Data-Science-For-Beginners/translations/ar

علم البيانات للمبتدئين - منهج دراسي

Azure Cloud Advocates في Microsoft يقدمون منهجًا دراسيًا لمدة 10 أسابيع يتضمن 20 درسًا حول علم البيانات. كل درس يحتوي على اختبارات قبل وبعد الدرس، تعليمات مكتوبة لإكمال الدرس، الحل، ومهمة. منهجنا القائم على المشاريع يسمح لك بالتعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لتثبيت المهارات الجديدة.

شكر جزيل لمؤلفينا: جاسمين جريناواي، ديمتري سوشنيكوف، نيتيا ناراسيمهان، جالين ماكجي، جين لوبر، مود ليفي، تيفاني سوتير، كريستوفر هاريسون.

🙏 شكر خاص 🙏 لمؤلفينا، المراجعين، والمساهمين في المحتوى من سفراء الطلاب في Microsoft، بما في ذلك أريان أرورا، أديتيا جارج، ألوندرا سانشيز، أنكيتا سينغ، أنوبام ميشرا، أربيتا داس، شيل بيهاري دوباي، ديبري نسوفور، ديشيتا بهاسين، مجد صافي، ماكس بلوم، ميغيل كوريا، محمد افتخار (إفتو) ابن جلال، ناورين تبسم، ريموند وانغسا بوترا، روهيت ياداف، سامريدي شارما، سانيا سينها، شينا نارولا، توقير أحمد، يوغيندراسينغ باوار، فيدوشي غوبتا، جاسلين سوندي

علم البيانات للمبتدئين - رسم توضيحي بواسطة @nitya

🌐 دعم متعدد اللغات

مدعوم عبر GitHub Action (تلقائي 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 | Korean | Lithuanian | Malay | 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 | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

إذا كنت ترغب في دعم لغات إضافية، يمكنك الاطلاع على القائمة هنا

انضم إلى مجتمعنا

لدينا سلسلة تعلم مع الذكاء الاصطناعي مستمرة، تعرف على المزيد وانضم إلينا في سلسلة تعلم مع الذكاء الاصطناعي من 18 - 30 سبتمبر، 2025. ستحصل على نصائح وحيل لاستخدام GitHub Copilot في علم البيانات.

هل أنت طالب؟

ابدأ باستخدام الموارد التالية:

• صفحة مركز الطلاب في هذه الصفحة، ستجد موارد للمبتدئين، حزم الطلاب وحتى طرق للحصول على قسيمة شهادة مجانية. هذه صفحة يجب أن تضيفها إلى المفضلة وتراجعها من وقت لآخر حيث نقوم بتغيير المحتوى شهريًا على الأقل.
• سفراء الطلاب في Microsoft انضم إلى مجتمع عالمي من سفراء الطلاب، قد تكون هذه فرصتك للدخول إلى Microsoft.

البدء

📚 الوثائق

• دليل التثبيت - تعليمات إعداد خطوة بخطوة للمبتدئين
• دليل الاستخدام - أمثلة وسير العمل الشائعة
• استكشاف الأخطاء وإصلاحها - حلول للمشاكل الشائعة
• دليل المساهمة - كيفية المساهمة في هذا المشروع
• للمعلمين - إرشادات التدريس وموارد الفصل الدراسي

👨‍🎓 للطلاب

المبتدئين تمامًا: جديد في علم البيانات؟ ابدأ مع الأمثلة المناسبة للمبتدئين! هذه الأمثلة البسيطة والمشروحة ستساعدك على فهم الأساسيات قبل التعمق في المنهج الكامل. الطلاب: لاستخدام هذا المنهج بنفسك، قم بنسخ المستودع بالكامل وأكمل التمارين بنفسك، بدءًا من اختبار ما قبل المحاضرة. ثم اقرأ المحاضرة وأكمل بقية الأنشطة. حاول إنشاء المشاريع من خلال فهم الدروس بدلاً من نسخ كود الحل؛ ومع ذلك، يتوفر هذا الكود في مجلدات /solutions في كل درس قائم على المشروع. فكرة أخرى هي تشكيل مجموعة دراسة مع الأصدقاء ومراجعة المحتوى معًا. لمزيد من الدراسة، نوصي بـ Microsoft Learn.

البدء السريع:

1. تحقق من دليل التثبيت لإعداد بيئتك
2. راجع دليل الاستخدام لتتعلم كيفية العمل مع المنهج
3. ابدأ بالدرس الأول واعمل بشكل متسلسل
4. انضم إلى مجتمع Discord الخاص بنا للحصول على الدعم

👩‍🏫 للمعلمين

المعلمين: لقد قمنا بتضمين بعض الاقتراحات حول كيفية استخدام هذا المنهج. نود أن نسمع ملاحظاتكم في منتدى المناقشة الخاص بنا!

تعرف على الفريق

Gif بواسطة موهيت جايسال

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

منهجية التدريس

لقد اخترنا مبدأين تربويين أثناء بناء هذا المنهج: التأكد من أنه يعتمد 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 من ذلك.

بالإضافة إلى ذلك، فإن الاختبار منخفض المخاطر قبل الحصة يوجه الطالب نحو تعلم الموضوع، بينما يضمن الاختبار الثاني بعد الحصة تعزيز الفهم. تم تصميم هذا المنهج ليكون مرنًا وممتعًا ويمكن أخذه بالكامل أو جزئيًا. تبدأ المشاريع صغيرة وتصبح أكثر تعقيدًا بحلول نهاية الدورة التي تستمر 10 أسابيع.

اكتشف مدونة السلوك، المساهمة، إرشادات الترجمة. نرحب بملاحظاتكم البناءة!

كل درس يتضمن:

• رسم تخطيطي اختياري
• فيديو إضافي اختياري
• اختبار تمهيدي قبل الدرس
• درس مكتوب
• بالنسبة للدروس القائمة على المشاريع، إرشادات خطوة بخطوة حول كيفية بناء المشروع
• فحوصات المعرفة
• تحدي
• قراءة إضافية
• واجب
• اختبار بعد الدرس

ملاحظة حول الاختبارات: جميع الاختبارات موجودة في مجلد Quiz-App، بإجمالي 40 اختبارًا يحتوي كل منها على ثلاثة أسئلة. يتم الربط بها داخل الدروس، ولكن يمكن تشغيل تطبيق الاختبار محليًا أو نشره على Azure؛ اتبع التعليمات في مجلد quiz-app. يتم ترجمتها تدريجيًا.

🎓 أمثلة مناسبة للمبتدئين

جديد في علم البيانات؟ لقد أنشأنا دليل أمثلة خاص يحتوي على أكواد بسيطة ومشروحة جيدًا لمساعدتك على البدء:

• 🌟 Hello World - أول برنامج علم بيانات لك
• 📂 تحميل البيانات - تعلم كيفية قراءة واستكشاف مجموعات البيانات
• 📊 تحليل بسيط - حساب الإحصائيات واكتشاف الأنماط
• 📈 تصور أساسي - إنشاء الرسوم البيانية والمخططات
• 🔬 مشروع واقعي - سير عمل كامل من البداية إلى النهاية

كل مثال يتضمن تعليقات تفصيلية تشرح كل خطوة، مما يجعله مثاليًا للمبتدئين تمامًا!

👉 ابدأ مع الأمثلة 👈

الدروس

علم البيانات للمبتدئين: خارطة الطريق - رسم تخطيطي بواسطة @nitya

رقم الدرس	الموضوع	تصنيف الدرس	أهداف التعلم	رابط الدرس	المؤلف
01	تعريف علم البيانات	المقدمة	تعلم المفاهيم الأساسية وراء علم البيانات وكيف يرتبط بالذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والبيانات الضخمة.	الدرس الفيديو	Dmitry
02	أخلاقيات علم البيانات	المقدمة	مفاهيم أخلاقيات البيانات، التحديات والأطر.	الدرس	Nitya
03	تعريف البيانات	المقدمة	كيفية تصنيف البيانات ومصادرها الشائعة.	الدرس	Jasmine
04	مقدمة في الإحصاء والاحتمالات	المقدمة	التقنيات الرياضية للإحصاء والاحتمالات لفهم البيانات.	الدرس الفيديو	Dmitry
05	العمل مع البيانات العلائقية	العمل مع البيانات	مقدمة في البيانات العلائقية وأساسيات استكشاف وتحليل البيانات العلائقية باستخدام لغة الاستعلام الهيكلية، المعروفة باسم SQL (تُنطق "سي-كويل").	الدرس	Christopher
06	العمل مع بيانات NoSQL	العمل مع البيانات	مقدمة في البيانات غير العلائقية، أنواعها المختلفة وأساسيات استكشاف وتحليل قواعد بيانات الوثائق.	الدرس	Jasmine
07	العمل مع Python	العمل مع البيانات	أساسيات استخدام Python لاستكشاف البيانات باستخدام مكتبات مثل Pandas. يوصى بفهم أساسي لبرمجة Python.	الدرس الفيديو	Dmitry
08	إعداد البيانات	العمل مع البيانات	مواضيع حول تقنيات تنظيف وتحويل البيانات للتعامل مع تحديات البيانات المفقودة، غير الدقيقة، أو غير المكتملة.	الدرس	Jasmine
09	تصور الكميات	تصور البيانات	تعلم كيفية استخدام Matplotlib لتصور بيانات الطيور 🦆	الدرس	Jen
10	تصور توزيع البيانات	تصور البيانات	تصور الملاحظات والاتجاهات ضمن فترة زمنية.	الدرس	Jen
11	تصور النسب	تصور البيانات	تصور النسب المئوية المنفصلة والمجمعة.	الدرس	Jen
12	تصور العلاقات	تصور البيانات	تصور الروابط والعلاقات بين مجموعات البيانات ومتغيراتها.	الدرس	Jen
13	تصورات ذات معنى	تصور البيانات	تقنيات وإرشادات لجعل تصوراتك ذات قيمة لحل المشكلات بشكل فعال واستخلاص الأفكار.	الدرس	Jen
14	مقدمة في دورة حياة علم البيانات	دورة الحياة	مقدمة في دورة حياة علم البيانات وخطوتها الأولى في الحصول على البيانات واستخراجها.	الدرس	Jasmine
15	التحليل	دورة الحياة	تركز هذه المرحلة من دورة حياة علم البيانات على تقنيات تحليل البيانات.	الدرس	Jasmine
16	التواصل	دورة الحياة	تركز هذه المرحلة من دورة حياة علم البيانات على تقديم الأفكار المستخلصة من البيانات بطريقة تسهل على صناع القرار فهمها.	الدرس	Jalen
17	علم البيانات في السحابة	بيانات السحابة	تقدم هذه السلسلة من الدروس علم البيانات في السحابة وفوائده.	الدرس	Tiffany و Maud
18	علم البيانات في السحابة	بيانات السحابة	تدريب النماذج باستخدام أدوات Low Code.	الدرس	Tiffany و Maud
19	علم البيانات في السحابة	بيانات السحابة	نشر النماذج باستخدام Azure Machine Learning Studio.	الدرس	Tiffany و Maud
20	علم البيانات في العالم الحقيقي	في العالم الحقيقي	مشاريع مدفوعة بعلم البيانات في العالم الحقيقي.	الدرس	Nitya

GitHub Codespaces

اتبع هذه الخطوات لفتح هذا المثال في Codespace:

1. انقر على قائمة Code المنسدلة واختر خيار Open with Codespaces.
2. اختر + New codespace في أسفل اللوحة. لمزيد من المعلومات، تحقق من وثائق GitHub.

VSCode Remote - Containers

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

1. إذا كانت هذه هي المرة الأولى التي تستخدم فيها حاوية تطوير، يرجى التأكد من أن نظامك يلبي المتطلبات الأساسية (مثل تثبيت Docker) في وثائق البدء.

لاستخدام هذا المستودع، يمكنك فتح المستودع في وحدة تخزين Docker معزولة:

ملاحظة: في الخلفية، سيتم استخدام أمر Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... لاستنساخ الكود المصدر في وحدة تخزين Docker بدلاً من نظام الملفات المحلي. الوحدات هي الآلية المفضلة للحفاظ على بيانات الحاوية.

أو فتح نسخة مستنسخة أو محملة محليًا من المستودع:

• استنسخ هذا المستودع إلى نظام الملفات المحلي.
• اضغط F1 واختر أمر Remote-Containers: Open Folder in Container....
• اختر النسخة المستنسخة من هذا المجلد، انتظر حتى تبدأ الحاوية، وجرب الأمور.

الوصول دون اتصال

يمكنك تشغيل هذا التوثيق دون اتصال باستخدام Docsify. قم باستنساخ هذا المستودع، تثبيت Docsify على جهازك المحلي، ثم في المجلد الجذري لهذا المستودع، اكتب docsify serve. سيتم تشغيل الموقع على المنفذ 3000 على localhost: 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 Python.

مناهج أخرى

فريقنا ينتج مناهج أخرى! تحقق من:

Azure / Edge / MCP / Agents

---

سلسلة الذكاء الاصطناعي التوليدي

---

التعلم الأساسي

---

سلسلة Copilot

الحصول على المساعدة

تواجه مشكلات؟ تحقق من دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها للحصول على حلول للمشكلات الشائعة.

إذا واجهت صعوبة أو كانت لديك أسئلة حول بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، انضم إلى زملائك المتعلمين والمطورين ذوي الخبرة في مناقشات حول MCP. إنها مجتمع داعم حيث يتم الترحيب بالأسئلة ومشاركة المعرفة بحرية.

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

---

إخلاء المسؤولية:
تم ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة بالذكاء الاصطناعي 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. للحصول على معلومات حاسمة، يُوصى بالترجمة البشرية الاحترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة ناتجة عن استخدام هذه الترجمة.