|
|
4 months ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| 1-Introduction | 6 months ago | |
| 2-Working-With-Data | 4 months ago | |
| 3-Data-Visualization | 8 months ago | |
| 4-Data-Science-Lifecycle | 8 months ago | |
| 5-Data-Science-In-Cloud | 8 months ago | |
| 6-Data-Science-In-Wild | 8 months ago | |
| docs | 8 months ago | |
| examples | 7 months ago | |
| quiz-app | 8 months ago | |
| sketchnotes | 8 months ago | |
| AGENTS.md | 7 months ago | |
| CODE_OF_CONDUCT.md | 8 months ago | |
| CONTRIBUTING.md | 7 months ago | |
| INSTALLATION.md | 7 months ago | |
| README.md | 4 months ago | |
| SECURITY.md | 8 months ago | |
| SUPPORT.md | 8 months ago | |
| TROUBLESHOOTING.md | 7 months ago | |
| USAGE.md | 7 months ago | |
| for-teachers.md | 8 months ago | |
README.md
علم البيانات للمبتدئين - منهج دراسي
يسعد دعاة السحابة في مايكروسوفت أن يقدموا منهجًا دراسيًا مكونًا من 10 أسابيع و20 درسًا حول علم البيانات. يتضمن كل درس اختبارات قبل وبعد الدرس، تعليمات مكتوبة لإكمال الدرس، حلاً، ومهمة. تسمح منهجيتنا القائمة على المشاريع لك بالتعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لجعل المهارات الجديدة "تثبت".
شكر خاص لمؤلفينا: Jasmine Greenaway، Dmitry Soshnikov، Nitya Narasimhan، Jalen McGee، Jen Looper، Maud Levy، Tiffany Souterre، Christopher Harrison.
🙏 شكر خاص 🙏 لمؤلفي، مراجعي، ومساهمي المحتوى من سفراء طلاب مايكروسوفت، لا سيما 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 ودائم التحديث)
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
إذا كنت ترغب في دعم لغات ترجمة إضافية فهي مدرجة هنا
انضم إلى مجتمعنا
لدينا سلسلة تعلم على Discord مع الذكاء الاصطناعي مستمرة، تعرف على المزيد وانضم إلينا في سلسلة التعلم مع الذكاء الاصطناعي 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، حزم طلابية وحتى طرق للحصول على قسيمة شهادة مجانية. هذه صفحة تريد حفظها والاطلاع عليها من وقت لآخر حيث نقوم بتحديث المحتوى على الأقل شهريًا.
- سفراء طلاب مايكروسوفت انضم إلى مجتمع عالمي من سفراء الطلاب، قد تكون هذه طريقك إلى مايكروسوفت.
البدء
📚 التوثيق
- دليل التثبيت - تعليمات الإعداد خطوة بخطوة للمبتدئين
- دليل الاستخدام - أمثلة وسير عمل شائع
- استكشاف الأخطاء وإصلاحها - حلول للمشاكل الشائعة
- دليل المساهمة - كيفية المساهمة في هذا المشروع
- للمعلمين - إرشادات التدريس وموارد الصف الدراسي
👨🎓 للطلاب
مبتدئون تمامًا: جديد في علم البيانات؟ ابدأ بأمثلتنا الصديقة للمبتدئين! هذه الأمثلة البسيطة والمشروحة جيدًا ستساعدك على فهم الأساسيات قبل الغوص في المنهج الكامل. الطلاب: لاستخدام هذا المنهج بمفردك، قم بعمل فورك للمستودع بأكمله وأكمل التمارين بنفسك، بدءًا من اختبار قبل المحاضرة. ثم اقرأ المحاضرة وأكمل بقية الأنشطة. حاول إنشاء المشاريع بفهم الدروس بدلاً من نسخ كود الحل؛ مع ذلك، يتوفر هذا الكود في مجلدات /solutions في كل درس موجه للمشروع. فكرة أخرى هي تشكيل مجموعة دراسة مع الأصدقاء ومراجعة المحتوى معًا. للدراسة المتقدمة، نوصي بـ Microsoft Learn.
البدء السريع:
- تحقق من دليل التثبيت لإعداد بيئتك
- راجع دليل الاستخدام لتعلم كيفية العمل مع المنهج
- ابدأ بالدرس 1 وواصل التتابع
- انضم إلى مجتمعنا على Discord للدعم
👩🏫 للمعلمين
المعلمون: لقد قمنا بإدراج بعض الاقتراحات حول كيفية استخدام هذا المنهج. نود سماع ملاحظاتكم في منتدى النقاش الخاص بنا!
تعرف على الفريق
صنع بواسطة Mohit Jaisal
🎥 انقر على الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو عن المشروع والأشخاص الذين أنشأوه!
البيداغوجيا
لقد اخترنا مبدأين بيداغوجيين أثناء بناء هذا المنهج: التأكد من أنه قائم على المشاريع وأنه يتضمن اختبارات متكررة. بحلول نهاية هذه السلسلة، سيكون الطلاب قد تعلموا المبادئ الأساسية لعلم البيانات، بما في ذلك المفاهيم الأخلاقية، إعداد البيانات، طرق مختلفة للعمل مع البيانات، تصور البيانات، تحليل البيانات، حالات استخدام علم البيانات في العالم الحقيقي، وأكثر.
بالإضافة إلى ذلك، يحدد اختبار منخفض المخاطر قبل الدرس نية الطالب نحو تعلم موضوع معين، بينما يضمن اختبار ثانٍ بعد الدرس مزيدًا من الاحتفاظ بالمعلومات. تم تصميم هذا المنهج ليكون مرنًا وممتعًا ويمكن أخذه كاملاً أو جزئيًا. تبدأ المشاريع صغيرة وتزداد تعقيدًا تدريجيًا بحلول نهاية دورة العشرة أسابيع.
تجدون مدونة السلوك، المساهمة، وإرشادات الترجمة. نرحب بتعليقاتكم البناءة!
كل درس يتضمن:
- ملاحظات تخطيطية اختيارية
- فيديو تكميلي اختياري
- اختبار تمهيدي قبل الدرس
- درس مكتوب
- للدروس القائمة على المشاريع، إرشادات خطوة بخطوة لبناء المشروع
- فحوصات معرفية
- تحدي
- قراءة تكملية
- واجب
- اختبار بعد الدرس
ملاحظة حول الاختبارات: جميع الاختبارات موجودة في مجلد Quiz-App، بإجمالي 40 اختبارًا يحتوي كل منها على ثلاثة أسئلة. يتم ربطها من داخل الدروس، لكن يمكن تشغيل تطبيق الاختبار محليًا أو نشره على Azure؛ اتبع التعليمات في مجلد
quiz-app. يتم تعريبها تدريجيًا.
🎓 أمثلة مناسبة للمبتدئين
جديد في علم البيانات؟ لقد أنشأنا دليلًا خاصًا للامثلة يحتوي على كود بسيط ومشروح جيدًا لمساعدتك على البدء:
- 🌟 مرحبًا بالعالم - برنامج علم البيانات الأول لك
- 📂 تحميل البيانات - تعلم قراءة واستكشاف مجموعات البيانات
- 📊 تحليل بسيط - حساب الإحصائيات واكتشاف الأنماط
- 📈 تصور أساسي - إنشاء مخططات ورسوم بيانية
- 🔬 مشروع من العالم الحقيقي - سير عمل كامل من البداية إلى النهاية
كل مثال يتضمن تعليقات مفصلة تشرح كل خطوة، مما يجعله مثاليًا للمبتدئين تمامًا!
👉 ابدأ بالأمثلة 👈
الدروس
![]() |
|---|
| علم البيانات للمبتدئين: خارطة الطريق - ملاحظات تخطيطية بواسطة @nitya |
| رقم الدرس | الموضوع | مجموعة الدرس | أهداف التعلم | الدرس المرتبط | المؤلف |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | تعريف علم البيانات | مقدمة | تعلم المفاهيم الأساسية وراء علم البيانات وكيف يرتبط بالذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والبيانات الضخمة. | درس فيديو | دميتري |
| 02 | أخلاقيات علم البيانات | مقدمة | مفاهيم أخلاقيات البيانات، التحديات والأطر. | درس | نيتيا |
| 03 | تعريف البيانات | مقدمة | كيف يتم تصنيف البيانات ومصادرها الشائعة. | درس | ياسمين |
| 04 | مقدمة في الإحصاء والاحتمالات | مقدمة | التقنيات الرياضية للاحتمالات والإحصاء لفهم البيانات. | درس فيديو | دميتري |
| 05 | العمل مع البيانات العلائقية | العمل مع البيانات | مقدمة للبيانات العلائقية وأساسيات استكشاف وتحليل البيانات العلائقية باستخدام لغة الاستعلام الهيكلية، المعروفة أيضًا بـ SQL (تُنطق "سي-كويل"). | درس | كريستوفر |
| 06 | العمل مع بيانات NoSQL | العمل مع البيانات | مقدمة للبيانات غير العلائقية، أنواعها المختلفة وأساسيات استكشاف وتحليل قواعد بيانات الوثائق. | 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 | إعداد البيانات | العمل مع البيانات | مواضيع حول تقنيات تنظيف وتحويل البيانات للتعامل مع تحديات البيانات المفقودة أو غير الدقيقة أو غير المكتملة. | درس | ياسمين |
| 09 | تصور الكميات | تصور البيانات | تعلم كيفية استخدام Matplotlib لتصور بيانات الطيور 🦆 | درس | جين |
| 10 | تصور توزيعات البيانات | تصور البيانات | تصور الملاحظات والاتجاهات ضمن فترة زمنية. | درس | جين |
| 11 | تصور النسب | تصور البيانات | تصور النسب المئوية المنفصلة والمجمعة. | درس | جين |
| 12 | تصور العلاقات | تصور البيانات | تصور الاتصالات والارتباطات بين مجموعات البيانات ومتغيراتها. | درس | جين |
| 13 | تصورات ذات معنى | تصور البيانات | تقنيات وإرشادات لجعل تصوراتك ذات قيمة لحل المشكلات بفعالية واستخلاص الرؤى. | درس | جين |
| 14 | مقدمة في دورة حياة علم البيانات | دورة الحياة | مقدمة في دورة حياة علم البيانات وخطوتها الأولى في الحصول على البيانات واستخراجها. | درس | ياسمين |
| 15 | التحليل | دورة الحياة | تركز هذه المرحلة من دورة حياة علم البيانات على تقنيات تحليل البيانات. | درس | ياسمين |
| 16 | التواصل | دورة الحياة | تركز هذه المرحلة من دورة حياة علم البيانات على تقديم الرؤى من البيانات بطريقة تسهل على صانعي القرار فهمها. | درس | جالين |
| 17 | علم البيانات في السحابة | بيانات السحابة | تقدم هذه السلسلة من الدروس علم البيانات في السحابة وفوائده. | درس | تيفاني و مود |
| 18 | علم البيانات في السحابة | بيانات السحابة | تدريب النماذج باستخدام أدوات منخفضة الكود. | درس | تيفاني و مود |
| 19 | علم البيانات في السحابة | بيانات السحابة | نشر النماذج باستخدام Azure Machine Learning Studio. | درس | تيفاني و مود |
| 20 | علم البيانات في العالم الحقيقي | في البرية | مشاريع مدفوعة بعلم البيانات في العالم الحقيقي. | درس | نيتيا |
GitHub Codespaces
اتبع هذه الخطوات لفتح هذا المثال في Codespace:
- انقر على قائمة Code المنسدلة واختر خيار Open with Codespaces.
- اختر + New codespace في أسفل اللوحة. لمزيد من المعلومات، اطلع على توثيق GitHub.
VSCode Remote - Containers
اتبع هذه الخطوات لفتح هذا المستودع في حاوية باستخدام جهازك المحلي و VSCode باستخدام امتداد VS Code Remote - Containers:
- إذا كانت هذه هي المرة الأولى التي تستخدم فيها حاوية تطوير، يرجى التأكد من أن نظامك يلبي المتطلبات المسبقة (أي تثبيت Docker) في توثيق البدء.
لاستخدام هذا المستودع، يمكنك إما فتح المستودع 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 هي الآلية المفضلة للحفاظ على بيانات الحاوية.
أو فتح نسخة مستنسخة أو محملة محليًا من المستودع:
- استنسخ هذا المستودع إلى نظام الملفات المحلي لديك.
- اضغط F1 واختر أمر Remote-Containers: Open Folder in Container....
- اختر النسخة المستنسخة من هذا المجلد، انتظر بدء الحاوية، وجرب الأمور.
الوصول دون اتصال
يمكنك تشغيل هذا التوثيق دون اتصال باستخدام Docsify. قم بعمل فورك لهذا المستودع، ثبت Docsify على جهازك المحلي، ثم في المجلد الجذري لهذا المستودع، اكتب docsify serve. سيتم تقديم الموقع على المنفذ 3000 على المضيف المحلي لديك: localhost:3000.
ملاحظة، لن يتم عرض دفاتر الملاحظات عبر Docsify، لذا عندما تحتاج إلى تشغيل دفتر ملاحظات، قم بذلك بشكل منفصل في VS Code باستخدام نواة بايثون.
مناهج أخرى
فريقنا ينتج مناهج أخرى! اطلع على:
LangChain
Azure / Edge / MCP / Agents
سلسلة الذكاء الاصطناعي التوليدي
التعلم الأساسي
سلسلة المساعد الذكي
الحصول على المساعدة
هل تواجه مشكلات؟ تحقق من دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها للحصول على حلول للمشكلات الشائعة.
إذا علقت 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 كان لديك ملاحظات على المنتج أو أخطاء أثناء البناء، قم بزيارة:
إخلاء المسؤولية:
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 الموثوق به. للمعلومات الهامة، يُنصح بالترجمة البشرية المهنية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسير ناتج عن استخدام هذه الترجمة.



