Data-Science-For-Beginners/translations/he

מדעי הנתונים למתחילים - תוכנית לימודים

Azure Cloud Advocates ב-Microsoft שמחים להציע תוכנית לימודים בת 10 שבועות ו-20 שיעורים בנושא מדעי הנתונים. כל שיעור כולל מבחנים לפני ואחרי השיעור, הוראות כתובות להשלמת השיעור, פתרון ומשימה. הגישה שלנו מבוססת פרויקטים ומאפשרת ללמוד תוך כדי בנייה, שיטה מוכחת להטמעת מיומנויות חדשות.

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

🙏 תודה מיוחדת 🙏 ל-Microsoft Student Ambassador המחברים, הסוקרים ותורמי התוכן שלנו, ובמיוחד 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

מדעי הנתונים למתחילים - סקצ'נוט מאת @nitya

🌐 תמיכה רב-לשונית

נתמכת באמצעות GitHub Action (אוטומטית ותמיד מעודכנת)

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

אם תרצו להוסיף שפות נוספות, רשימת השפות הנתמכות נמצאת כאן

הצטרפו לקהילה שלנו

האם אתם סטודנטים?

התחילו עם המשאבים הבאים:

• עמוד מרכז הסטודנטים בעמוד זה תמצאו משאבים למתחילים, חבילות לסטודנטים ואפילו דרכים לקבל שובר הסמכה בחינם. זהו עמוד שכדאי לשמור ולבדוק מדי פעם, שכן אנו מעדכנים את התוכן לפחות פעם בחודש.
• Microsoft Learn Student Ambassadors הצטרפו לקהילה גלובלית של שגרירי סטודנטים, זו יכולה להיות הדרך שלכם להיכנס ל-Microsoft.

איך להתחיל

מורים: כללנו כמה הצעות כיצד להשתמש בתוכנית הלימודים הזו. נשמח לשמוע את דעתכם בפורום הדיונים שלנו!

סטודנטים: כדי להשתמש בתוכנית הלימודים הזו באופן עצמאי, עשו Fork לכל הריפו והשלימו את התרגילים בעצמכם, החל ממבחן מקדים לשיעור. לאחר מכן, קראו את השיעור 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 מבוסס פרויקט. רעיון נוסף הוא ליצור קבוצת לימוד עם חברים ולעבור על התוכן יחד. ללימוד נוסף, אנו ממליצים על Microsoft Learn.

הכירו את הצוות

Gif מאת Mohit Jaisal

🎥 לחצו על התמונה למעלה לצפייה בסרטון על הפרויקט והאנשים שיצרו אותו!

פדגוגיה

בחרנו שני עקרונות פדגוגיים בעת בניית תוכנית הלימודים הזו: להבטיח שהיא מבוססת פרויקטים ושכוללת מבחנים תכופים. בסוף הסדרה, סטודנטים ילמדו עקרונות בסיסיים במדעי הנתונים, כולל מושגים אתיים, הכנת נתונים, דרכים שונות לעבוד עם נתונים, ויזואליזציה של נתונים, ניתוח נתונים, שימושים בעולם האמיתי במדעי הנתונים ועוד.

בנוסף, מבחן קל לפני השיעור מכוון את הסטודנט ללמידת הנושא, בעוד שמבחן שני לאחר השיעור מבטיח שימור נוסף של החומר. תוכנית הלימודים הזו תוכננה להיות גמישה ומהנה וניתן לקחת אותה בשלמותה או בחלקים. הפרויקטים מתחילים קטנים והופכים מורכבים יותר עד סוף מחזור 10 השבועות.

מצאו את קוד ההתנהגות, הנחיות לתרומה, הנחיות לתרגום. נשמח לקבל את המשוב הבונה שלכם!

כל שיעור כולל:

• סקיצה אופציונלית
• סרטון משלים אופציונלי
• שאלון חימום לפני השיעור
• שיעור כתוב
• עבור שיעורים מבוססי פרויקטים, מדריכים שלב אחר שלב לבניית הפרויקט
• בדיקות ידע
• אתגר
• קריאה משלימה
• משימה
• שאלון לאחר השיעור

הערה לגבי שאלונים: כל השאלונים נמצאים בתיקיית Quiz-App, סה"כ 40 שאלונים עם שלוש שאלות בכל אחד. הם מקושרים מתוך השיעורים, אך ניתן להפעיל את אפליקציית השאלונים באופן מקומי או לפרוס אותה ב-Azure; עקבו אחר ההוראות בתיקיית quiz-app. השאלונים מתורגמים בהדרגה.

שיעורים

מדעי הנתונים למתחילים: מפת דרכים - סקיצה מאת @nitya

מספר שיעור	נושא	קבוצת שיעורים	מטרות למידה	שיעור מקושר	מחבר
01	הגדרת מדעי הנתונים	מבוא	למדו את המושגים הבסיסיים מאחורי מדעי הנתונים וכיצד הם קשורים לבינה מלאכותית, למידת מכונה ונתונים גדולים.	שיעור סרטון	Dmitry
02	אתיקה במדעי הנתונים	מבוא	מושגים, אתגרים ומסגרות באתיקה של נתונים.	שיעור	Nitya
03	הגדרת נתונים	מבוא	כיצד נתונים מסווגים ומקורותיהם הנפוצים.	שיעור	Jasmine
04	מבוא לסטטיסטיקה והסתברות	מבוא	הטכניקות המתמטיות של הסתברות וסטטיסטיקה להבנת נתונים.	שיעור סרטון	Dmitry
05	עבודה עם נתונים יחסיים	עבודה עם נתונים	מבוא לנתונים יחסיים והבסיס לחקר וניתוח נתונים יחסיים באמצעות שפת SQL, הידועה גם כ-"סי-קוול".	שיעור	Christopher
06	עבודה עם נתוני NoSQL	עבודה עם נתונים	מבוא לנתונים לא יחסיים, סוגיהם השונים והבסיס לחקר וניתוח מסדי נתונים מבוססי מסמכים.	שיעור	Jasmine
07	עבודה עם Python	עבודה עם נתונים	יסודות השימוש ב-Python לחקר נתונים עם ספריות כמו Pandas. מומלץ ידע בסיסי בתכנות ב-Python.	שיעור סרטון	Dmitry
08	הכנת נתונים	עבודה עם נתונים	נושאים וטכניקות לניקוי והמרת נתונים כדי להתמודד עם אתגרים של נתונים חסרים, לא מדויקים או לא שלמים.	שיעור	Jasmine
09	ויזואליזציה של כמויות	ויזואליזציה של נתונים	למדו כיצד להשתמש ב-Matplotlib כדי להציג נתוני ציפורים 🦆	שיעור	Jen
10	ויזואליזציה של התפלגויות נתונים	ויזואליזציה של נתונים	הצגת תצפיות ומגמות בתוך טווח.	שיעור	Jen
11	ויזואליזציה של פרופורציות	ויזואליזציה של נתונים	הצגת אחוזים בדידים ומקובצים.	שיעור	Jen
12	ויזואליזציה של קשרים	ויזואליזציה של נתונים	הצגת קשרים וקורלציות בין קבוצות נתונים ומשתנים שלהם.	שיעור	Jen
13	ויזואליזציות משמעותיות	ויזואליזציה של נתונים	טכניקות והנחיות ליצירת ויזואליזציות בעלות ערך לפתרון בעיות יעיל ותובנות.	שיעור	Jen
14	מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים	מחזור חיים	מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים והשלב הראשון של רכישה וחילוץ נתונים.	שיעור	Jasmine
15	ניתוח	מחזור חיים	שלב זה במחזור החיים של מדעי הנתונים מתמקד בטכניקות לניתוח נתונים.	שיעור	Jasmine
16	תקשורת	מחזור חיים	שלב זה במחזור החיים של מדעי הנתונים מתמקד בהצגת התובנות מהנתונים בצורה שמקלה על מקבלי ההחלטות להבין.	שיעור	Jalen
17	מדעי הנתונים בענן	נתונים בענן	סדרת שיעורים זו מציגה את מדעי הנתונים בענן ואת יתרונותיהם.	שיעור	Tiffany ו-Maud
18	מדעי הנתונים בענן	נתונים בענן	אימון מודלים באמצעות כלים Low Code.	שיעור	Tiffany ו-Maud
19	מדעי הנתונים בענן	נתונים בענן	פריסת מודלים עם Azure Machine Learning Studio.	שיעור	Tiffany ו-Maud
20	מדעי הנתונים בשטח	בשטח	פרויקטים מונעי מדעי נתונים בעולם האמיתי.	שיעור	Nitya

GitHub Codespaces

עקבו אחר השלבים הבאים לפתיחת דוגמה זו ב-Codespace:

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

VSCode Remote - Containers

עקבו אחר השלבים הבאים לפתיחת מאגר זה במיכל באמצעות המחשב המקומי שלכם ו-VSCode באמצעות הרחבת VS Code Remote - Containers:

1. אם זו הפעם הראשונה שאתם משתמשים במיכל פיתוח, ודאו שהמערכת שלכם עומדת בדרישות המקדימות (כלומר, התקנת Docker) ב-תיעוד ההתחלה.

כדי להשתמש במאגר זה, תוכלו לפתוח את המאגר בנפח Docker מבודד:

הערה: מאחורי הקלעים, פעולה זו תשתמש בפקודה Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... כדי לשכפל את קוד המקור בנפח Docker במקום במערכת הקבצים המקומית. Volumes הם המנגנון המועדף לשמירת נתוני מיכלים.

או לפתוח גרסה משוכפלת או שהורדה באופן מקומי של המאגר:

• שכפלו את המאגר הזה למערכת הקבצים המקומית שלכם.
• לחצו על F1 ובחרו בפקודה Remote-Containers: Open Folder in Container....
• בחרו את העותק המשוכפל של תיקייה זו, המתינו עד שהמיכל יתחיל, ונסו דברים.

גישה לא מקוונת

ניתן להפעיל את התיעוד הזה באופן לא מקוון באמצעות Docsify. שיבטו את המאגר הזה, התקינו את Docsify במחשב המקומי שלכם, ואז בתיקיית השורש של המאגר הזה, הקלידו docsify serve. האתר יוגש על פורט 3000 ב-localhost שלכם: localhost:3000.

שימו לב, מחברות לא יופעלו דרך Docsify, ולכן כאשר תצטרכו להפעיל מחברת, עשו זאת בנפרד ב-VS Code עם קרנל Python פעיל.

תכניות לימוד נוספות

הצוות שלנו מייצר תכניות לימוד נוספות! בדקו:

• Generative AI למתחילים
• Generative AI למתחילים .NET
• Generative AI עם JavaScript
• Generative AI עם Java
• AI למתחילים
• מדעי הנתונים למתחילים
• Bash למתחילים
• ML למתחילים
• סייבר למתחילים
• פיתוח אתרים למתחילים
• IoT למתחילים
• למידת מכונה למתחילים
• פיתוח XR למתחילים
• שליטה ב-GitHub Copilot לתכנות AI בזוגות
• פיתוח XR למתחילים
• שליטה ב-GitHub Copilot למפתחי C#/.NET
• בחרו את הרפתקת Copilot שלכם

---

כתב ויתור:
מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית Co-op Translator. למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי-דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית נחשב למקור הסמכותי. למידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי בני אדם. איננו נושאים באחריות לכל אי-הבנה או פרשנות שגויה הנובעת משימוש בתרגום זה.