msb-public
/
Data-Science-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity

chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 213 changes)

Browse Source
update-translations
localizeflow[bot] 5 days ago
parent 61070a6295
commit 5f2e36d0d3
213 changed files with 1585 additions and 2208 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File

422
translations/ar/.co-op-translator.json
Unescape View File

@ -0,0 +1,422 @@
{
"1-Introduction/01-defining-data-science/README.md": {
"original_hash": "43212cc1ac137b7bb1dcfb37ca06b0f4",
"translation_date": "2025-10-25T18:35:59+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/README.md",
"language_code": "ar"
},
"1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md": {
"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
"translation_date": "2025-08-27T09:03:26+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md": {
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
"translation_date": "2025-08-27T09:04:22+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"1-Introduction/02-ethics/README.md": {
"original_hash": "58860ce9a4b8a564003d2752f7c72851",
"translation_date": "2025-10-03T16:02:24+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/README.md",
"language_code": "ar"
},
"1-Introduction/02-ethics/assignment.md": {
"original_hash": "b588c0fc73014f52520c666efc3e0cc3",
"translation_date": "2025-08-27T08:56:06+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"1-Introduction/03-defining-data/README.md": {
"original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
"translation_date": "2025-09-06T06:30:52+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "ar"
},
"1-Introduction/03-defining-data/assignment.md": {
"original_hash": "2e5cacb967c1e9dfd07809bfc441a0b4",
"translation_date": "2025-08-27T09:08:04+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md": {
"original_hash": "ce95884566a74db72572cd51f0cb25ad",
"translation_date": "2025-09-06T12:54:36+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md",
"language_code": "ar"
},
"1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md": {
"original_hash": "01d1b493e8b51a6ebb42524f6b1bcfff",
"translation_date": "2025-08-27T09:16:57+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"1-Introduction/README.md": {
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-27T08:43:36+00:00",
"source_file": "1-Introduction/README.md",
"language_code": "ar"
},
"2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md": {
"original_hash": "11739c7b40e7c6b16ad29e3df4e65862",
"translation_date": "2025-12-19T10:31:55+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md",
"language_code": "ar"
},
"2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md": {
"original_hash": "25b37acdfb2452917c1aa2e2ca44317a",
"translation_date": "2025-10-24T09:52:28+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md": {
"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
"translation_date": "2025-09-06T06:22:10+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
"language_code": "ar"
},
"2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md": {
"original_hash": "f824bfdb8b12d33293913f76f5c787c5",
"translation_date": "2025-08-27T08:41:31+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"2-Working-With-Data/07-python/README.md": {
"original_hash": "7bfec050f4717dcc2dfd028aca9d21f3",
"translation_date": "2025-09-06T15:23:39+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/README.md",
"language_code": "ar"
},
"2-Working-With-Data/07-python/assignment.md": {
"original_hash": "dc8f035ce92e4eaa078ab19caa68267a",
"translation_date": "2025-08-27T08:36:52+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md": {
"original_hash": "1b560955ff39a2bcf2a049fce474a951",
"translation_date": "2025-09-06T06:23:58+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md",
"language_code": "ar"
},
"2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md": {
"original_hash": "f9d5a7275e046223fa6474477674b810",
"translation_date": "2025-08-27T08:29:38+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"2-Working-With-Data/README.md": {
"original_hash": "abc3309ab41bc5a7846f70ee1a055838",
"translation_date": "2025-08-27T08:18:51+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/README.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md": {
"original_hash": "a49d78e32e280c410f04e5f2a2068e77",
"translation_date": "2025-09-06T06:27:22+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md": {
"original_hash": "ad163c4fda72c8278280b61cad317ff4",
"translation_date": "2025-08-27T10:45:53+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md": {
"original_hash": "80a20467e046d312809d008395051fc7",
"translation_date": "2025-09-06T06:28:49+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md": {
"original_hash": "40eeb9b9f94009c537c7811f9f27f037",
"translation_date": "2025-08-27T10:16:01+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md": {
"original_hash": "42119bcc97bee88254e381156d770f3c",
"translation_date": "2025-09-06T06:26:28+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md": {
"original_hash": "1e00fe6a244c2f8f9a794c862661dd4f",
"translation_date": "2025-08-27T10:50:01+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md": {
"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
"translation_date": "2025-09-06T11:27:34+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md": {
"original_hash": "680419753c086eef51be86607c623945",
"translation_date": "2025-08-27T10:20:37+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md": {
"original_hash": "cfb068050337a36e348debaa502a24fa",
"translation_date": "2025-09-06T06:27:47+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md": {
"original_hash": "e56df4c0f49357e30ac8fc77aa439dd4",
"translation_date": "2025-08-27T10:10:44+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md": {
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-27T10:11:56+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md": {
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-27T10:11:22+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md": {
"original_hash": "22acf28f518a4769ea14fa42f4734b9f",
"translation_date": "2025-08-27T10:30:08+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md": {
"original_hash": "0ea21b6513df5ade7419c6b7d65f10b1",
"translation_date": "2025-08-27T10:34:05+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md": {
"original_hash": "ea67c0c40808fd723594de6896c37ccf",
"translation_date": "2025-08-27T10:22:08+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md": {
"original_hash": "a233d542512136c4dd29aad38ca0175f",
"translation_date": "2025-08-27T10:24:24+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md": {
"original_hash": "47028abaaafa2bcb1079702d20569066",
"translation_date": "2025-08-27T10:38:35+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md": {
"original_hash": "a33c5d4b4156a2b41788d8720b6f724c",
"translation_date": "2025-08-27T10:25:30+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md": {
"original_hash": "b4039f1c76548d144a0aee0bf28304ec",
"translation_date": "2025-08-27T10:35:12+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md",
"language_code": "ar"
},
"3-Data-Visualization/README.md": {
"original_hash": "1441550a0d789796b2821e04f7f4cc94",
"translation_date": "2025-08-27T10:05:51+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/README.md",
"language_code": "ar"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md": {
"original_hash": "07e12a25d20b8f191e3cb651c27fdb2b",
"translation_date": "2025-09-06T20:20:21+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md",
"language_code": "ar"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md": {
"original_hash": "564445c39ad29a491abcb9356fc4d47d",
"translation_date": "2025-08-27T09:53:46+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md": {
"original_hash": "661dad02c3ac239644d34c1eb51e76f8",
"translation_date": "2025-09-06T20:19:47+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md",
"language_code": "ar"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md": {
"original_hash": "fcc7547171f4530f159676dd73ed772e",
"translation_date": "2025-08-27T09:57:22+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md": {
"original_hash": "215a3254ba5a222a57c5bb0192cea8e3",
"translation_date": "2025-09-06T20:20:41+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md",
"language_code": "ar"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md": {
"original_hash": "8980d7efd101c82d6d6ffc3458214120",
"translation_date": "2025-08-27T10:04:57+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/README.md": {
"original_hash": "dd173fd30fc039a7a299898920680723",
"translation_date": "2025-08-27T09:47:52+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/README.md",
"language_code": "ar"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md": {
"original_hash": "5f8e7cdefa096664ae86f795be571580",
"translation_date": "2025-09-06T06:21:09+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md",
"language_code": "ar"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md": {
"original_hash": "96f3696153d9ed54b19a1bb65438c104",
"translation_date": "2025-08-27T09:38:43+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md": {
"original_hash": "bd4da10766c64fce4294a98f6479dfb0",
"translation_date": "2025-09-06T06:19:49+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md",
"language_code": "ar"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md": {
"original_hash": "8fdc4a5fd9bc27a8d2ebef995dfbf73f",
"translation_date": "2025-08-27T09:33:41+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md": {
"original_hash": "472d3fab1c5be50f387336e7a686dbe1",
"translation_date": "2025-09-06T06:21:34+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md",
"language_code": "ar"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md": {
"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
"translation_date": "2025-08-27T09:45:30+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/README.md": {
"original_hash": "8dfe141a0f46f7d253e07f74913c7f44",
"translation_date": "2025-08-27T09:25:41+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/README.md",
"language_code": "ar"
},
"6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md": {
"original_hash": "0f67a4139454816631526779a456b734",
"translation_date": "2025-09-06T18:14:08+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md",
"language_code": "ar"
},
"6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md": {
"original_hash": "d1e05715f9d97de6c4f1fb0c5a4702c0",
"translation_date": "2025-08-27T09:24:37+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md",
"language_code": "ar"
},
"6-Data-Science-In-Wild/README.md": {
"original_hash": "07faf02ff163e609edf0b0308dc5d4e6",
"translation_date": "2025-08-27T09:18:14+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/README.md",
"language_code": "ar"
},
"AGENTS.md": {
"original_hash": "cc2e18ab65df63e75d3619c4752e9b22",
"translation_date": "2025-10-03T11:02:42+00:00",
"source_file": "AGENTS.md",
"language_code": "ar"
},
"CODE_OF_CONDUCT.md": {
"original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
"translation_date": "2025-08-27T08:15:59+00:00",
"source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md",
"language_code": "ar"
},
"CONTRIBUTING.md": {
"original_hash": "10f86fb29b5407088445ac803b3d0ed1",
"translation_date": "2025-10-03T13:24:14+00:00",
"source_file": "CONTRIBUTING.md",
"language_code": "ar"
},
"INSTALLATION.md": {
"original_hash": "a64d8afa22ffcc2016bb239188d6acb1",
"translation_date": "2025-10-03T15:14:41+00:00",
"source_file": "INSTALLATION.md",
"language_code": "ar"
},
"README.md": {
"original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146",
"translation_date": "2026-01-30T01:08:08+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "ar"
},
"SECURITY.md": {
"original_hash": "0d575483100c332b2dbaefef915bb3c4",
"translation_date": "2025-08-27T08:16:42+00:00",
"source_file": "SECURITY.md",
"language_code": "ar"
},
"SUPPORT.md": {
"original_hash": "872be8bc1b93ef1dd9ac3d6e8f99f6ab",
"translation_date": "2025-08-27T08:13:59+00:00",
"source_file": "SUPPORT.md",
"language_code": "ar"
},
"TROUBLESHOOTING.md": {
"original_hash": "93a6a8a8a209128cbfedcbc076ee21b0",
"translation_date": "2025-10-03T15:30:25+00:00",
"source_file": "TROUBLESHOOTING.md",
"language_code": "ar"
},
"USAGE.md": {
"original_hash": "f546349678757508d69ce9e1d2688446",
"translation_date": "2025-10-03T14:53:12+00:00",
"source_file": "USAGE.md",
"language_code": "ar"
},
"docs/_sidebar.md": {
"original_hash": "3767555b3cc28a2865c79202f4374204",
"translation_date": "2025-08-27T08:42:23+00:00",
"source_file": "docs/_sidebar.md",
"language_code": "ar"
},
"examples/README.md": {
"original_hash": "9bef7fd96c8f262339933117d9b3e342",
"translation_date": "2025-10-03T12:56:28+00:00",
"source_file": "examples/README.md",
"language_code": "ar"
},
"for-teachers.md": {
"original_hash": "f7440be10c17a8a9262713af3d2818a9",
"translation_date": "2025-09-06T19:52:12+00:00",
"source_file": "for-teachers.md",
"language_code": "ar"
},
"quiz-app/README.md": {
"original_hash": "e92c33ea498915a13c9aec162616db18",
"translation_date": "2025-08-27T09:46:27+00:00",
"source_file": "quiz-app/README.md",
"language_code": "ar"
},
"sketchnotes/README.md": {
"original_hash": "3a848466cb63aff1a93411affb152c2a",
"translation_date": "2025-08-27T09:17:48+00:00",
"source_file": "sketchnotes/README.md",
"language_code": "ar"
}
}

9
translations/ar/1-Introduction/01-defining-data-science/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "43212cc1ac137b7bb1dcfb37ca06b0f4",
"translation_date": "2025-10-25T18:35:59+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# تعريف علم البيانات
| ![رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/01-Definitions.png) |

9
translations/ar/1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
"translation_date": "2025-08-27T09:03:26+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# المهمة: سيناريوهات علم البيانات
في هذه المهمة الأولى، نطلب منك التفكير في عملية أو مشكلة حقيقية في مجالات مختلفة، وكيف يمكنك تحسينها باستخدام عملية علم البيانات. فكر في النقاط التالية:

9
translations/ar/1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
"translation_date": "2025-08-27T09:04:22+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# المهمة: سيناريوهات علم البيانات
في هذه المهمة الأولى، نطلب منك التفكير في عملية أو مشكلة حقيقية في مجالات مختلفة، وكيف يمكنك تحسينها باستخدام عملية علم البيانات. فكر في النقاط التالية:

9
translations/ar/1-Introduction/02-ethics/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "58860ce9a4b8a564003d2752f7c72851",
"translation_date": "2025-10-03T16:02:24+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# مقدمة إلى أخلاقيات البيانات
|![ رسم توضيحي من [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/02-Ethics.png)|

9
translations/ar/1-Introduction/02-ethics/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "b588c0fc73014f52520c666efc3e0cc3",
"translation_date": "2025-08-27T08:56:06+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
## كتابة دراسة حالة عن أخلاقيات البيانات
## التعليمات

9
translations/ar/1-Introduction/03-defining-data/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
"translation_date": "2025-09-06T06:30:52+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# تعريف البيانات
|![رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev)](../../sketchnotes/03-DefiningData.png)|

9
translations/ar/1-Introduction/03-defining-data/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "2e5cacb967c1e9dfd07809bfc441a0b4",
"translation_date": "2025-08-27T09:08:04+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# تصنيف مجموعات البيانات
## التعليمات

11
translations/ar/1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ce95884566a74db72572cd51f0cb25ad",
"translation_date": "2025-09-06T12:54:36+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# مقدمة موجزة في الإحصاء والاحتمالات
|![ رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/04-Statistics-Probability.png)|
@ -64,7 +55,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
يمكننا تمثيل العلاقة بين الوسيط والرباعيات في رسم بياني يُسمى **مخطط الصندوق**:
<img src="images/boxplot_explanation.png" alt="شرح مخطط الصندوق" width="50%">
<img src="../../../../translated_images/ar/boxplot_explanation.4039b7de08780fd4.webp" alt="شرح مخطط الصندوق" width="50%">
هنا نحسب أيضًا **النطاق بين الرباعيات** IQR=Q3-Q1، وما يُسمى **القيم المتطرفة** - وهي القيم التي تقع خارج الحدود [Q1-1.5*IQR,Q3+1.5*IQR].

9
translations/ar/1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "01d1b493e8b51a6ebb42524f6b1bcfff",
"translation_date": "2025-08-27T09:16:57+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# دراسة صغيرة عن مرض السكري
في هذه المهمة، سنعمل مع مجموعة بيانات صغيرة لمرضى السكري مأخوذة من [هنا](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html).

9
translations/ar/1-Introduction/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-27T08:43:36+00:00",
"source_file": "1-Introduction/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# مقدمة في علم البيانات
![البيانات في العمل](../../../translated_images/ar/data.48e22bb7617d8d92188afbc4c48effb920ba79f5cebdc0652cd9f34bbbd90c18.jpg)

9
translations/ar/2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "11739c7b40e7c6b16ad29e3df4e65862",
"translation_date": "2025-12-19T10:31:55+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# العمل مع البيانات: قواعد البيانات العلائقية
|![ ملاحظة مرسومة بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/05-RelationalData.png)|

9
translations/ar/2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "25b37acdfb2452917c1aa2e2ca44317a",
"translation_date": "2025-10-24T09:52:28+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# عرض بيانات المطارات
تم تزويدك بـ [قاعدة بيانات](https://raw.githubusercontent.com/Microsoft/Data-Science-For-Beginners/main/2-Working-With-Data/05-relational-databases/airports.db) مبنية على [SQLite](https://sqlite.org/index.html) تحتوي على معلومات حول المطارات. يتم عرض المخطط أدناه. ستستخدم [امتداد SQLite](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=alexcvzz.vscode-sqlite&WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) في [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) لعرض معلومات حول مطارات المدن المختلفة.

9
translations/ar/2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
"translation_date": "2025-09-06T06:22:10+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# العمل مع البيانات: البيانات غير العلائقية
|![رسم توضيحي من [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/06-NoSQL.png)|

9
translations/ar/2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f824bfdb8b12d33293913f76f5c787c5",
"translation_date": "2025-08-27T08:41:31+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# أرباح الصودا
## التعليمات

9
translations/ar/2-Working-With-Data/07-python/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "7bfec050f4717dcc2dfd028aca9d21f3",
"translation_date": "2025-09-06T15:23:39+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# العمل مع البيانات: بايثون ومكتبة Pandas
| ![ رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/07-WorkWithPython.png) |

9
translations/ar/2-Working-With-Data/07-python/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "dc8f035ce92e4eaa078ab19caa68267a",
"translation_date": "2025-08-27T08:36:52+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# واجب معالجة البيانات باستخدام بايثون
في هذا الواجب، سنطلب منك التوسع في الكود الذي بدأنا تطويره في تحدياتنا. يتكون الواجب من جزأين:

9
translations/ar/2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1b560955ff39a2bcf2a049fce474a951",
"translation_date": "2025-09-06T06:23:58+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# العمل مع البيانات: إعداد البيانات
|![ رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/08-DataPreparation.png)|

9
translations/ar/2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f9d5a7275e046223fa6474477674b810",
"translation_date": "2025-08-27T08:29:38+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# تقييم البيانات من نموذج
قام أحد العملاء باختبار [نموذج صغير](../../../../2-Working-With-Data/08-data-preparation/index.html) لجمع بعض البيانات الأساسية عن قاعدة عملائهم. وقد أحضروا النتائج التي حصلوا عليها إليك للتحقق من صحة البيانات التي جمعوها. يمكنك فتح صفحة `index.html` في المتصفح لإلقاء نظرة على النموذج.

9
translations/ar/2-Working-With-Data/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "abc3309ab41bc5a7846f70ee1a055838",
"translation_date": "2025-08-27T08:18:51+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# العمل مع البيانات
![حب البيانات](../../../translated_images/ar/data-love.a22ef29e6742c852505ada062920956d3d7604870b281a8ca7c7ac6f37381d5a.jpg)

9
translations/ar/3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a49d78e32e280c410f04e5f2a2068e77",
"translation_date": "2025-09-06T06:27:22+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# تصور الكميات
|![رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev)](../../sketchnotes/09-Visualizing-Quantities.png)|

9
translations/ar/3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ad163c4fda72c8278280b61cad317ff4",
"translation_date": "2025-08-27T10:45:53+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# الخطوط، التبعثر والأعمدة
## التعليمات

9
translations/ar/3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "80a20467e046d312809d008395051fc7",
"translation_date": "2025-09-06T06:28:49+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# تصور التوزيعات
|![ رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)|

9
translations/ar/3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "40eeb9b9f94009c537c7811f9f27f037",
"translation_date": "2025-08-27T10:16:01+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# طبق مهاراتك
## التعليمات

9
translations/ar/3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "42119bcc97bee88254e381156d770f3c",
"translation_date": "2025-09-06T06:26:28+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# تصور النسب
|![رسم توضيحي من [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|

9
translations/ar/3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1e00fe6a244c2f8f9a794c862661dd4f",
"translation_date": "2025-08-27T10:50:01+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# جربها في Excel
## التعليمات

9
translations/ar/3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
"translation_date": "2025-09-06T11:27:34+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# تصور العلاقات: كل شيء عن العسل 🍯
|![ رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|

9
translations/ar/3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "680419753c086eef51be86607c623945",
"translation_date": "2025-08-27T10:20:37+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# الغوص في خلية النحل
## التعليمات

9
translations/ar/3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "cfb068050337a36e348debaa502a24fa",
"translation_date": "2025-09-06T06:27:47+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# إنشاء تصورات ذات معنى
|![ رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/13-MeaningfulViz.png)|

9
translations/ar/3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "e56df4c0f49357e30ac8fc77aa439dd4",
"translation_date": "2025-08-27T10:10:44+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# قم بإنشاء تصور مخصص خاص بك
## التعليمات

9
translations/ar/3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-27T10:11:56+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# مشروع تصور البيانات Dangerous Liaisons
لبدء العمل، تحتاج إلى التأكد من أن NPM وNode يعملان على جهازك. قم بتثبيت التبعيات (npm install) ثم قم بتشغيل المشروع محليًا (npm run serve):

9
translations/ar/3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-27T10:11:22+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# مشروع تصور البيانات Dangerous Liaisons
لبدء العمل، تحتاج إلى التأكد من أن NPM وNode يعملان على جهازك. قم بتثبيت التبعيات (npm install) ثم قم بتشغيل المشروع محليًا (npm run serve):

9
translations/ar/3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "22acf28f518a4769ea14fa42f4734b9f",
"translation_date": "2025-08-27T10:30:08+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# تصور الكميات
|![ رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/main/sketchnotes/09-Visualizing-Quantities.png)|
|:---:|

9
translations/ar/3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0ea21b6513df5ade7419c6b7d65f10b1",
"translation_date": "2025-08-27T10:34:05+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# الخطوط، التبعثر والأعمدة
## التعليمات

9
translations/ar/3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ea67c0c40808fd723594de6896c37ccf",
"translation_date": "2025-08-27T10:22:08+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# تصور التوزيعات
|![رسم توضيحي من [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/main/sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)|

9
translations/ar/3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a233d542512136c4dd29aad38ca0175f",
"translation_date": "2025-08-27T10:24:24+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# طبق مهاراتك
## التعليمات

9
translations/ar/3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "47028abaaafa2bcb1079702d20569066",
"translation_date": "2025-08-27T10:38:35+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# تصور النسب
|![ رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|

9
translations/ar/3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a33c5d4b4156a2b41788d8720b6f724c",
"translation_date": "2025-08-27T10:25:30+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# تصور العلاقات: كل شيء عن العسل 🍯
|![ رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|

9
translations/ar/3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "b4039f1c76548d144a0aee0bf28304ec",
"translation_date": "2025-08-27T10:35:12+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# إنشاء تصورات ذات معنى
|![رسم توضيحي من [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev)](../../../sketchnotes/13-MeaningfulViz.png)|

9
translations/ar/3-Data-Visualization/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1441550a0d789796b2821e04f7f4cc94",
"translation_date": "2025-08-27T10:05:51+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# التصورات
![نحلة على زهرة اللافندر](../../../translated_images/ar/bee.0aa1d91132b12e3a8994b9ca12816d05ce1642010d9b8be37f8d37365ba845cf.jpg)

9
translations/ar/4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "07e12a25d20b8f191e3cb651c27fdb2b",
"translation_date": "2025-09-06T20:20:21+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# مقدمة في دورة حياة علم البيانات
|![ رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/14-DataScience-Lifecycle.png)|

9
translations/ar/4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "564445c39ad29a491abcb9356fc4d47d",
"translation_date": "2025-08-27T09:53:46+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# تقييم مجموعة البيانات
تواصل مع فريقك عميل يطلب المساعدة في دراسة عادات الإنفاق الموسمية لعملاء سيارات الأجرة في مدينة نيويورك.

9
translations/ar/4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "661dad02c3ac239644d34c1eb51e76f8",
"translation_date": "2025-09-06T20:19:47+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# دورة حياة علم البيانات: التحليل
|![ رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/15-Analyzing.png)|

9
translations/ar/4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "fcc7547171f4530f159676dd73ed772e",
"translation_date": "2025-08-27T09:57:22+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# البحث عن الإجابات
هذا استمرار لمهمة الدرس السابق [assignment](../14-Introduction/assignment.md)، حيث ألقينا نظرة سريعة على مجموعة البيانات. الآن سنقوم بإلقاء نظرة أعمق على البيانات.

9
translations/ar/4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "215a3254ba5a222a57c5bb0192cea8e3",
"translation_date": "2025-09-06T20:20:41+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# دورة حياة علم البيانات: التواصل
|![رسم توضيحي من [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev)](../../sketchnotes/16-Communicating.png)|

9
translations/ar/4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "8980d7efd101c82d6d6ffc3458214120",
"translation_date": "2025-08-27T10:04:57+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# احكِ قصة
## التعليمات

9
translations/ar/4-Data-Science-Lifecycle/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "dd173fd30fc039a7a299898920680723",
"translation_date": "2025-08-27T09:47:52+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# دورة حياة علم البيانات
![التواصل](../../../translated_images/ar/communication.06d8e2a88d30d168d661ad9f9f0a4f947ebff3719719cfdaf9ed00a406a01ead.jpg)

9
translations/ar/5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "5f8e7cdefa096664ae86f795be571580",
"translation_date": "2025-09-06T06:21:09+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# مقدمة إلى علم البيانات في السحابة
|![رسم توضيحي من [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev)](../../sketchnotes/17-DataScience-Cloud.png)|

9
translations/ar/5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "96f3696153d9ed54b19a1bb65438c104",
"translation_date": "2025-08-27T09:38:43+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# أبحاث السوق
## التعليمات

9
translations/ar/5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "bd4da10766c64fce4294a98f6479dfb0",
"translation_date": "2025-09-06T06:19:49+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# علم البيانات في السحابة: الطريقة "قليلة الكود/بدون كود"
|![ رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/18-DataScience-Cloud.png)|

9
translations/ar/5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "8fdc4a5fd9bc27a8d2ebef995dfbf73f",
"translation_date": "2025-08-27T09:33:41+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# مشروع علوم البيانات باستخدام البرمجة منخفضة الكود/بدون كود على Azure ML
## التعليمات

9
translations/ar/5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "472d3fab1c5be50f387336e7a686dbe1",
"translation_date": "2025-09-06T06:21:34+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# علم البيانات في السحابة: طريقة "Azure ML SDK"
|![ رسم توضيحي بواسطة [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/19-DataScience-Cloud.png)|

9
translations/ar/5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
"translation_date": "2025-08-27T09:45:30+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# مشروع علم البيانات باستخدام Azure ML SDK
## التعليمات

9
translations/ar/5-Data-Science-In-Cloud/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "8dfe141a0f46f7d253e07f74913c7f44",
"translation_date": "2025-08-27T09:25:41+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# علم البيانات في السحابة
![cloud-picture](../../../translated_images/ar/cloud-picture.f5526de3c6c6387b2d656ba94f019b3352e5e3854a78440e4fb00c93e2dea675.jpg)

9
translations/ar/6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0f67a4139454816631526779a456b734",
"translation_date": "2025-09-06T18:14:08+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# علم البيانات في العالم الحقيقي
| ![رسم توضيحي من [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev)](../../sketchnotes/20-DataScience-RealWorld.png) |

9
translations/ar/6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "d1e05715f9d97de6c4f1fb0c5a4702c0",
"translation_date": "2025-08-27T09:24:37+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# استكشاف مجموعة بيانات من الحاسوب الكوكبي
## التعليمات

9
translations/ar/6-Data-Science-In-Wild/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "07faf02ff163e609edf0b0308dc5d4e6",
"translation_date": "2025-08-27T09:18:14+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# علم البيانات في العالم الحقيقي
تطبيقات علم البيانات في مختلف الصناعات.

9
translations/ar/AGENTS.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "cc2e18ab65df63e75d3619c4752e9b22",
"translation_date": "2025-10-03T11:02:42+00:00",
"source_file": "AGENTS.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# AGENTS.md
## نظرة عامة على المشروع

9
translations/ar/CODE_OF_CONDUCT.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
"translation_date": "2025-08-27T08:15:59+00:00",
"source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# مدونة قواعد السلوك لمصادر مايكروسوفت المفتوحة
لقد تبنى هذا المشروع [مدونة قواعد السلوك لمصادر مايكروسوفت المفتوحة](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).

9
translations/ar/CONTRIBUTING.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "10f86fb29b5407088445ac803b3d0ed1",
"translation_date": "2025-10-03T13:24:14+00:00",
"source_file": "CONTRIBUTING.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# المساهمة في منهج علم البيانات للمبتدئين
شكرًا لاهتمامك بالمساهمة في منهج علم البيانات للمبتدئين! نحن نرحب بمساهمات المجتمع.

9
translations/ar/INSTALLATION.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a64d8afa22ffcc2016bb239188d6acb1",
"translation_date": "2025-10-03T15:14:41+00:00",
"source_file": "INSTALLATION.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# دليل التثبيت
هذا الدليل سيساعدك في إعداد بيئتك للعمل مع منهج "علم البيانات للمبتدئين".

226
translations/ar/README.md
Unescape View File

@ -1,205 +1,197 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "33d252f7491b696d85df7f680e7e7b90",
"translation_date": "2026-01-16T08:27:28+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# علم البيانات للمبتدئين - منهج دراسي
[![افتح في GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
[![رخصة GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
[![ترخيص GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
[![مساهمو GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/)
[![مشاكل GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/)
[![طلبات السحب في GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/)
[![طلبات السحب مرحب بها](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)
[![مرحب بطلبات السحب](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)
[![مشاهدو GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/)
[![تفرعات GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/)
[![نجوم GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/)
[![Discord Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
[![مايكروسوفت فاوندري ديسكورد](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
[![منتدى Microsoft Foundry Developer](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)
[![منتدى مطورين مايكروسوفت فاوندري](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)
يسعد دعاة السحابة في Microsoft Azure أن يقدموا منهجًا دراسيًا لمدة 10 أسابيع و20 درسًا كله حول علم البيانات. يتضمن كل درس اختبارات قبل الدرس وبعده، وتعليمات مكتوبة لإكمال الدرس، وحل، ومهمة. تسمح لك منهجية التعلم القائمة على المشاريع بالتعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لجعل المهارات الجديدة "تثبت".
يسر فريق مدافعي السحابة في مايكروسوفت أن يقدم منهجًا دراسيًا لمدة 10 أسابيع و20 درسًا كليًا عن علم البيانات. يتضمن كل درس اختبارات قبل وبعد الدرس، تعليمات مكتوبة لإكمال الدرس، حل، ومهمة. تسمح طريقتنا التعليمية المبنية على المشاريع بالتعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لترسيخ المهارات الجديدة.
**شكرًا جزيلًا لمؤلفينا:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique)، [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)، [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya)، [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG)، [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)، [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets)، [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)، [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer).
**شكراً جزيلاً لمؤلفينا:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique)، [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)، [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya)، [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG)، [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)، [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets)، [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)، [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer).
**🙏 شكر خاص 🙏 لمؤلفينا، والمراجعين، والمساهمين في المحتوى من [سفراء الطلاب في Microsoft](https://studentambassadors.microsoft.com/)،** ولا سيما Aaryan Arora و[Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00) و[Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/) و[Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007) و[Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/) و[Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/) وChhailBihari Dubey و[Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor) و[Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb) و[Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/) و[Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/) و[Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/) و[Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119) و[Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum) و[Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/) و[Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423) وSamridhi Sharma و[Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200) و[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/) و[Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/) وYogendrasingh Pawar و[Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/) و[Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)
**🙏 شكر خاص 🙏 لمؤلفينا، المراجعين، والمساهمين من سفراء الطلبة لمايكروسوفت [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/)،** بالأخص Aaryan Arora، [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)، [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)، [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)، [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)، [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)، ChhailBihari Dubey، [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)، [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)، [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)، [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)، [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)، [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119)، [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)، [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)، [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423)، Samridhi Sharma، [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)،
[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)، [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)، Yogendrasingh Pawar ، [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)، [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)
|![مخطط مرئي بواسطة @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../../../translated_images/ar/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)|
|![ملاحظة مرسومة بواسطة @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ar/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)|
|:---:|
| علم البيانات للمبتدئين - _مخطط مرئي بواسطة [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| علم البيانات للمبتدئين - _ملاحظة مرسومة بواسطة [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
### 🌐 دعم متعدد اللغات
#### مدعوم عبر GitHub Action (آلي ودائم التحديث)
#### مدعوم عبر GitHub Action (آلي ومحدث دائماً)
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[Arabic](./README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
[Arabic](./README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
> **هل تفضل النسخ محليًا؟**
> **هل تفضل الاستنساخ محليًا؟**
> يتضمن هذا المستودع أكثر من 50 ترجمة للغات مما يزيد بشكل كبير من حجم التنزيل. للنسخ دون الترجمات، استخدم فحص الانتقاء الضيق:
> يحتوي هذا المستودع على ترجمات لأكثر من 50 لغة مما يزيد بشكل كبير من حجم التنزيل. للاستنساخ بدون الترجمات، استخدم الفحص الجزئي:
> ```bash
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
> cd Data-Science-For-Beginners
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
> ```
> هذا يمنحك كل ما تحتاجه لإكمال الدورة مع تنزيل أسرع بكثير.
> يوفر لك هذا كل ما تحتاجه لإكمال الدورة بسرعة تنزيل أسرع بكثير.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**إذا كنت ترغب في دعم لغات ترجمة إضافية، فهذه اللغات مدرجة [هنا](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**إذا كنت ترغب في دعم لغات ترجمة إضافية، فهي مدرجة [هنا](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
#### انضم إلى مجتمعنا
[![Discord Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
#### انضم إلى مجتمعنا
[![مايكروسوفت فاوندري ديسكورد](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
لدينا سلسلة تعلم عبر Discord مع AI جارية، تعرف أكثر وانضم إلينا في [سلسلة التعلم مع AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) من 18 إلى 30 سبتمبر 2025. ستحصل على نصائح وحيل لاستخدام GitHub Copilot في علم البيانات.
لدينا سلسلة تعلم على Discord عبر AI مستمرة، تعرف أكثر وانضم إلينا في [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) من 18 إلى 30 سبتمبر 2025. ستحصل على نصائح وحيل لاستخدام GitHub Copilot في علم البيانات.
![سلسلة التعلم مع AI](../../../../translated_images/ar/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
![سلسلة التعلم مع AI](../../translated_images/ar/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
# هل أنت طالب؟
ابدأ بالموارد التالية:
- [صفحة مركز الطلاب](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) في هذه الصفحة، ستجد موارد للمبتدئين، وعلب الطالب، وحتى طرق للحصول على قسيمة شهادة مجانية. هذه صفحة ترغب في وضعها في المفضلة والتحقق منها من وقت لآخر حيث نغير المحتوى على الأقل شهريًا.
- [سفراء الطلاب في Microsoft Learn](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) انضم إلى مجتمع عالمي من سفراء الطلاب، قد تكون هذه طريقتك لدخول Microsoft.
- [صفحة مركز الطلاب](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) في هذه الصفحة، ستجد موارد للمبتدئين، حزماً للطلاب وحتى طرق للحصول على قسيمة شهادة مجانية. هذه صفحة ترغب في وضع إشارة مرجعية لها والتحقق منها من وقت لآخر حيث نقوم بتغيير المحتوى على الأقل شهريًا.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) انضم إلى مجتمع عالمي من سفراء الطلاب، قد تكون هذه طريقتك للدخول إلى مايكروسوفت.
# البدء
## 📚 التوثيق
## 📚 الوثائق
- **[دليل التثبيت](INSTALLATION.md)** - تعليمات الإعداد خطوة بخطوة للمبتدئين
- **[دليل الاستخدام](USAGE.md)** - أمثلة وسير عمل شائع
- **[استكشاف الأخطاء وإصلاحها](TROUBLESHOOTING.md)** - حلول للمشاكل الشائعة
- **[دليل التثبيت](INSTALLATION.md)** - إرشادات الإعداد خطوة بخطوة للمبتدئين
- **[دليل الاستخدام](USAGE.md)** - أمثلة وطرق عمل شائعة
- **[استكشاف الأخطاء وإصلاحها](TROUBLESHOOTING.md)** - حلول للمشكلات الشائعة
- **[دليل المساهمة](CONTRIBUTING.md)** - كيفية المساهمة في هذا المشروع
- **[للمعلمين](for-teachers.md)** - إرشادات التدريس وموارد الفصول الدراسية
- **[للمدرسين](for-teachers.md)** - إرشادات التدريس وموارد للصف الدراسي
## 👨‍🎓 للطلاب
> **للمبتدئين تمامًا**: جديد في علم البيانات؟ ابدأ بأمثلتنا [الصديقة للمبتدئين](examples/README.md)! هذه الأمثلة البسيطة والمشروحة جيدًا ستساعدك على فهم الأساسيات قبل الغوص في المنهج الكامل.
> **[الطلاب](https://aka.ms/student-page)**: لاستخدام هذا المنهج بمفردك، استنسخ المستودع بالكامل وأكمل التمارين بنفسك، بدءًا باختبار ما قبل المحاضرة. ثم اقرأ المحاضرة وأكمل بقية الأنشطة. حاول إنشاء المشاريع بفهم الدروس بدلاً من نسخ كود الحل؛ ومع ذلك، يتوفر ذلك الكود في مجلدات /solutions في كل درس موجه نحو المشروع. فكرة أخرى هي تشكيل مجموعة دراسية مع الأصدقاء ومراجعة المحتوى معًا. للدراسة الإضافية، نوصي بـ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
> **مبتدئون تماماً**: جديد في علم البيانات؟ ابدأ بـ [أمثلتنا المناسبة للمبتدئين](examples/README.md)! هذه الأمثلة البسيطة والمشروحة جيدًا ستساعدك على فهم الأساسيات قبل الغوص في المنهج الكامل.
> **[الطلاب](https://aka.ms/student-page)**: لاستخدام هذا المنهج بمفردك، قم بعمل fork للمستودع بالكامل وأكمل التمارين بنفسك، بدءًا من اختبار ما قبل المحاضرة. ثم اقرأ المحاضرة وأكمل بقية الأنشطة. حاول إنشاء المشاريع بفهم الدروس بدلاً من نسخ كود الحل؛ مع ذلك، هذا الكود متاح في مجلد /solutions في كل درس موجه نحو مشروع. فكرة أخرى هي تشكيل مجموعة دراسية مع أصدقائك والذهاب عبر المحتوى معًا. لمزيد من الدراسة، نوصي بـ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
**بدء سريع:**
1. تحقق من [دليل التثبيت](INSTALLATION.md) لإعداد بيئتك
2. راجع [دليل الاستخدام](USAGE.md) لتتعلم كيفية العمل مع المنهج
3. ابدأ بالدرس 1 وواصل العمل بالتتابع
4. انضم إلى مجتمعنا على [Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) للدعم
2. راجع [دليل الاستخدام](USAGE.md) لتعلّم كيفية العمل مع المنهج
3. ابدأ بالدرس 1 وواصل التتالي
4. انضم إلى [مجتمعنا على ديسكورد](https://aka.ms/ds4beginners/discord) للدعم
## 👩‍🏫 للمعلمين
> **للمعلمين**: لقد أدرجنا [بعض الاقتراحات](for-teachers.md) حول كيفية استخدام هذا المنهج. نحب أن نحصل على ملاحظاتكم [في منتدى النقاش الخاص بنا](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
## 👩‍🏫 للمدرسين
> **للمدرسين**: لقد أدرجنا [بعض الاقتراحات](for-teachers.md) حول كيفية استخدام هذا المنهج. نحب أن نحصل على ملاحظاتكم [في منتدى النقاش](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
## تعرف على الفريق
[![فيديو ترويجي](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "فيديو ترويجي")
**الصورة المتحركة من** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
**صنع بواسطة** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
> 🎥 انقر على الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو حول المشروع والأشخاص الذين أنشأوه!
> 🎥 انقر على الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو عن المشروع والأشخاص الذين أنشأوه!
## المنهجية التعليمية
لقد اخترنا مبدأين تعليميين أثناء بناء هذا المنهج الدراسي: التأكد من أنه قائم على المشاريع وأنه يشمل اختبارات متكررة. بنهاية هذه السلسلة، سيكون الطلاب قد تعلموا المبادئ الأساسية لعلوم البيانات، بما في ذلك المفاهيم الأخلاقية، وتحضير البيانات، وطرق مختلفة للعمل مع البيانات، وتصوير البيانات، وتحليل البيانات، وحالات استخدام علوم البيانات في العالم الحقيقي، وأكثر من ذلك.
لقد اخترنا مبدأين تربويين أثناء بناء هذا المنهج: التأكد من أنه قائم على المشاريع وأنه يشتمل على اختبارات متكررة. بنهاية هذه السلسلة، سيكون الطلاب قد تعلموا المبادئ الأساسية لعلوم البيانات، بما في ذلك المفاهيم الأخلاقية، تجهيز البيانات، طرق مختلفة للعمل مع البيانات، تصور البيانات، تحليل البيانات، حالات استخدام فعلية لعلوم البيانات، وأكثر.
بالإضافة إلى ذلك، يحدد اختبار خفيف قبل الدرس هدف الطالب تجاه تعلم موضوع ما، بينما يضمن اختبار ثاني بعد الدرس مزيدًا من الاحتفاظ بالمعلومات. صُمم هذا المنهج ليكون مرنًا وممتعًا ويمكن أخذه بالكامل أو جزئيًا. تبدأ المشاريع صغيرة وتصبح أكثر تعقيدًا بنهاية دورة العشرة أسابيع.
بالإضافة إلى ذلك، تهيئة الاختبار الخفيف قبل الصف توجه نية الطالب نحو تعلم موضوع معين، في حين أن اختبارًا ثانيًا بعد الصف يضمن الاحتفاظ بالمعلومات بشكل أفضل. تم تصميم هذا المنهج ليكون مرنًا وممتعًا ويمكن أخذه كاملاً أو جزئيًا. تبدأ المشاريع صغيرة وتزداد تعقيدًا مع انتهاء دورة العشرة أسابيع.
> يمكنك العثور على [ميثاق السلوك](CODE_OF_CONDUCT.md)، وإرشادات [المساهمة](CONTRIBUTING.md)، و[الترجمة](TRANSLATIONS.md). نرحب بملاحظاتك البناءة!
> اطلع على [قواعد السلوك](CODE_OF_CONDUCT.md)، و[المساهمة](CONTRIBUTING.md)، و[إرشادات الترجمة](TRANSLATIONS.md). نحن نرحب بتعليقاتك البناءة!
## يتضمن كل درس:
## تتضمن كل درس:
- ملاحظات مرسومة اختيارية
- فيديو داعم اختياري
- اختبار تحضير قبل الدرس
- الدرس المكتوب
- للدروس القائمة على المشاريع، أدلة خطوة بخطوة لبناء المشروع
- فحوصات المعرفة
- ملاحظات تخطيطية اختيارية
- فيديو إضافي اختياري
- اختبار تهيئة قبل الدرس
- درس مكتوب
- دروس خطوة بخطوة لبناء المشروع للدرسان القائمة على المشروع
- فحوصات معرفية
- تحدي
- قراءة داعمة
- قراءات إضافية
- مهمة
- [اختبار ما بعد الدرس](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **ملاحظة حول الاختبارات**: جميع الاختبارات موجودة في مجلد Quiz-App، بإجمالي 40 اختبارًا، كل منها يتضمن ثلاثة أسئلة. يتم الربط من داخل الدروس، لكن يمكن تشغيل تطبيق الاختبار محليًا أو نشره على Azure؛ اتبع التعليمات في مجلد `quiz-app`. يتم توطينها تدريجيًا.
> **ملاحظة بشأن الاختبارات**: جميع الاختبارات موجودة في مجلد Quiz-App، بمجموع 40 اختبارًا يحتوي كل منها على ثلاث أسئلة. وهي مرتبطة داخل الدروس، لكن يمكن تشغيل تطبيق الاختبارات محليًا أو نشره على أزور؛ اتبع التعليمات داخل مجلد `quiz-app`. جاري تعريبها تدريجيًا.
## 🎓 أمثلة مناسبة للمبتدئين
**جديد في علوم البيانات؟** أنشأنا مجلد [أمثلة](examples/README.md) خاص يحتوي على رمز بسيط مع تعليقات جيدة لمساعدتك على البدء:
**هل أنت جديد في علوم البيانات؟** لقد أنشأنا مجلد [أمثلة](examples/README.md) خاصًا يحتوي على كود بسيط ومعلق جيدًا لمساعدتك على البدء:
- 🌟 **مرحبًا بالعالم** - برنامجك الأول في علوم البيانات
- 📂 **تحميل البيانات** - تعلّم كيفية قراءة واستكشاف مجموعات البيانات
- 📊 **تحليل بسيط** - حساب الإحصائيات والعثور على الأنماط
- 📈 **تصوير أساسي** - إنشاء المخططات والرسوم البيانية
- 🔬 **مشروع من العالم الحقيقي** - سير عمل مكتمل من البداية للنهاية
- 🌟 **مرحبًا بالعالم** - أول برنامج علوم بيانات لك
- 📂 **تحميل البيانات** - تعلم قراءة واستكشاف مجموعات البيانات
- 📊 **تحليل بسيط** - حساب الإحصاءات والعثور على الأنماط
- 📈 **تصوير أساسي** - إنشاء مخططات ورسوم بيانية
- 🔬 **مشروع حقيقي** - سير عمل كامل من البداية للنهاية
يحتوي كل مثال على تعليقات مفصلة تشرح كل خطوة، مما يجعله مثاليًا للمبتدئين تمامًا!
تتضمن كل مثال تعليقات مفصلة تشرح كل خطوة، مما يجعله مثاليًا للمبتدئين تمامًا!
👉 **[ابدأ بالأمثلة](examples/README.md)** 👈
## الدروس
|![ ملاحظات مرسومة بواسطة @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../../../translated_images/ar/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|![ملاحظات تخطيطية بواسطة @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ar/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|:---:|
|علوم البيانات للمبتدئين: خارطة طريق - _ملاحظات مرسومة بواسطة [@nitya](https://twitter.com/nitya)_|
| رقم الدرس | الموضوع | مجموعة الدروس | أهداف التعلم | الدرس المرتبط | المؤلف |
| :-------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
| 01 | تعريف علوم البيانات | [مقدمة](1-Introduction/README.md) | تعلّم المفاهيم الأساسية وراء علوم البيانات وكيف ترتبط بالذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، والبيانات الضخمة. | [الدرس](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [فيديو](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | أخلاقيات علوم البيانات | [مقدمة](1-Introduction/README.md) | مفاهيم التحديات والأُطُر الأخلاقية للبيانات. | [الدرس](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | تعريف البيانات | [مقدمة](1-Introduction/README.md) | كيف يتم تصنيف البيانات ومصادرها الشائعة. | [الدرس](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | مقدمة في الإحصاء والاحتمالات | [مقدمة](1-Introduction/README.md) | التقنيات الرياضية للاحتمالات والإحصاء لفهم البيانات. | [الدرس](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [فيديو](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | العمل مع البيانات العلائقية | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمة للبيانات العلائقية وأساسيات استكشاف وتحليل البيانات العلائقية باستخدام لغة الاستعلام الهيكلية، المعروفة أيضًا بـ SQL (تُنطق "سي-كويل"). | [الدرس](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | العمل مع بيانات NoSQL | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمة للبيانات غير العلائقية وأنواعها المختلفة وأساسيات استكشاف وتحليل قواعد بيانات الوثائق. | [الدرس](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | العمل مع بايثون | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | أساسيات استخدام بايثون لاستكشاف البيانات باستخدام مكتبات مثل Pandas. يوصى بفهم أساسي لبرمجة بايثون. | [الدرس](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [فيديو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | تحضير البيانات | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | مواضيع حول تقنيات تنظيف وتحويل البيانات للتعامل مع تحديات البيانات المفقودة أو غير الدقيقة أو غير المكتملة. | [الدرس](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | تصور الكميات | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تعلّم كيفية استخدام Matplotlib لتصوير بيانات الطيور 🦆 | [الدرس](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | تصوير توزيع البيانات | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصوير الملاحظات والاتجاهات ضمن فاصل زمني. | [الدرس](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | تصوير النسب | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصوير النسب المئوية المتقطعة والمجمعة. | [الدرس](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | تصوير العلاقات | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصوير الاتصالات والارتباطات بين مجموعات البيانات ومتغيراتها. | [الدرس](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | التصويرات ذات المعنى | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تقنيات وإرشادات لجعل تصوراتك ذات قيمة لحل المشكلات الفعّال واستخلاص الأفكار. | [الدرس](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | مقدمة لدورة حياة علوم البيانات | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | مقدمة لدورة حياة علوم البيانات وخطوتها الأولى لجمع واستخلاص البيانات. | [الدرس](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | التحليل | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | يركّز هذا المرحلة من دورة حياة علوم البيانات على تقنيات تحليل البيانات. | [الدرس](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | التواصل | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | يركّز هذا المرحلة من دورة حياة علوم البيانات على تقديم النتائج من البيانات بطريقة تسهل على صانعي القرار فهمها. | [الدرس](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | علوم البيانات في السحابة | [بيانات السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | هذه السلسلة من الدروس تقدم علوم البيانات في السحابة وفوائدها. | [الدرس](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | علوم البيانات في السحابة | [بيانات السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | تدريب النماذج باستخدام أدوات Low Code. |[الدرس](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | علوم البيانات في السحابة | [بيانات السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | نشر النماذج باستخدام Azure Machine Learning Studio. | [الدرس](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | علوم البيانات في الواقع | [في الواقع](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | مشاريع مدفوعة بعلوم البيانات في العالم الحقيقي. | [الدرس](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| علوم البيانات للمبتدئين: خارطة طريق - _ملاحظات تخطيطية بواسطة [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| رقم الدرس | الموضوع | مجموعة الدرس | أهداف التعلم | الدرس المرتبط | المؤلف |
| :-------: | :------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :----: |
| 01 | تعريف علوم البيانات | [المقدمة](1-Introduction/README.md) | تعلم المفاهيم الأساسية خلف علوم البيانات وكيفية ارتباطها بالذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والبيانات الكبيرة. | [درس](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [فيديو](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [دميتري](http://soshnikov.com) |
| 02 | أخلاقيات علوم البيانات | [المقدمة](1-Introduction/README.md) | مفاهيم تحديات وأُطُر أخلاقيات البيانات. | [درس](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [نيتيا](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | تعريف البيانات | [المقدمة](1-Introduction/README.md) | كيفية تصنيف البيانات ومصادرها الشائعة. | [درس](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [ياسمين](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | مقدمة في الإحصاء والاحتمالات | [المقدمة](1-Introduction/README.md) | التقنيات الرياضية في الاحتمالات والإحصاء لفهم البيانات. | [درس](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [فيديو](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [دميتري](http://soshnikov.com) |
| 05 | العمل مع البيانات العلائقية | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمة للبيانات العلائقية وأساسيات استكشاف البيانات العلائقية وتحليلها باستخدام لغة الاستعلام الهيكلية، المعروفة أيضًا بـ SQL (تُلفظ "سي كويل"). | [درس](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [كريستوفر](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | العمل مع بيانات NoSQL | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمة للبيانات غير العلائقية وأنواعها المختلفة وأساسيات استكشاف وتحليل قواعد البيانات المستندية. | [درس](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [ياسمين](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | العمل مع بايثون | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | أساسيات استخدام بايثون لاستكشاف البيانات مع مكتبات مثل Pandas. يُنصح بفهم أساسي لبرمجة بايثون. | [درس](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [فيديو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [دميتري](http://soshnikov.com) |
| 08 | تجهيز البيانات | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | موضوعات حول تقنيات تنظيف وتحويل البيانات للتعامل مع تحديات البيانات المفقودة، غير الدقيقة، أو غير المكتملة. | [درس](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [ياسمين](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | تصور الكميات | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تعلم كيفية استخدام Matplotlib لتصور بيانات الطيور 🦆 | [درس](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [جين](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | تصور توزيعات البيانات | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصور الملاحظات والاتجاهات داخل فترة زمنية. | [درس](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [جين](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | تصور النسب | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصور النسب المئوية المتقطعة والمجمعة. | [درس](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [جين](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | تصور العلاقات | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصور الاتصالات والارتباطات بين مجموعات البيانات والمتغيرات الخاصة بها. | [درس](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [جين](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | تصورات ذات معنى | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تقنيات وإرشادات لجعل تصوراتك ذات قيمة لحل المشكلات بشكل فعال والحصول على رؤى. | [درس](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [جين](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | مقدمة لدورة حياة علوم البيانات | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | مقدمة لدورة حياة علوم البيانات وخطوتها الأولى لاكتساب واستخراج البيانات. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [ياسمين](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | التحليل | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | هذه المرحلة من دورة علوم البيانات تركز على تقنيات تحليل البيانات. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [ياسمين](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | التواصل | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | هذه المرحلة من دورة علوم البيانات تركز على تقديم الرؤى المستخلصة من البيانات بطريقة تسهل على متخذي القرار فهمها. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [جالن](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | علوم البيانات في السحابة | [بيانات السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | سلسلة دروس تعرفك على علوم البيانات في السحابة وفوائدها. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [تيفاني](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [مود](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | علوم البيانات في السحابة | [بيانات السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | تدريب النماذج باستخدام أدوات قليلة الأكواد. |[درس](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [تيفاني](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [مود](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | علوم البيانات في السحابة | [بيانات السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | نشر النماذج باستخدام Azure Machine Learning Studio. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [تيفاني](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [مود](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | علوم البيانات في العالم الواقعي | [في العالم الواقعي](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | مشاريع معتمدة على علوم البيانات في الواقع الحقيقي. | [درس](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [نيتيا](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
اتبع هذه الخطوات لفتح هذا النموذج في Codespace:
1. انقر على قائمة Code المنسدلة واختر خيار Open with Codespaces.
اتبع الخطوات التالية لفتح هذا المثال في Codespace:
1. انقر على قائمة السهم المنسدل لكود واختر خيار Open with Codespaces.
2. اختر + New codespace في أسفل اللوحة.
لمزيد من المعلومات، اطلع على [توثيق GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
لمزيد من المعلومات، راجع [توثيق GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
## VSCode Remote - Containers
اتبع هذه الخطوات لفتح هذا المستودع في حاوية باستخدام جهازك المحلي وVSCode باستخدام امتداد VS Code Remote - Containers:
اتبع هذه الخطوات لفتح هذا المستودع داخل حاوية باستخدام جهازك المحلي وVSCode باستخدام امتداد Remote - Containers:
1. إذا كانت هذه المرة الأولى التي تستخدم فيها حاوية تطوير، يرجى التأكد من أن النظام يلبي المتطلبات المسبقة (أي تثبيت Docker) في [توثيق البدء](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
1. إذا كانت هذه هي المرة الأولى لاستخدام حاوية التطوير، يرجى التأكد من أن النظام يلبي المتطلبات المسبقة (مثل تثبيت Docker) في [توثيق البدء السريع](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
لاستخدام هذا المستودع، يمكنك فتحه في حجم Docker معزول:
لاستخدام هذا المستودع، يمكنك فتحه إما في حجم Docker معزول:
**ملاحظة**: تحت الغطاء، سيستخدم هذا الأمر Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** لاستنساخ شفرة المصدر في حجم Docker بدلاً من نظام الملفات المحلي. [الأحجام](https://docs.docker.com/storage/volumes/) هي الآلية المفضلة للحفاظ على بيانات الحاوية.
**ملاحظة**: من الناحية التقنية، سيتم استخدام أمر Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** لاستنساخ كود المصدر داخل حجم Docker بدلاً من نظام الملفات المحلي. [الأحجام](https://docs.docker.com/storage/volumes/) هي الآلية المفضلة للحفاظ على بيانات الحاوية.
أو افتح نسخة مستنسخة محليًا أو محملة من المستودع:
أو فتح نسخة مستنسخة أو محملة من المستودع محليًا:
- استنساخ هذا المستودع إلى نظام الملفات المحلي لديك.
- استنسخ هذا المستودع إلى نظام الملفات المحلي.
- اضغط F1 واختر أمر **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
- اختر النسخة المستنسخة من هذا المجلد، انتظر بدء الحاوية، وجرب الأمور.
- اختر النسخة المستنسخة من هذا المجلد، انتظر بدء الحاوية، وجرب العمل.
## الوصول دون اتصال
يمكنك تشغيل هذا التوثيق دون اتصال باستخدام [Docsify](https://docsify.js.org/#/). قم بعمل فورك لهذا المستودع، [تثبيت Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) على جهازك المحلي، ثم في المجلد الجذري لهذا المستودع، اكتب `docsify serve`. سيتم تقديم الموقع على المنفذ 3000 على المضيف المحلي الخاص بك: `localhost:3000`.
يمكنك تشغيل هذا التوثيق دون اتصال باستخدام [Docsify](https://docsify.js.org/#/). قم بعمل فورك لهذا المستودع، [ثبّت Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) على جهازك المحلي، ثم في مجلد الجذر لهذا المستودع، اكتب `docsify serve`. سيتم تقديم الموقع على المنفذ 3000 في جهازك المحلي: `localhost:3000`.
> ملاحظة، لن يتم عرض دفاتر الملاحظات عبر Docsify، لذا عند الحاجة لتشغيل دفتر ملاحظات، قم بذلك بشكل منفصل في VS Code باستخدام نواة بايثون.
> ملاحظة، دفاتر الملاحظات لن تعرض عبر Docsify، لذلك عند الحاجة لتشغيل دفتر ملاحظات، قم بذلك بشكل منفصل في VS Code باستخدام نواة بايثون.
## مناهج أخرى
ينتج فريقنا مناهج دراسية أخرى! اطلع على:
يقوم فريقنا بإنتاج مناهج أخرى! اطلع على:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
@ -210,7 +202,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
### أزور / إيدج / MCP / الوكلاء
[![AZD للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![الذكاء الاصطناعي إيدج للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![الذكاء الاصطناعي عند الحافة للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![MCP للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![وكلاء الذكاء الاصطناعي للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -219,8 +211,8 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
### سلسلة الذكاء الاصطناعي التوليدي
[![الذكاء الاصطناعي التوليدي للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![الذكاء الاصطناعي التوليدي (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![الذكاء الاصطناعي التوليدي (جافا)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![الذكاء الاصطناعي التوليدي (جافا سكريبت)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![الذكاء الاصطناعي التوليدي (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![الذكاء الاصطناعي التوليدي (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
@ -231,31 +223,31 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
[![الأمن السيبراني للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![تطوير الويب للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![إنترنت الأشياء للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![تطوير XR للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![تطوير الواقع الممتد للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### سلسلة كوبايلوت
[![كوبايلوت للبرمجة المزدوجة بالذكاء الاصطناعي](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![كوبايلوت لـ C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![مغامرة كوبايلوت](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### سلسلة كوبيلوت
[![كوبيلوت للبرمجة المزدوجة بالذكاء الاصطناعي](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![كوبيلوت لـ C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![مغامرة كوبيلوت](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
## الحصول على المساعدة
**تواجه مشاكل؟** تحقق من [دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها](TROUBLESHOOTING.md) لحلول المشكلات الشائعة.
**تواجه مشاكل؟** تفقد دليل [استكشاف الأخطاء وإصلاحها](TROUBLESHOOTING.md) لحلول المشاكل الشائعة.
إذا واجهت صعوبة أو كان لديك أي أسئلة حول بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. انضم إلى المتعلمين الآخرين والمطورين ذوي الخبرة في مناقشات حول MCP. إنها مجتمع داعم حيث تُرحب بالأسئلة ويُشارك المعرفة بحرية.
إذا علقت أو كانت لديك أي أسئلة حول بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. انضم إلى زملائك المتعلمين والمطورين ذوي الخبرة في مناقشات حول MCP. إنها مجتمع داعم حيث تُرحب الأسئلة ويتم تبادل المعرفة بحرية.
[![خادم Discord لـ Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
إذا كان لديك ملاحظات على المنتج أو أخطاء أثناء البناء، قم بزيارة:
إذا كان لديك ملاحظات على المنتج أو أخطاء أثناء البناء قم بزيارة:
[![منتدى مطوري Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)
---
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**إخلاء المسؤولية**:
تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر المعتمد. بالنسبة للمعلومات الحساسة، يُنصح بالاعتماد على ترجمة بشرية محترفة. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسير ناتج عن استخدام هذه الترجمة.
**إخلاء مسؤولية**:
تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر الرسمي والمعتمد. للمعلومات الهامة، يُنصح بالاستعانة بترجمة بشرية محترفة. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسير ناتج عن استخدام هذه الترجمة.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

9
translations/ar/SECURITY.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0d575483100c332b2dbaefef915bb3c4",
"translation_date": "2025-08-27T08:16:42+00:00",
"source_file": "SECURITY.md",
"language_code": "ar"
}
-->
## الأمن
تأخذ Microsoft أمن منتجاتها وخدماتها البرمجية على محمل الجد، بما في ذلك جميع مستودعات التعليمات البرمجية المصدرية التي تُدار من خلال منظماتنا على GitHub، والتي تشمل [Microsoft](https://github.com/Microsoft)، [Azure](https://github.com/Azure)، [DotNet](https://github.com/dotnet)، [AspNet](https://github.com/aspnet)، [Xamarin](https://github.com/xamarin)، و[منظماتنا على GitHub](https://opensource.microsoft.com/).

9
translations/ar/SUPPORT.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "872be8bc1b93ef1dd9ac3d6e8f99f6ab",
"translation_date": "2025-08-27T08:13:59+00:00",
"source_file": "SUPPORT.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# الدعم
## كيفية تقديم المشاكل والحصول على المساعدة

9
translations/ar/TROUBLESHOOTING.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "93a6a8a8a209128cbfedcbc076ee21b0",
"translation_date": "2025-10-03T15:30:25+00:00",
"source_file": "TROUBLESHOOTING.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها
يوفر هذا الدليل حلولًا للمشكلات الشائعة التي قد تواجهها أثناء العمل مع منهج "علم البيانات للمبتدئين".

9
translations/ar/USAGE.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f546349678757508d69ce9e1d2688446",
"translation_date": "2025-10-03T14:53:12+00:00",
"source_file": "USAGE.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# دليل الاستخدام
يوفر هذا الدليل أمثلة ومسارات عمل شائعة لاستخدام منهج "علم البيانات للمبتدئين".

9
translations/ar/docs/_sidebar.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "3767555b3cc28a2865c79202f4374204",
"translation_date": "2025-08-27T08:42:23+00:00",
"source_file": "docs/_sidebar.md",
"language_code": "ar"
}
-->
- المقدمة
- [تعريف علم البيانات](../1-Introduction/01-defining-data-science/README.md)
- [أخلاقيات علم البيانات](../1-Introduction/02-ethics/README.md)

9
translations/ar/examples/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "9bef7fd96c8f262339933117d9b3e342",
"translation_date": "2025-10-03T12:56:28+00:00",
"source_file": "examples/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# أمثلة سهلة للمبتدئين في علم البيانات
مرحبًا بك في دليل الأمثلة! تم تصميم هذه المجموعة من الأمثلة البسيطة والمشروحة بشكل جيد لمساعدتك على البدء في علم البيانات، حتى لو كنت مبتدئًا تمامًا.

9
translations/ar/for-teachers.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f7440be10c17a8a9262713af3d2818a9",
"translation_date": "2025-09-06T19:52:12+00:00",
"source_file": "for-teachers.md",
"language_code": "ar"
}
-->
## للمعلمين
هل ترغب في استخدام هذا المنهج في صفك الدراسي؟ لا تتردد!

9
translations/ar/quiz-app/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "e92c33ea498915a13c9aec162616db18",
"translation_date": "2025-08-27T09:46:27+00:00",
"source_file": "quiz-app/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
# الاختبارات
هذه الاختبارات هي اختبارات ما قبل وبعد المحاضرات لمنهج علم البيانات على الرابط https://aka.ms/datascience-beginners

9
translations/ar/sketchnotes/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "3a848466cb63aff1a93411affb152c2a",
"translation_date": "2025-08-27T09:17:48+00:00",
"source_file": "sketchnotes/README.md",
"language_code": "ar"
}
-->
اعثر على جميع الرسومات التخطيطية هنا!
## الشكر والتقدير

422
translations/de/.co-op-translator.json
Unescape View File

@ -0,0 +1,422 @@
{
"1-Introduction/01-defining-data-science/README.md": {
"original_hash": "43212cc1ac137b7bb1dcfb37ca06b0f4",
"translation_date": "2025-10-25T18:34:28+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/README.md",
"language_code": "de"
},
"1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md": {
"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
"translation_date": "2025-08-24T21:31:00+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md": {
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
"translation_date": "2025-08-24T21:31:58+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"1-Introduction/02-ethics/README.md": {
"original_hash": "58860ce9a4b8a564003d2752f7c72851",
"translation_date": "2025-10-03T15:59:55+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/README.md",
"language_code": "de"
},
"1-Introduction/02-ethics/assignment.md": {
"original_hash": "b588c0fc73014f52520c666efc3e0cc3",
"translation_date": "2025-08-24T21:25:07+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"1-Introduction/03-defining-data/README.md": {
"original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
"translation_date": "2025-09-05T14:03:08+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "de"
},
"1-Introduction/03-defining-data/assignment.md": {
"original_hash": "2e5cacb967c1e9dfd07809bfc441a0b4",
"translation_date": "2025-08-24T21:35:34+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md": {
"original_hash": "ce95884566a74db72572cd51f0cb25ad",
"translation_date": "2025-09-06T12:50:19+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md",
"language_code": "de"
},
"1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md": {
"original_hash": "01d1b493e8b51a6ebb42524f6b1bcfff",
"translation_date": "2025-08-24T21:44:16+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"1-Introduction/README.md": {
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-24T21:15:04+00:00",
"source_file": "1-Introduction/README.md",
"language_code": "de"
},
"2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md": {
"original_hash": "11739c7b40e7c6b16ad29e3df4e65862",
"translation_date": "2025-12-19T10:26:28+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md",
"language_code": "de"
},
"2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md": {
"original_hash": "25b37acdfb2452917c1aa2e2ca44317a",
"translation_date": "2025-10-24T09:52:11+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md": {
"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
"translation_date": "2025-09-05T13:51:52+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
"language_code": "de"
},
"2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md": {
"original_hash": "f824bfdb8b12d33293913f76f5c787c5",
"translation_date": "2025-08-24T21:13:25+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"2-Working-With-Data/07-python/README.md": {
"original_hash": "7bfec050f4717dcc2dfd028aca9d21f3",
"translation_date": "2025-09-06T15:21:43+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/README.md",
"language_code": "de"
},
"2-Working-With-Data/07-python/assignment.md": {
"original_hash": "dc8f035ce92e4eaa078ab19caa68267a",
"translation_date": "2025-08-24T21:09:08+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md": {
"original_hash": "1b560955ff39a2bcf2a049fce474a951",
"translation_date": "2025-09-05T13:53:59+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md",
"language_code": "de"
},
"2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md": {
"original_hash": "f9d5a7275e046223fa6474477674b810",
"translation_date": "2025-08-24T21:02:07+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"2-Working-With-Data/README.md": {
"original_hash": "abc3309ab41bc5a7846f70ee1a055838",
"translation_date": "2025-08-24T20:52:14+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/README.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md": {
"original_hash": "a49d78e32e280c410f04e5f2a2068e77",
"translation_date": "2025-09-05T13:57:26+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md": {
"original_hash": "ad163c4fda72c8278280b61cad317ff4",
"translation_date": "2025-08-24T23:03:43+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md": {
"original_hash": "80a20467e046d312809d008395051fc7",
"translation_date": "2025-09-05T13:59:03+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md": {
"original_hash": "40eeb9b9f94009c537c7811f9f27f037",
"translation_date": "2025-08-24T22:38:02+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md": {
"original_hash": "42119bcc97bee88254e381156d770f3c",
"translation_date": "2025-09-05T13:56:59+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md": {
"original_hash": "1e00fe6a244c2f8f9a794c862661dd4f",
"translation_date": "2025-08-24T23:07:16+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md": {
"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
"translation_date": "2025-09-06T11:26:33+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md": {
"original_hash": "680419753c086eef51be86607c623945",
"translation_date": "2025-08-24T22:42:03+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md": {
"original_hash": "cfb068050337a36e348debaa502a24fa",
"translation_date": "2025-09-05T13:57:57+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md": {
"original_hash": "e56df4c0f49357e30ac8fc77aa439dd4",
"translation_date": "2025-08-24T22:33:28+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md": {
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-24T22:34:34+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md": {
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-24T22:34:02+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md": {
"original_hash": "22acf28f518a4769ea14fa42f4734b9f",
"translation_date": "2025-08-24T22:50:01+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md": {
"original_hash": "0ea21b6513df5ade7419c6b7d65f10b1",
"translation_date": "2025-08-24T22:53:43+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md": {
"original_hash": "ea67c0c40808fd723594de6896c37ccf",
"translation_date": "2025-08-24T22:43:18+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md": {
"original_hash": "a233d542512136c4dd29aad38ca0175f",
"translation_date": "2025-08-24T22:45:20+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md": {
"original_hash": "47028abaaafa2bcb1079702d20569066",
"translation_date": "2025-08-24T22:58:08+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md": {
"original_hash": "a33c5d4b4156a2b41788d8720b6f724c",
"translation_date": "2025-08-24T22:46:42+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md": {
"original_hash": "b4039f1c76548d144a0aee0bf28304ec",
"translation_date": "2025-08-24T22:54:59+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md",
"language_code": "de"
},
"3-Data-Visualization/README.md": {
"original_hash": "1441550a0d789796b2821e04f7f4cc94",
"translation_date": "2025-08-24T22:29:01+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/README.md",
"language_code": "de"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md": {
"original_hash": "07e12a25d20b8f191e3cb651c27fdb2b",
"translation_date": "2025-09-06T20:16:33+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md",
"language_code": "de"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md": {
"original_hash": "564445c39ad29a491abcb9356fc4d47d",
"translation_date": "2025-08-24T22:17:17+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md": {
"original_hash": "661dad02c3ac239644d34c1eb51e76f8",
"translation_date": "2025-09-06T20:15:50+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md",
"language_code": "de"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md": {
"original_hash": "fcc7547171f4530f159676dd73ed772e",
"translation_date": "2025-08-24T22:20:02+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md": {
"original_hash": "215a3254ba5a222a57c5bb0192cea8e3",
"translation_date": "2025-09-06T20:17:00+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md",
"language_code": "de"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md": {
"original_hash": "8980d7efd101c82d6d6ffc3458214120",
"translation_date": "2025-08-24T22:28:04+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/README.md": {
"original_hash": "dd173fd30fc039a7a299898920680723",
"translation_date": "2025-08-24T22:13:51+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/README.md",
"language_code": "de"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md": {
"original_hash": "5f8e7cdefa096664ae86f795be571580",
"translation_date": "2025-09-05T13:49:35+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md",
"language_code": "de"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md": {
"original_hash": "96f3696153d9ed54b19a1bb65438c104",
"translation_date": "2025-08-24T22:04:55+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md": {
"original_hash": "bd4da10766c64fce4294a98f6479dfb0",
"translation_date": "2025-09-05T13:48:31+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md",
"language_code": "de"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md": {
"original_hash": "8fdc4a5fd9bc27a8d2ebef995dfbf73f",
"translation_date": "2025-08-24T22:01:34+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md": {
"original_hash": "472d3fab1c5be50f387336e7a686dbe1",
"translation_date": "2025-09-05T13:51:07+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md",
"language_code": "de"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md": {
"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
"translation_date": "2025-08-24T22:11:31+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/README.md": {
"original_hash": "8dfe141a0f46f7d253e07f74913c7f44",
"translation_date": "2025-08-24T21:52:38+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/README.md",
"language_code": "de"
},
"6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md": {
"original_hash": "0f67a4139454816631526779a456b734",
"translation_date": "2025-09-06T18:12:40+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md",
"language_code": "de"
},
"6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md": {
"original_hash": "d1e05715f9d97de6c4f1fb0c5a4702c0",
"translation_date": "2025-08-24T21:51:39+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md",
"language_code": "de"
},
"6-Data-Science-In-Wild/README.md": {
"original_hash": "07faf02ff163e609edf0b0308dc5d4e6",
"translation_date": "2025-08-24T21:45:33+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/README.md",
"language_code": "de"
},
"AGENTS.md": {
"original_hash": "cc2e18ab65df63e75d3619c4752e9b22",
"translation_date": "2025-10-03T11:00:36+00:00",
"source_file": "AGENTS.md",
"language_code": "de"
},
"CODE_OF_CONDUCT.md": {
"original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
"translation_date": "2025-08-24T20:49:38+00:00",
"source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md",
"language_code": "de"
},
"CONTRIBUTING.md": {
"original_hash": "10f86fb29b5407088445ac803b3d0ed1",
"translation_date": "2025-10-03T13:20:00+00:00",
"source_file": "CONTRIBUTING.md",
"language_code": "de"
},
"INSTALLATION.md": {
"original_hash": "a64d8afa22ffcc2016bb239188d6acb1",
"translation_date": "2025-10-03T15:14:09+00:00",
"source_file": "INSTALLATION.md",
"language_code": "de"
},
"README.md": {
"original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146",
"translation_date": "2026-01-30T01:05:08+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "de"
},
"SECURITY.md": {
"original_hash": "0d575483100c332b2dbaefef915bb3c4",
"translation_date": "2025-08-24T20:50:25+00:00",
"source_file": "SECURITY.md",
"language_code": "de"
},
"SUPPORT.md": {
"original_hash": "872be8bc1b93ef1dd9ac3d6e8f99f6ab",
"translation_date": "2025-08-24T20:47:31+00:00",
"source_file": "SUPPORT.md",
"language_code": "de"
},
"TROUBLESHOOTING.md": {
"original_hash": "93a6a8a8a209128cbfedcbc076ee21b0",
"translation_date": "2025-10-03T15:29:25+00:00",
"source_file": "TROUBLESHOOTING.md",
"language_code": "de"
},
"USAGE.md": {
"original_hash": "f546349678757508d69ce9e1d2688446",
"translation_date": "2025-10-03T14:52:27+00:00",
"source_file": "USAGE.md",
"language_code": "de"
},
"docs/_sidebar.md": {
"original_hash": "3767555b3cc28a2865c79202f4374204",
"translation_date": "2025-08-24T21:14:10+00:00",
"source_file": "docs/_sidebar.md",
"language_code": "de"
},
"examples/README.md": {
"original_hash": "9bef7fd96c8f262339933117d9b3e342",
"translation_date": "2025-10-03T12:55:50+00:00",
"source_file": "examples/README.md",
"language_code": "de"
},
"for-teachers.md": {
"original_hash": "f7440be10c17a8a9262713af3d2818a9",
"translation_date": "2025-09-06T19:51:47+00:00",
"source_file": "for-teachers.md",
"language_code": "de"
},
"quiz-app/README.md": {
"original_hash": "e92c33ea498915a13c9aec162616db18",
"translation_date": "2025-08-24T22:12:33+00:00",
"source_file": "quiz-app/README.md",
"language_code": "de"
},
"sketchnotes/README.md": {
"original_hash": "3a848466cb63aff1a93411affb152c2a",
"translation_date": "2025-08-24T21:45:04+00:00",
"source_file": "sketchnotes/README.md",
"language_code": "de"
}
}

9
translations/de/1-Introduction/01-defining-data-science/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "43212cc1ac137b7bb1dcfb37ca06b0f4",
"translation_date": "2025-10-25T18:34:28+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Definition von Data Science
| ![ Sketchnote von [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/01-Definitions.png) |

9
translations/de/1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
"translation_date": "2025-08-24T21:31:00+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Aufgabe: Szenarien der Datenwissenschaft
In dieser ersten Aufgabe bitten wir Sie, über einige reale Prozesse oder Probleme in verschiedenen Problembereichen nachzudenken und darüber, wie Sie diese mithilfe des Datenwissenschaftsprozesses verbessern können. Denken Sie über Folgendes nach:

9
translations/de/1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
"translation_date": "2025-08-24T21:31:58+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Aufgabe: Szenarien der Datenwissenschaft
In dieser ersten Aufgabe bitten wir Sie, über einen realen Prozess oder ein Problem in verschiedenen Problembereichen nachzudenken und wie Sie diesen mithilfe des Datenwissenschaftsprozesses verbessern können. Denken Sie über Folgendes nach:

9
translations/de/1-Introduction/02-ethics/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "58860ce9a4b8a564003d2752f7c72851",
"translation_date": "2025-10-03T15:59:55+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Einführung in Datenethik
|![ Sketchnote von [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/02-Ethics.png)|

9
translations/de/1-Introduction/02-ethics/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "b588c0fc73014f52520c666efc3e0cc3",
"translation_date": "2025-08-24T21:25:07+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/assignment.md",
"language_code": "de"
}
-->
## Schreibe eine Fallstudie zu Datenethik
## Anweisungen

9
translations/de/1-Introduction/03-defining-data/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
"translation_date": "2025-09-05T14:03:08+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Definition von Daten
|![ Sketchnote von [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/03-DefiningData.png)|

9
translations/de/1-Introduction/03-defining-data/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "2e5cacb967c1e9dfd07809bfc441a0b4",
"translation_date": "2025-08-24T21:35:34+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/assignment.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Klassifizierung von Datensätzen
## Anweisungen

11
translations/de/1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ce95884566a74db72572cd51f0cb25ad",
"translation_date": "2025-09-06T12:50:19+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Eine kurze Einführung in Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
|![ Sketchnote von [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/04-Statistics-Probability.png)|
@ -64,7 +55,7 @@ Um die Verteilung der Daten besser zu verstehen, ist es hilfreich, über **Quart
Grafisch können wir die Beziehung zwischen Median und Quartilen in einem Diagramm namens **Boxplot** darstellen:
<img src="images/boxplot_explanation.png" alt="Boxplot-Erklärung" width="50%">
<img src="../../../../translated_images/de/boxplot_explanation.4039b7de08780fd4.webp" alt="Boxplot-Erklärung" width="50%">
Hier berechnen wir auch den **Interquartilsabstand** IQR=Q3-Q1 und sogenannte **Ausreißer** – Werte, die außerhalb der Grenzen [Q1-1.5*IQR, Q3+1.5*IQR] liegen.

9
translations/de/1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "01d1b493e8b51a6ebb42524f6b1bcfff",
"translation_date": "2025-08-24T21:44:16+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Kleine Diabetes-Studie
In dieser Aufgabe arbeiten wir mit einem kleinen Datensatz von Diabetes-Patienten, der von [hier](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html) stammt.

9
translations/de/1-Introduction/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-24T21:15:04+00:00",
"source_file": "1-Introduction/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Einführung in Data Science
![Daten in Aktion](../../../translated_images/de/data.48e22bb7617d8d92188afbc4c48effb920ba79f5cebdc0652cd9f34bbbd90c18.jpg)

9
translations/de/2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "11739c7b40e7c6b16ad29e3df4e65862",
"translation_date": "2025-12-19T10:26:28+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Arbeiten mit Daten: Relationale Datenbanken
|![ Sketchnote von [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/05-RelationalData.png)|

9
translations/de/2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "25b37acdfb2452917c1aa2e2ca44317a",
"translation_date": "2025-10-24T09:52:11+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Anzeigen von Flughafendaten
Ihnen wurde eine [Datenbank](https://raw.githubusercontent.com/Microsoft/Data-Science-For-Beginners/main/2-Working-With-Data/05-relational-databases/airports.db) auf Basis von [SQLite](https://sqlite.org/index.html) zur Verfügung gestellt, die Informationen über Flughäfen enthält. Das Schema wird unten angezeigt. Sie werden die [SQLite-Erweiterung](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=alexcvzz.vscode-sqlite&WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) in [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) verwenden, um Informationen über Flughäfen in verschiedenen Städten anzuzeigen.

9
translations/de/2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
"translation_date": "2025-09-05T13:51:52+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Arbeiten mit Daten: Nicht-relationale Daten
|![ Sketchnote von [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/06-NoSQL.png)|

9
translations/de/2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f824bfdb8b12d33293913f76f5c787c5",
"translation_date": "2025-08-24T21:13:25+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Soda-Gewinne
## Anweisungen

9
translations/de/2-Working-With-Data/07-python/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "7bfec050f4717dcc2dfd028aca9d21f3",
"translation_date": "2025-09-06T15:21:43+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Arbeiten mit Daten: Python und die Pandas-Bibliothek
| ![ Sketchnote von [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/07-WorkWithPython.png) |

9
translations/de/2-Working-With-Data/07-python/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "dc8f035ce92e4eaa078ab19caa68267a",
"translation_date": "2025-08-24T21:09:08+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/assignment.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Aufgabe zur Datenverarbeitung in Python
In dieser Aufgabe bitten wir Sie, den Code, den wir in unseren Herausforderungen begonnen haben, weiterzuentwickeln. Die Aufgabe besteht aus zwei Teilen:

9
translations/de/2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1b560955ff39a2bcf2a049fce474a951",
"translation_date": "2025-09-05T13:53:59+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Arbeiten mit Daten: Datenvorbereitung
|![ Sketchnote von [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/08-DataPreparation.png)|

9
translations/de/2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f9d5a7275e046223fa6474477674b810",
"translation_date": "2025-08-24T21:02:07+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Auswertung von Daten aus einem Formular
Ein Kunde hat ein [kleines Formular](../../../../2-Working-With-Data/08-data-preparation/index.html) getestet, um einige grundlegende Daten über seine Kundschaft zu sammeln. Er hat seine Ergebnisse mitgebracht, damit Sie die gesammelten Daten validieren. Sie können die Seite `index.html` im Browser öffnen, um sich das Formular anzusehen.

9
translations/de/2-Working-With-Data/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "abc3309ab41bc5a7846f70ee1a055838",
"translation_date": "2025-08-24T20:52:14+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Arbeiten mit Daten
![data love](../../../translated_images/de/data-love.a22ef29e6742c852505ada062920956d3d7604870b281a8ca7c7ac6f37381d5a.jpg)

9
translations/de/3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a49d78e32e280c410f04e5f2a2068e77",
"translation_date": "2025-09-05T13:57:26+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Visualisierung von Mengen
|![ Sketchnote von [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/09-Visualizing-Quantities.png)|

9
translations/de/3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ad163c4fda72c8278280b61cad317ff4",
"translation_date": "2025-08-24T23:03:43+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Linien, Streudiagramme und Balken
## Anweisungen

9
translations/de/3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "80a20467e046d312809d008395051fc7",
"translation_date": "2025-09-05T13:59:03+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Visualisierung von Verteilungen
|![ Sketchnote von [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)|

9
translations/de/3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "40eeb9b9f94009c537c7811f9f27f037",
"translation_date": "2025-08-24T22:38:02+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Wenden Sie Ihre Fähigkeiten an
## Anweisungen

9
translations/de/3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "42119bcc97bee88254e381156d770f3c",
"translation_date": "2025-09-05T13:56:59+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Visualisierung von Proportionen
|![ Sketchnote von [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|

9
translations/de/3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1e00fe6a244c2f8f9a794c862661dd4f",
"translation_date": "2025-08-24T23:07:16+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Probieren Sie es in Excel aus
## Anweisungen

9
translations/de/3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
"translation_date": "2025-09-06T11:26:33+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Beziehungen visualisieren: Alles über Honig 🍯
|![ Sketchnote von [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|

9
translations/de/3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "680419753c086eef51be86607c623945",
"translation_date": "2025-08-24T22:42:03+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Tauche in den Bienenstock ein
## Anweisungen

9
translations/de/3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "cfb068050337a36e348debaa502a24fa",
"translation_date": "2025-09-05T13:57:57+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md",
"language_code": "de"
}
-->
# Bedeutungsvolle Visualisierungen erstellen
|![ Sketchnote von [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/13-MeaningfulViz.png)|

Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More

Write Preview
Loading…
Cancel
Save