Data-Science-For-Beginners/translations/he

מדע נתונים למתחילים - תוכנית לימודים

סוכני ענן אזור Azure במיקרוסופט שמחים להציע תוכנית לימודים בת 10 שבועות ו-20 שיעורים הכוללת מדע נתונים. כל שיעור כולל מבחני קדם-שיעור ומבחני לאחר השיעור, הוראות כתובות להשלמת השיעור, פתרון ומשימה. שיטת ההוראה שלנו מבוססת פרויקטים מאפשרת לכם ללמוד תוך כדי בנייה, שיטה מוכחת להטמעת מיומנויות חדשות.

תודה ענקית למחברינו: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 תודה מיוחדת 🙏 למחברי, המבקרים ותורמי התוכן שלנו מ-Microsoft Student Ambassador, במיוחד 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

מדע נתונים למתחילים - סקצ’נוט מאת @nitya

🌐 תמיכה בריבוי שפות

נתמך באמצעות GitHub Action (אוטומטי ומתעדכן תמיד)

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

מעדיפים לשכפל מקומית?

מאגר זה כולל מעל 50 תרגומים בשפות שמגדילים משמעותית את גודל ההורדה. כדי לשכפל ללא התרגומים, השתמשו ב-sparse checkout:

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'

זה נותן לכם את כל מה שצריך כדי להשלים את הקורס במהירות הורדה גבוהה בהרבה.

אם ברצונכם לתמוך בשפות תרגום נוספות הרשומות כאן

הצטרפו לקהילה שלנו

יש לנו סדרת לימוד ב-Discord בנושא AI רציפה, למדו עוד והצטרפו אלינו ב-Learn with AI Series בין 18 ל-30 בספטמבר 2025. תקבלו טיפים וטריקים לשימוש ב-GitHub Copilot עבור מדע הנתונים.

האם אתה סטודנט?

התחל עם המשאבים הבאים:

• דף מרכז הסטודנטים בדף זה תמצאו משאבים למתחילים, חבילות סטודנטים ואפילו דרכים לקבל שובר הסמכה חינמי. זהו דף שכדאי לכם לשמור כסימנייה ולבדוק מדי פעם, שכן אנו מחליפים תוכן לפחות פעם בחודש.
• שגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט הצטרפו לקהילה עולמית של שגרירי סטודנטים, זו עשויה להיות דרככם למיקרוסופט.

התחלת עבודה

📚 תיעוד

• מדריך התקנה - הוראות הגדרה שלב אחר שלב למתחילים
• מדריך שימוש - דוגמאות וזרימות עבודה נפוצות
• פתרון תקלות - פתרונות לבעיות נפוצות
• מדריך לתרומה - כיצד לתרום לפרויקט זה
• למורים - הנחיות הוראה ומשאבי כיתה

👨‍🎓 לסטודנטים

בעלי ניסיון מועט מאוד: חדשים במדע נתונים? התחילו עם הדוגמאות הידידותיות למתחילים שלנו! דוגמאות פשוטות ומוסברות היטב אלו יסייעו לכם להבין את הבסיס לפני שתתקדמו לתוכנית לימודים מלאה. סטודנטים: כדי להשתמש בתוכנית זו באופן עצמאי, פתחו כפילה של כל המאגר והשלימו את התרגילים בעצמכם, התחילו במבחן קדם-הרצאה. לאחר מכן קראו את ההרצאה והשלימו את שאר הפעילויות. נסו ליצור את הפרויקטים על ידי הבנת השיעורים במקום להעתיק את קוד הפתרון; עם זאת, הקוד זמין בתיקיות /solutions בכל שיעור מכוון פרויקט. רעיון נוסף הוא להקים קבוצת לימוד עם חברים ולעבור יחד על התוכן. ללימוד נוסף, אנו ממליצים על Microsoft Learn.

התחלה מהירה:

1. בדקו את מדריך ההתקנה להקמת הסביבה שלכם
2. עברו על מדריך השימוש כדי ללמוד כיצד לעבוד עם תוכנית הלימודים
3. התחילו עם שיעור 1 ועבדו באופן סדרתי
4. הצטרפו ל-קהילת הדיסקורד שלנו לקבלת תמיכה

👩‍🏫 למורים

למורים: כללנו הצעות כיצד להשתמש בתוכנית זו. נשמח למשוב שלכם בפורום הדיונים שלנו!

הכירו את הצוות

גיף מאת Mohit Jaisal

🎥 לחצו על התמונה למעלה כדי לצפות בסרטון על הפרויקט והאנשים שיצרו אותו!

פדגוגיה

בחרנו שני עקרונות פדגוגיים בעת בניית תוכנית הלימודים הזו: הבטחה שהיא מבוססת פרויקטים ושכוללת מבחנים תכופים. עד לסיום הסדרה, הסטודנטים ילמדו עקרונות בסיסיים במדעי הנתונים, כולל מושגים אתיים, הכנת נתונים, דרכים שונות לעבודה עם נתונים, ויזואליזציה של נתונים, ניתוח נתונים, דוגמאות ממקרי העולם האמיתי של מדעי הנתונים, ועוד.

בנוסף, מבחן בעל סיכון נמוך לפני שיעור קובע את כוונת הסטודנט ללמידת נושא, בעוד שמבחן שני לאחר השיעור מבטיח שימור נוסף. תוכנית הלימודים הזו עוצבה להיות גמישה ומהנה וניתן לקחת אותה בשלמותה או בחלקה. הפרויקטים מתחילים קטנים והופכים למורכבים יותר בסיום מחזור של 10 שבועות.

מצאו את קוד ההתנהגות שלנו, כללי התרומה, הנחיות לתרגום. נשמח לקבל משוב בונה מכם!

כל שיעור כולל:

• שרטוט סקצ׳נות אופציונלי
• וידאו נוסף אופציונלי
• מבחן חימום לפני השיעור
• שיעור כתוב
• לשיעורים מבוססי פרויקט, מדריכים שלב-אחר-שלב לבניית הפרויקט
• בדיקות ידע
• אתגר
• קריאה נוספת
• משימה
• מבחן לאחר השיעור

הערה לגבי המבחנים: כל המבחנים נמצאים בתיקיית Quiz-App, עם סך של 40 מבחנים, כל אחד עם שלוש שאלות. הם מקושרים מתוך השיעורים, אך אפליקציית המבחן ניתנת להרצה מקומית או לפריסה ב-Azure; עקבו אחר ההוראות בתיקיית quiz-app. הם מתורגמים בהדרגה.

🎓 דוגמאות מתאימות למתחילים

חדש במדעי הנתונים? יצרנו תיקיית דוגמאות מיוחדת עם קוד פשוט וממוקם היטב שיעזור לכם להתחיל:

• 🌟 שלום עולם - תוכנית מדעי הנתונים הראשונה שלכם
• 📂 טעינת נתונים - למדו לקרוא ולחקור מערכי נתונים
• 📊 ניתוח פשוט - חשבו סטטיסטיקות ומצאו דפוסים
• 📈 ויזואליזציה בסיסית - צרו תרשימים וגרפים
• 🔬 פרויקט מהעולם האמיתי - זרימת עבודה מלאה מההתחלה ועד הסוף

כל דוגמה כוללת הסברים מפורטים של כל שלב, מה שהופך אותה למושלמת למתחילים מוחלטים!

👉 התחילו עם הדוגמאות 👈

שיעורים

מדעי הנתונים למתחילים: מפת דרך - סקצ׳נות מאת @nitya

מספר שיעור	נושא	חיבור לשיעור	יעדי למידה	שיעור מקושר	מחבר
01	הגדרת מדעי הנתונים	הקדמה	למידת העקרונות הבסיסיים של מדעי הנתונים וכיצד הם קשורים לבינה מלאכותית, למידת מכונה ונתונים גדולים.	שיעור וידאו	דמיטרי
02	אתיקה במדעי הנתונים	הקדמה	מושגי אתיקה, אתגרים ומסגרות עבודה.	שיעור	ניטיה
03	הגדרת נתונים	הקדמה	כיצד הנתונים מסווגים ומהם המקורות השכיחים שלהם.	שיעור	ג׳אזמין
04	מבוא לסטטיסטיקה והסתברות	הקדמה	הטכניקות המתמטיות של הסתברות וסטטיסטיקה להבנת נתונים.	שיעור וידאו	דמיטרי
05	עבודה עם נתונים יחסיים	עבודה עם נתונים	מבוא לנתונים יחסיים והיסודות של חקירה וניתוח נתונים יחסיים בשפת השאילתות המבנית, הידועה גם כ-SQL (מבוטאת "סי-קואל").	שיעור	כריסטופר
06	עבודה עם נתוני NoSQL	עבודה עם נתונים	מבוא לנתונים לא יחסיים, הסוגים השונים שלהם והיסודות של חקירה וניתוח מאגרי מסמכים.	שיעור	ג׳אזמין
07	עבודה עם Python	עבודה עם נתונים	יסודות השימוש בפייתון לחקירת נתונים עם ספריות כמו Pandas. מומלץ הבנה בסיסית בתכנות פייתון.	שיעור וידאו	דמיטרי
08	הכנת נתונים	עבודה עם נתונים	נושאים בטכניקות לניקוי והמרת נתונים כדי להתמודד עם אתגרים של נתונים חסרים, שגויים או לא מלאים.	שיעור	ג׳אזמין
09	ויזואליזציה של כמויות	ויזואליזציית נתונים	למדו כיצד להשתמש ב-Matplotlib כדי להראות נתוני ציפורים 🦆	שיעור	ג׳ן
10	ויזואליזציה של התפלגויות נתונים	ויזואליזציית נתונים	ויזואליזציה של תצפיות ומגמות בתוך טווח.	שיעור	ג׳ן
11	ויזואליזציה של פרופורציות	ויזואליזציית נתונים	ויזואליזציה של אחוזים בדידים ומקובצים.	שיעור	ג׳ן
12	ויזואליזציה של קשרים	ויזואליזציית נתונים	ויזואליזציה של חיבורים וקורלציות בין קבוצות נתונים ומשתנים שלהם.	שיעור	ג׳ן
13	ויזואליזציות משמעותיות	ויזואליזציית נתונים	טכניקות והדרכה ליצירת ויזואליזציות בעלות ערך לפתרון יעיל של בעיות ותובנות.	שיעור	ג׳ן
14	מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים	מחזור חיים	מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים והשלב הראשון של רכישה וחילוץ נתונים.	שיעור	ג׳אזמין
15	ניתוח	מחזור חיים	שלב זה במחזור החיים של מדעי הנתונים מתמקד בטכניקות לניתוח נתונים.	שיעור	ג׳אזמין
16	תקשורת	מחזור חיים	שלב זה במחזור החיים של מדעי הנתונים מתמקד בהצגת התובנות מהנתונים בצורה שמקלה על מקבלי ההחלטות להבין.	שיעור	ג׳יילן
17	מדעי הנתונים בענן	נתוני ענן	סדרת שיעורים זו מציגה את מדעי הנתונים בענן ואת היתרונות שלו.	שיעור	טיפאני ו-מוד
18	מדעי הנתונים בענן	נתוני ענן	אימון מודלים באמצעות כלים של Low Code.	שיעור	טיפאני ו-מוד
19	מדעי הנתונים בענן	נתוני ענן	פריסת מודלים עם Azure Machine Learning Studio.	שיעור	טיפאני ו-מוד
20	מדעי הנתונים בשטח	בשדה	פרויקטים מונחי מדעי הנתונים בעולם האמיתי.	שיעור	ניטיה

GitHub Codespaces

עקבו אחר הצעדים הללו כדי לפתוח דוגמה זו ב-Codespace:

1. לחצו על תפריט הנפתח של Code ובחרו באפשרות Open with Codespaces.
2. בחרו + New codespace בתחתית החלונית. למידע נוסף, עיינו ב-תיעוד GitHub.

VSCode Remote - Containers

עקבו אחר הצעדים האלה כדי לפתוח את המאגר הזה במכולה באמצעות המחשב המקומי ו-VSCode עם תוסף VS Code Remote - Containers:

1. אם זו הפעם הראשונה שלכם שמשתמשים במכולת פיתוח, וודאו שהמערכת שלכם עומדת בדרישות המקדימות (למשל, שיש Docker מותקן) בתיעוד התחלה מהירה.

כדי להשתמש במאגר זה, ניתן לפתוח את המאגר בנפח docker מבודד:

הערה: מתחת למכסה המנוע, זה ישתמש בפקודה Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... כדי לשכפל את קוד המקור בנפח Docker במקום במערכת הקבצים המקומית. נפחים הם המנגנון המועדף לשמירת נתוני מכולות.

או לפתוח עותק משוכפל או מורד מקומית של המאגר:

• שכפלו את המאגר הזה למערכת הקבצים המקומית שלכם.
• לחצו F1 ובחרו את הפקודה Remote-Containers: Open Folder in Container....
• בחרו את העותק המשוכפל של תיקיה זו, המתינו שהמכולה תתחיל, ונסו להפעיל.

גישה לא מקוונת

ניתן להפעיל תיעוד זה במצב לא מקוון בעזרת Docsify. פתחו את המאגר הזה, התקינו את Docsify במחשב המקומי שלכם, ואז בספריית השורש של המאגר, הקלידו docsify serve. האתר יהיה זמין ביציאה 3000 במחשב המקומי שלכם: localhost:3000.

שימו לב, פנקסי רשימות לא יוצגו דרך Docsify, לכן כשאתם צריכים להריץ פנקס רשימות, עשו זאת בנפרד ב-VS Code עם ליבת Python.

תוכניות לימוד נוספות

הצוות שלנו מייצר תוכניות לימוד נוספות! בדקו את:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / סוכנים

---

סדרת AI מחולל

---

למידה בסיסית

---

סדרת Copilot

קבלת עזרה

נתקלים בבעיות? עיינו ב-מדריך פתרון בעיות שלנו לפתרונות לבעיות נפוצות.

אם אתם תקועים או יש לכם שאלות לגבי בניית אפליקציות AI. הצטרפו ללומדים ולמפתחים מנוסים בדיונים על MCP. זו קהילה תומכת שבה שאלות מתקבלות בברכה והידע משותף בחופשיות.

אם יש לכם משוב על המוצר או שגיאות במהלך הבנייה, בקרו:

---

כתב ויתור:
מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית Co-op Translator. בעוד שאנו שואפים לדייק, יש לקחת בחשבון כי תרגומים אוטומטיים עשויים להכיל טעויות או אי-דיוקים. יש להתייחס למסמך המקורי בשפת המקור כמקור הסמכותי. למידע קריטי מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי שנעשה על ידי בני אדם. אנו לא נושאים באחריות לכל אי-הבנה או פרשנות שגויה הנובעים מהשימוש בתרגום זה.