Data-Science-For-Beginners/translations/he

מדע הנתונים למתחילים - תוכנית לימודים

Azure Cloud Advocates במיקרוסופט שמחים להציע תוכנית לימודים בת 10 שבועות ו-20 שיעורים בנושא מדע הנתונים. כל שיעור כולל מבחנים לפני ואחרי השיעור, הוראות כתובות להשלמת השיעור, פתרון ומשימה. הגישה שלנו מבוססת פרויקטים ומאפשרת לכם 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 🙏 למחברים, מבקרים ותורמי תוכן שלנו מבין שגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט, 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 הנתונים למתחילים - סקצ'נוט מאת @nitya

🌐 תמיכה רב-שפתית

נתמך באמצעות GitHub Action (אוטומטי ותמיד מעודכן)

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

אם תרצו להוסיף שפות נוספות, רשימת השפות הנתמכות נמצאת כאן

הצטרפו לקהילה שלנו

יש לנו סדרת לימוד עם AI ב-Discord, 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 אתם סטודנטים?

התחילו עם המשאבים הבאים:

• עמוד מרכז הסטודנטים בעמוד זה תמצאו משאבים למתחילים, חבילות לסטודנטים ואפילו דרכים לקבל שובר הסמכה חינם. זהו עמוד שכדאי לשמור ולבדוק מדי פעם, שכן אנו מעדכנים את התוכן לפחות פעם בחודש.
• שגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט הצטרפו לקהילה גלובלית של שגרירי סטודנטים, זו יכולה להיות הדרך שלכם למיקרוסופט.

התחלת העבודה

📚 תיעוד

• מדריך התקנה - הוראות התקנה שלב אחר שלב למתחילים
• מדריך שימוש - דוגמאות וזרימות עבודה נפוצות
• פתרון בעיות - פתרונות לבעיות נפוצות
• מדריך תרומה - איך לתרום לפרויקט הזה
• למורים - הנחיות הוראה ומשאבים לכיתה

👨‍🎓 לסטודנטים

מתחילים מוחלטים: חדשים במדע הנתונים? התחילו עם דוגמאות ידידותיות למתחילים! דוגמאות פשוטות ומוסברות היטב אלו יעזרו לכם להבין את הבסיס לפני שתצללו לתוך התוכנית המלאה. סטודנטים: כדי להשתמש בתוכנית הלימודים הזו בעצמכם, עשו fork לכל הריפו והשלימו את התרגילים בעצמכם, החל ממבחן לפני השיעור. לאחר מכן קראו את השיעור והשלימו את שאר הפעילויות. נסו ליצור את הפרויקטים על ידי הבנת השיעורים במקום להעתיק את קוד הפתרון; עם זאת, קוד זה 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.

התחלה מהירה:

1. בדקו את מדריך ההתקנה כדי להגדיר את הסביבה שלכם
2. עברו על מדריך השימוש כדי ללמוד איך לעבוד עם התוכנית
3. התחילו בשיעור הראשון ועבדו באופן רציף
4. הצטרפו לקהילת Discord שלנו לקבלת תמיכה

👩‍🏫 למורים

מורים: אנו כללנו כמה הצעות כיצד להשתמש בתוכנית הלימודים הזו. נשמח לקבל את המשוב שלכם בפורום הדיונים שלנו!

הכירו את הצוות

Gif מאת Mohit Jaisal

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

פדגוגיה

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

בנוסף, מבחן בעל סיכון נמוך לפני השיעור מכוון את התלמיד ללמידת הנושא, בעוד מבחן שני לאחר השיעור מבטיח שימור נוסף של החומר. תוכנית הלימודים הזו עוצבה להיות גמישה ומהנה וניתן ללמוד אותה בשלמותה או בחלקים. הפרויקטים מתחילים קטנים והופכים מורכבים יותר בסיום מחזור של 10 שבועות.

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

כל שיעור כולל:

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

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

🎓 דוגמאות ידידותיות למתחילים

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

• 🌟 שלום עולם - התוכנית הראשונה שלכם במדעי הנתונים
• 📂 טעינת נתונים - למדו לקרוא ולחקור מערכי נתונים
• 📊 ניתוח פשוט - חישוב סטטיסטיקות ומציאת דפוסים
• 📈 ויזואליזציה בסיסית - יצירת תרשימים וגרפים
• 🔬 פרויקט בעולם האמיתי - תהליך עבודה מלא מתחילתו ועד סופו

כל דוגמה כוללת הערות מפורטות שמסבירות כל שלב, מה שהופך אותה למושלמת למתחילים מוחלטים!

👉 התחילו עם הדוגמאות 👈

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 אתיקה במדעי הנתונים.	שיעור	Nitya
03	הגדרת נתונים	מבוא	כיצד נתונים מסווגים ומקורותיהם הנפוצים.	שיעור	Jasmine
04	מבוא לסטטיסטיקה והסתברות	מבוא	טכניקות מתמטיות של הסתברות וסטטיסטיקה להבנת נתונים.	שיעור סרטון	Dmitry
05	עבודה עם נתונים יחסיים	עבודה עם נתונים	מבוא לנתונים יחסיים והבסיס לחקר וניתוח נתונים יחסיים עם Structured Query Language, הידוע גם כ-SQL (מבטאים "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 הבנה בסיסית בתכנות Python.	שיעור סרטון	Dmitry
08	הכנת נתונים	עבודה עם נתונים	נושאים על טכניקות נתונים לניקוי והמרת נתונים להתמודדות עם אתגרים של נתונים חסרים, לא מדויקים או לא שלמים.	שיעור	Jasmine
09	ויזואליזציה של כמויות	ויזואליזציה של נתונים	למדו כיצד להשתמש ב-Matplotlib לויזואליזציה של נתוני ציפורים 🦆	שיעור	Jen
10	ויזואליזציה של התפלגויות נתונים	ויזואליזציה של נתונים	ויזואליזציה של תצפיות ומגמות בתוך טווח.	שיעור	Jen
11	ויזואליזציה של פרופורציות	ויזואליזציה של נתונים	ויזואליזציה של אחוזים בדידים ומקובצים.	שיעור	Jen
12	ויזואליזציה של קשרים	ויזואליזציה של נתונים	ויזואליזציה של קשרים וקורלציות בין מערכי נתונים ומשתניהם.	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 מדעי הנתונים בענן ואת יתרונותיהם.	שיעור	Tiffany ו-Maud
18	מדעי הנתונים בענן	נתונים בענן	אימון מודלים באמצעות כלים בעלי קוד נמוך.	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 שמערכתכם עומדת בדרישות המקדימות (כלומר, התקנת Docker) ב-תיעוד ההתחלה.

לשימוש במאגר זה, תוכלו לפתוח את המאגר בנפח Docker מבודד:

הערה: מאחורי הקלעים, זה ישתמש בפקודה Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... לשכפול קוד המקור בנפח Docker במקום במערכת הקבצים המקומית. נפחים הם המנגנון המועדף לשימור נתוני מיכלים.

או לפתוח גרסה משוכפלת או מורדת של המאגר באופן מקומי:

• 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 שהמיכל יתחיל, ונסו דברים.

גישה לא מקוונת

ניתן להפעיל את התיעוד הזה 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, אז כשאתם צריכים להפעיל מחברת, עשו זאת בנפרד ב-VS Code עם ליבת Python.

תוכניות לימודים אחרות

הצוות שלנו מייצר תוכניות לימודים נוספות! בדקו:

Azure / Edge / MCP / Agents

---

סדרת AI גנרטיבי

---

למידה בסיסית

---

סדרת Copilot

קבלת עזרה

נתקלתם בבעיות? בדקו את מדריך פתרון הבעיות למציאת פתרונות לבעיות נפוצות.

אם אתם נתקעים או יש לכם שאלות על בניית אפליקציות AI, הצטרפו ללומדים אחרים ולמפתחים מנוסים לדיונים על MCP. זו קהילה תומכת שבה שאלות מתקבלות בברכה וידע משותף בחופשיות.

אם יש לכם משוב על מוצרים או נתקלתם בשגיאות במהלך הבנייה, בקרו ב:

---

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 צריך להיחשב כמקור הסמכותי. למידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי בני אדם. איננו נושאים באחריות לאי-הבנות או לפרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה.