Data-Science-For-Beginners/translations/he

מדעי הנתונים למתחילים - תכנית לימודים

סוכני ענן Azure ב-Microsoft שמחים להציע תכנית לימודים בת 10 שבועות, 20 שיעורים, הכוללת הכל על מדעי הנתונים. כל שיעור כולל חידון לפני השיעור ואחרי השיעור, הוראות כתובות להשלמת השיעור, פתרון, ומשימה. הפדגוגיה שלנו המבוססת על פרויקטים מאפשרת לכם ללמוד תוך כדי בנייה — דרך מוכחת להטמיע מיומנויות חדשות.

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

🙏 תודה מיוחדת 🙏 למחברי, לסוקרים ולתורמי התוכן של 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

מדעי הנתונים למתחילים - סקצ'נוט מאת @nitya

🌐 תמיכה בריבוי שפות

נתמך באמצעות GitHub Action (ממוטב, אוטומטי ותמיד מעודכן)

ערבית | בנגלית | בולגרית | בורמזית (מיאנמר) | סינית (מפושטת) | סינית (מסורתית, הונג קונג) | סינית (מסורתית, מקאו) | סינית (מסורתית, טייוואן) | קרואטית | צ'כית | דנית | הולנדית | אסטונית | פינית | צרפתית | גרמנית | יוונית | עברית | הינדי | הונגרית | אינדונזית | איטלקית | יפנית | קאנאדה | קוריאנית | ליטאית | מלאית | מלאיאלאם | מרטהי | נפאלית | פידג'ין ניגרי | נורווגית | פרסית (פרסי) | פולנית | פורטוגזית (ברזיל) | פורטוגזית (פורטוגל) | פנג'אבי (גורמוכי) | רומנית | רוסית | סרבית (קירילית) | סלובקית | סלובנית | ספרדית | סווהילית | שבדית | טגלוג (פיליפינית) | טמילית | טלוגו | תאילנדית | טורקית | אוקראינית | אורדו | וייטנאמית

אם ברצונך שיתווספו שפות תרגום נוספות, השפות הנתמכות מפורטות כאן

הצטרפו לקהילה שלנו

אנחנו מקיימים סדרת Learn with AI ב-Discord, למידע נוסף והצטרפות בקרו בLearn with AI Series בין התאריכים 18 - 30 בספטמבר 2025. תקבלו טיפים וטריקים לשימוש ב-GitHub Copilot עבור מדעי הנתונים.

האם אתה/את סטודנט/ית?

התחל/י עם המשאבים הבאים:

• Student Hub page בעמוד זה תמצא/י משאבי התחלה למתחילים, חבילות לסטודנטים ואפילו דרכים לקבל שובר בחינה חינם. זהו דף שכדאי לסמן במועדפים ולבדוק מעת לעת כיוון שאנחנו מחליפים תוכן לפחות חודשית.
• Microsoft Learn Student Ambassadors הצטרפו לקהילת שגרירי סטודנטים עולמית — זה יכול להיות הדרך שלכם ל-Microsoft.

כיצד להתחיל

📚 תיעוד

• Installation Guide - הוראות התקנה שלב-אחר-שלב למתחילים
• Usage Guide - דוגמאות וזרימות עבודה נפוצות
• Troubleshooting - פתרונות לבעיות נפוצות
• Contributing Guide - איך לתרום לפרויקט זה
• For Teachers - הנחיות להוראה ומשאבים לכיתה

👨‍🎓 לסטודנטים

מתחילים מוחלטים: חדשים למדעי הנתונים? התחילו עם דוגמאות ידידותיות למתחילים! הדוגמאות הפשוטות האלה, עם הערות טובות, יעזרו לכם להבין את היסודות לפני שתקפצו לתכנית המלאה. סטודנטים: כדי להשתמש בתוכנית זו באופן עצמאי, בצעו fork לכל המאגר והשלימו את התרגילים בעצמכם, החל בחידון לפני ההרצאה. לאחר מכן קראו את ההרצאה והשלימו את שאר הפעילויות. נסו לבנות את הפרויקטים על ידי הבנת השיעורים במקום להעתיק את קוד הפתרון; עם זאת, הקוד זמין בתיקיות /solutions בכל שיעור שמכוון לפרויקט. רעיון נוסף הוא ליצור קבוצת לימוד עם חברים ולעבור יחד על התוכן. ללימוד נוסף, אנו ממליצים על Microsoft Learn.

התחלה מהירה:

1. בדקו את Installation Guide כדי להגדיר את הסביבה שלכם
2. עברו על Usage Guide כדי ללמוד כיצד לעבוד עם תכנית הלימודים
3. התחילו עם שיעור 1 ועבדו לפי הסדר
4. הצטרפו לקהילת ה-Discord שלנו לקבלת תמיכה

👩‍🏫 למורים

מורים: כללנו כמה הצעות על איך להשתמש בתכנית זו. נשמח למשוב שלכם בפורום הדיון שלנו!

הכירו את הצוות

גיף מאת Mohit Jaisal

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

פדגוגיה

בחרנו בשני עקרונות פדגוגיים בעת בניית תוכנית הלימודים הזו: להבטיח שהיא מבוססת פרויקטים ושהיא כוללת חידונים תכופים. בסוף סידרת השיעורים הזו, התלמידים ילמדו עקרונות בסיסיים של מדע הנתונים, כולל מושגים אתיים, הכנה של נתונים, דרכים שונות לעבודה עם נתונים, ויזואליזציה של נתונים, ניתוח נתונים, מקרים אמיתיים של שימוש במדע הנתונים ועוד.

בנוסף, חידון בעל סיכון נמוך לפני השיעור מגדיר את כוונת התלמיד ללמוד נושא, בעוד שחידון שני לאחר השיעור מבטיח שימור נוסף של החומר. תוכנית לימודים זו נועדה להיות גמישה ומהנה וניתנת לעבור בשלמותה או בחלקים. הפרויקטים מתחילים קטנים והופכים למורכבים יותר לקראת סוף מחזור של 10 שבועות.

מצאו את Code of Conduct, הנחיות Contributing, ו-Translation. נשמח למשוב בונה!

כל שיעור כולל:

• שרטוט סכמתי אופציונלי
• וידאו משלימי אופציונלי
• חידון חימום לפני השיעור
• שיעור כתוב
• עבור שיעורים מבוססי פרויקט, מדריכים שלב-אחר-שלב לבניית הפרויקט
• בדיקות ידע
• אתגר
• קריאה משלימה
• משימה
• חידון לאחר השיעור

הערה על חידונים: כל החידונים נמצאים בתיקיית Quiz-App, בסך הכל 40 חידונים של שלוש שאלות כל אחד. הם מקושרים מתוך השיעורים, אך אפליקציית החידונים ניתנת להרצה באופן מקומי או לפריסה ב-Azure; פעלו לפי ההוראות בתיקיית quiz-app. הם מתורגמים בהדרגה.

🎓 דוגמאות ידידותיות למתחילים

חדש למדעי הנתונים? יצאנו תיקיית examples directory מיוחדת עם קוד פשוט ומוסבר היטב שיעזור לכם להתחיל:

• 🌟 Hello World - תוכנית מדע הנתונים הראשונה שלך
• 📂 Loading Data - למדו לקרוא ולחקור מערכי נתונים
• 📊 Simple Analysis - חשבו סטטיסטיקות ומצאו דפוסים
• 📈 Basic Visualization - צרו דיאגרמות וגרפים
• 🔬 Real-World Project - תהליך עבודה מלא מהתחלה ועד הסוף

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

👉 התחילו מהדוגמאות 👈

שיעורים

מדע הנתונים למתחילים: מפת דרכים - סקצ'נוט מאת @nitya

Lesson Number	Topic	Lesson Grouping	Learning Objectives	Linked Lesson	Author
01	Defining Data Science	הקדמה	למדו את המושגים הבסיסיים מאחורי מדע הנתונים וכיצד הוא קשור לבינה מלאכותית, למידת מכונה ול-Big Data.	שיעור וידאו	Dmitry
02	Data Science Ethics	הקדמה	מושגים, אתגרים ומסגרות של אתיקה בנתונים.	שיעור	Nitya
03	Defining Data	הקדמה	כיצד מסווגים נתונים ומהן המקורות הנפוצים שלהם.	שיעור	Jasmine
04	Introduction to Statistics & Probability	הקדמה	הטכניקות המתמטיות של הסתברות וסטטיסטיקה להבנת נתונים.	שיעור וידאו	Dmitry
05	Working with Relational Data	עבודה עם נתונים	מבוא לנתונים יחסיים והיסודות של חקירה וניתוח נתונים יחסיים באמצעות שפת שאילתות מובנית, הידועה גם בשם SQL (מובעת "סי-קואל").	שיעור	Christopher
06	Working with NoSQL Data	עבודה עם נתונים	מבוא לנתונים שאינם יחסיים, סוגיהם השונים והיסודות של חקירה וניתוח של מסדי נתונים מסמךיים.	שיעור	Jasmine
07	Working with Python	עבודה עם נתונים	יסודות השימוש ב-Python לחקירת נתונים עם ספריות כגון Pandas. מומלץ ידע בסיסי בתכנות Python.	שיעור וידאו	Dmitry
08	Data Preparation	עבודה עם נתונים	נושאים בטכניקות לניקוי והמרת נתונים כדי להתמודד עם אתגרי נתונים חסרים, לא מדויקים או לא שלמים.	שיעור	Jasmine
09	Visualizing Quantities	המחשת נתונים	למדו כיצד להשתמש ב-Matplotlib כדי להמחיש נתוני ציפורים 🦆	שיעור	Jen
10	Visualizing Distributions of Data	המחשת נתונים	המחשת תצפיות ומגמות בתוך טווח.	שיעור	Jen
11	Visualizing Proportions	המחשת נתונים	המחשת אחוזים בדידים וקבוצתיים.	שיעור	Jen
12	Visualizing Relationships	המחשת נתונים	המחשת קשרים וקורלציות בין מערכי נתונים ומשתנים.	שיעור	Jen
13	Meaningful Visualizations	המחשת נתונים	טכניקות והנחיות להפיכת הוויזואליזציות לשימושיות לפתרון בעיות ותובנות יעילות.	שיעור	Jen
14	Introduction to the Data Science lifecycle	מחזור חיים	מבוא למחזור החיים של מדע הנתונים והשלב הראשון שלו ברכישה וחילוץ נתונים.	שיעור	Jasmine
15	Analyzing	מחזור חיים	שלב זה במחזור החיים של מדע הנתונים מתמקד בטכניקות לניתוח נתונים.	שיעור	Jasmine
16	Communication	מחזור חיים	שלב זה במחזור החיים של מדע הנתונים מתמקד בהצגת התובנות מהנתונים באופן שמקל על מקבלי החלטות להבין.	שיעור	Jalen
17	Data Science in the Cloud	נתוני ענן	סדרת שיעורים זו מציגה את מדע הנתונים בענן ואת היתרונות שלו.	שיעור	Tiffany and Maud
18	Data Science in the Cloud	נתוני ענן	אימון מודלים באמצעות כלים בעלי קוד נמוך.	שיעור	Tiffany and Maud
19	Data Science in the Cloud	נתוני ענן	פריסת מודלים עם Azure Machine Learning Studio.	שיעור	Tiffany and Maud
20	Data Science in the Wild	בשדה	פרויקטים בעולם האמיתי המונחים על ידי מדע הנתונים.	שיעור	Nitya

GitHub Codespaces

עקבו אחר השלבים הבאים כדי לפתוח דוגמה זו ב-Codespace:

1. הקליקו על התפריט הנפתח Code ובחרו באפשרות Open with Codespaces.
2. בחרו + New codespace בתחתית הפאנל. למידע נוסף, ראו את תיעוד GitHub.

VSCode Remote - Containers

עקבו אחר השלבים הבאים כדי לפתוח את הריפוזיטורי הזה בתוך קונטיינר באמצעות המחשב המקומי שלכם ו-VSCode בעזרת התוסף VS Code Remote - Containers:

1. אם זו הפעם הראשונה שאתם משתמשים בקונטיינר פיתוח, וודאו שמערכתכם עומדת בדרישות המקדימות (למשל, Docker מותקן) בתיעוד the getting started documentation.

כדי להשתמש בריפוזיטורי זה, תוכלו לפתוח את הריפוזיטורי בנפח Docker מבודד:

הערה: מתחת למכסה המנוע, 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 לשימור נתוני קונטיינר.

או פתחו עותק ששוכפל או הועבר מקומית של הריפוזיטורי:

• שיכפלו ריפוזיטורי זה במערכת הקבצים המקומית שלכם.
• לחצו F1 ובחרו בפקודה Remote-Containers: Open Folder in Container....
• בחרו את העתק התיקייה ששוכפל, המתינו שהקונטיינר יופעל, ונסו את הכל.

גישה לא מקוונת

ניתן להפעיל תיעוד זה במצב לא מקוון באמצעות Docsify. הפיצו/שכפלו את הריפוזיטורי, התקינו את Docsify על המחשב המקומי שלכם, ואז בתיקייה הראשית של הריפוזיטורי הזה, הקלידו docsify serve. האתר יוצג על פורט 3000 במחשב המקומי שלכם: localhost:3000.

שימו לב, מחברות (notebooks) לא יוצגו דרך Docsify, ולכן כשצריך להריץ מחברת, עשו זאת בנפרד ב-VS Code עם קרנל Python.

תכניות לימוד אחרות

הצוות שלנו מייצר תכניות לימוד נוספות! בדקו:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

סדרת בינה מלאכותית גנרטיבית

---

למידה מרכזית

---

סדרת Copilot

קבלת עזרה

נתקל בבעיות? עיין/י ב-מדריך פתרון בעיות לקבלת פתרונות לבעיות נפוצות.

אם תיתקל בקשיים או יש לך שאלות לגבי בניית אפליקציות בינה מלאכותית. הצטרף/י ללומדים אחרים ולמפתחים מנוסים בדיונים על MCP. זו קהילה תומכת שבה שאלות מתקבלות בברכה והידע משותף בחופשיות.

אם יש לך משוב על המוצר או שגיאות בזמן פיתוח, בקר/י ב:

---

הצהרת אי-אחריות: המסמך תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית Co-op Translator. למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עלולים להכיל שגיאות או אי־דיוקים. יש להעדיף את המסמך המקורי בשפת המקור כמקור הסמכות. עבור מידע קריטי מומלץ תרגום מקצועי שנעשה על ידי מתרגם אנושי. איננו נושאים באחריות לכל אי־הבנות או פרשנויות שגויות הנובעות מהשימוש בתרגום זה.