفها، EDA، تحليل وداشبوردات في Power BI، feature engineering، تدريب الموديل وتقييمه، كتابة التقرير، وأهم شي نشره فعليًا (deployment) باستخدام Flask أو FastAPI أو Streamlit، ربطه بموقع، ورفعه على سيرفر سحابي عشان يشتغل LIVE.
(2) المساهمه في التحول الرقمي للمبيعات في الشركه: forecasting، تصنيف العملاء، توقع فقدانهم (churn)، ودمج كل هذا في تدفق العمل.
ملاحظه: ما أقدر أشارك بيانات شركتي (سريّه). نشتغل على داتا عامه بحجم مشابه، وأنا بطبّق على شغلي لحالي.
المواضيع اللي لازم نغطيها بالترتيب:
1. الـ Workflow الكامل من الأول للأخير، عشان تكون عندي خريطه ذهنيه.
2. فهم البيانات وعمل profiling لها.
3. تنظيف البيانات: قيم ناقصه، تكرارات، outliers، أنواع البيانات، على نطاق واسع.
4. EDA بـ Pandas على ملايين الصفوف + استراتيجيات الـ sampling.
5. Power BI: ربط البيانات، بناء داشبوردات، وتوصيل القصه لأصحاب القرار.
6. SQL وربط قواعد البيانات: كتابة الاستعلامات، joins، aggregations، window functions، وسحب البيانات للشغل التحليلي.
7. أساسيات Git/GitHub وتنظيم مشاريع الـ Data Science داخل بيئة الشركات.
8. أساسيات feature engineering على بيانات المبيعات.
9. تدريب وتقييم النماذج بأنواعها المطلوبه للمشروع: regression، classification، clustering، و time series forecasting (للـ forecasting و segmentation و churn). يشمل الخوارزميات الأساسيه (Logistic Regression، Random Forest، XGBoost، K-Means)، train/test split و cross-validation، معايير التقييم لكل نوع (accuracy، F1، AUC، RMSE، silhouette)، hyperparameter tuning، التعامل مع imbalanced data، اكتشاف overfitting، وحفظ الموديل.
10. فهم كيف تُدار مشاريع الـ Data Science داخل الشركات فعليًا: استقبال المتطلبات، فهم الـ business problem، تحديد الـ KPIs، عرض النتائج، والتعامل مع feedback والتعديلات.
11. مصطلحات الشركات وكيف يشتغل الـ data scientist داخل الشركه فعليًا.
12. التعامل مع البيانات الضخمه وتحسين الأداء (memory optimization, chunking, sampling, Polars/Dask basics).
الخطه:
6 أيام، 2-3 ساعات يوميًا معك مباشره + تعطيني هوموورك وأشتغل لحالي عليه.
قبل ما نتعاقد، أبيك ترد بالنقاط الست:
1. مشروع Data Science كامل بنيته داخل شركه (مش Kaggle ولا شخصي).
2. خبرتك بـ Power BI في الشركات.
3. خبرتك في المبيعات أو التحول الرقمي.
4. سعرك النهائي الثابت للأسبوع كامل (سعر مقفل، مش بالساعه).
5. توفّرك هالأسبوع، 2-3 ساعات يوميًا، بتوقيت السعوديه (GMT+3).
6. تأكيد كتابي:
(أ) ملتزم بطريقة: شرح، تطبيق معك، تصحيح، واجب، مراجعه.
(ب) ما راح تستخدم AI بأي شكل أثناء التدريب.
لو ردك ناقص أي نقطه من الستّ، آسفه ما بكمّل. أنا جاده وأبي أحد بنفس قدر جدّيتي.
شكرًا، وبانتظار ردكم.
التعليقات (3)
