Data-Science-For-Beginners/translations/ar

علم البيانات للمبتدئين - منهج دراسي

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.

شكراً جزيلاً لمؤلفينا: Jasmine Greenaway، Dmitry Soshnikov، Nitya Narasimhan، Jalen McGee، Jen Looper، Maud Levy، Tiffany Souterre، Christopher Harrison.

🙏 شكر خاص 🙏 لمؤلفينا، المراجعين، والمساهمين من سفراء الطلبة لمايكروسوفت Microsoft Student Ambassador، بالأخص Aaryan Arora، Aditya Garg، Alondra Sanchez، Ankita Singh، Anupam Mishra، Arpita Das، ChhailBihari Dubey، Dibri Nsofor، Dishita Bhasin، Majd Safi، Max Blum، Miguel Correa، Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal، Nawrin Tabassum، Raymond Wangsa Putra، Rohit Yadav، Samridhi Sharma، Sanya Sinha، Sheena Narula، Tauqeer Ahmad، Yogendrasingh Pawar ، Vidushi Gupta، Jasleen Sondhi

علم البيانات للمبتدئين - ملاحظة مرسومة بواسطة @nitya

🌐 دعم متعدد اللغات

مدعوم عبر GitHub Action (آلي ومحدث دائماً)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

هل تفضل الاستنساخ محليًا؟

يحتوي هذا المستودع على ترجمات لأكثر من 50 لغة مما يزيد بشكل كبير من حجم التنزيل. للاستنساخ بدون الترجمات، استخدم الفحص الجزئي:

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'

يوفر لك هذا كل ما تحتاجه لإكمال الدورة بسرعة تنزيل أسرع بكثير.

إذا كنت ترغب في دعم لغات ترجمة إضافية، فهي مدرجة هنا

انضم إلى مجتمعنا

لدينا سلسلة تعلم على Discord عبر AI مستمرة، تعرف أكثر وانضم إلينا في Learn with AI Series من 18 إلى 30 سبتمبر 2025. ستحصل على نصائح وحيل لاستخدام GitHub Copilot في علم البيانات.

هل أنت طالب؟

ابدأ بالموارد التالية:

• صفحة مركز الطلاب 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 انضم إلى مجتمع عالمي من سفراء الطلاب، قد تكون هذه طريقتك للدخول إلى مايكروسوفت.

البدء

📚 الوثائق

• دليل التثبيت - إرشادات الإعداد خطوة بخطوة للمبتدئين
• دليل الاستخدام - أمثلة وطرق عمل شائعة
• استكشاف الأخطاء وإصلاحها - حلول للمشكلات الشائعة
• دليل المساهمة - كيفية المساهمة في هذا المشروع
• للمدرسين - إرشادات التدريس وموارد للصف الدراسي

👨‍🎓 للطلاب

مبتدئون تماماً: جديد في علم البيانات؟ ابدأ بـ أمثلتنا المناسبة للمبتدئين! هذه الأمثلة البسيطة والمشروحة جيدًا ستساعدك على فهم الأساسيات قبل الغوص في المنهج الكامل. الطلاب: 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.

بدء سريع:

1. تحقق من دليل التثبيت لإعداد بيئتك
2. راجع دليل الاستخدام لتعلّم كيفية العمل مع المنهج
3. ابدأ بالدرس 1 وواصل التتالي
4. انضم إلى مجتمعنا على ديسكورد للدعم

👩‍🏫 للمدرسين

للمدرسين: لقد أدرجنا بعض الاقتراحات حول كيفية استخدام هذا المنهج. نحب أن نحصل على ملاحظاتكم في منتدى النقاش!

تعرف على الفريق

صنع بواسطة Mohit Jaisal

🎥 انقر على الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو عن المشروع والأشخاص الذين أنشأوه!

المنهجية التعليمية

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، 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.

اطلع على قواعد السلوك، والمساهمة، وإرشادات الترجمة. نحن نرحب بتعليقاتك البناءة!

تتضمن كل درس:

• ملاحظات تخطيطية اختيارية
• فيديو إضافي اختياري
• اختبار تهيئة قبل الدرس
• درس مكتوب
• دروس خطوة بخطوة لبناء المشروع للدرسان القائمة على المشروع
• فحوصات معرفية
• تحدي
• قراءات إضافية
• مهمة
• اختبار ما بعد الدرس

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

هل أنت جديد في علوم البيانات؟ لقد أنشأنا مجلد أمثلة خاصًا يحتوي على كود بسيط ومعلق جيدًا لمساعدتك على البدء:

• 🌟 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

تتضمن كل مثال تعليقات مفصلة تشرح كل خطوة، مما يجعله مثاليًا للمبتدئين تمامًا!

👉 ابدأ بالأمثلة 👈

الدروس

علوم البيانات للمبتدئين: خارطة طريق - ملاحظات تخطيطية بواسطة @nitya

رقم الدرس	الموضوع	مجموعة الدرس	أهداف التعلم	الدرس المرتبط	المؤلف
01	تعريف علوم البيانات	المقدمة	تعلم المفاهيم الأساسية خلف علوم البيانات وكيفية ارتباطها بالذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والبيانات الكبيرة.	درس فيديو	دميتري
02	أخلاقيات علوم البيانات	المقدمة	مفاهيم تحديات وأُطُر أخلاقيات البيانات.	درس	نيتيا
03	تعريف البيانات	المقدمة	كيفية تصنيف البيانات ومصادرها الشائعة.	درس	ياسمين
04	مقدمة في الإحصاء والاحتمالات	المقدمة	التقنيات الرياضية في الاحتمالات والإحصاء لفهم البيانات.	درس فيديو	دميتري
05	العمل مع البيانات العلائقية	العمل مع البيانات	مقدمة للبيانات العلائقية وأساسيات استكشاف البيانات العلائقية وتحليلها باستخدام لغة الاستعلام الهيكلية، المعروفة أيضًا بـ SQL (تُلفظ "سي كويل").	درس	كريستوفر
06	العمل مع بيانات NoSQL	العمل مع البيانات	مقدمة للبيانات غير العلائقية وأنواعها المختلفة وأساسيات استكشاف وتحليل قواعد البيانات المستندية.	درس	ياسمين
07	العمل مع بايثون	العمل مع البيانات	أساسيات استخدام بايثون لاستكشاف البيانات مع مكتبات مثل Pandas. يُنصح بفهم أساسي لبرمجة بايثون.	درس فيديو	دميتري
08	تجهيز البيانات	العمل مع البيانات	موضوعات حول تقنيات تنظيف وتحويل البيانات للتعامل مع تحديات البيانات المفقودة، غير الدقيقة، أو غير المكتملة.	درس	ياسمين
09	تصور الكميات	تصوير البيانات	تعلم كيفية استخدام Matplotlib لتصور بيانات الطيور 🦆	درس	جين
10	تصور توزيعات البيانات	تصوير البيانات	تصور الملاحظات والاتجاهات داخل فترة زمنية.	درس	جين
11	تصور النسب	تصوير البيانات	تصور النسب المئوية المتقطعة والمجمعة.	درس	جين
12	تصور العلاقات	تصوير البيانات	تصور الاتصالات والارتباطات بين مجموعات البيانات والمتغيرات الخاصة بها.	درس	جين
13	تصورات ذات معنى	تصوير البيانات	تقنيات وإرشادات لجعل تصوراتك ذات قيمة لحل المشكلات بشكل فعال والحصول على رؤى.	درس	جين
14	مقدمة لدورة حياة علوم البيانات	دورة الحياة	مقدمة لدورة حياة علوم البيانات وخطوتها الأولى لاكتساب واستخراج البيانات.	درس	ياسمين
15	التحليل	دورة الحياة	هذه المرحلة من دورة علوم البيانات تركز على تقنيات تحليل البيانات.	درس	ياسمين
16	التواصل	دورة الحياة	هذه المرحلة من دورة علوم البيانات تركز على تقديم الرؤى المستخلصة من البيانات بطريقة تسهل على متخذي القرار فهمها.	درس	جالن
17	علوم البيانات في السحابة	بيانات السحابة	سلسلة دروس تعرفك على علوم البيانات في السحابة وفوائدها.	درس	تيفاني و مود
18	علوم البيانات في السحابة	بيانات السحابة	تدريب النماذج باستخدام أدوات قليلة الأكواد.	درس	تيفاني و مود
19	علوم البيانات في السحابة	بيانات السحابة	نشر النماذج باستخدام Azure Machine Learning Studio.	درس	تيفاني و مود
20	علوم البيانات في العالم الواقعي	في العالم الواقعي	مشاريع معتمدة على علوم البيانات في الواقع الحقيقي.	درس	نيتيا

GitHub 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، راجع توثيق GitHub.

VSCode Remote - Containers

اتبع هذه الخطوات لفتح هذا المستودع داخل حاوية باستخدام جهازك المحلي وVSCode باستخدام امتداد Remote - Containers:

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.

لاستخدام هذا المستودع، يمكنك فتحه إما في حجم Docker معزول:

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 هي الآلية المفضلة للحفاظ على بيانات الحاوية.

أو فتح نسخة مستنسخة أو محملة من المستودع محليًا:

• 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 العمل.

الوصول دون اتصال

يمكنك تشغيل هذا التوثيق دون اتصال باستخدام Docsify. قم بعمل فورك لهذا المستودع، ثبّت Docsify على جهازك المحلي، ثم في مجلد الجذر لهذا المستودع، اكتب docsify serve. سيتم تقديم الموقع على المنفذ 3000 في جهازك المحلي: localhost:3000.

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

يقوم فريقنا بإنتاج مناهج أخرى! اطلع على:

LangChain

---

أزور / إيدج / MCP / الوكلاء

---

سلسلة الذكاء الاصطناعي التوليدي

---

التعلم الأساسي

---

سلسلة كوبيلوت

الحصول على المساعدة

تواجه مشاكل؟ تفقد دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها لحلول المشاكل الشائعة.

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.

إذا كان لديك ملاحظات على المنتج أو أخطاء أثناء البناء قم بزيارة:

---

إخلاء مسؤولية:
تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية 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.