Data-Science-For-Beginners/translations/ar

علم البيانات للمبتدئين - منهج دراسي

Azure Cloud Advocates في Microsoft يقدمون منهجًا دراسيًا لمدة 10 أسابيع و20 درسًا حول علم البيانات. يتضمن كل درس اختبارات قبل وبعد الدرس، تعليمات مكتوبة لإكمال الدرس، الحل، وتكليف. تعتمد طريقتنا التعليمية على المشاريع، مما يتيح لك التعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لجعل المهارات الجديدة تترسخ.

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

🙏 شكر خاص 🙏 لمؤلفينا، المراجعين، ومساهمي 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)

العربية | البنغالية | البلغارية | البورمية (ميانمار) | الصينية (المبسطة) | الصينية (التقليدية، هونغ كونغ) | الصينية (التقليدية، ماكاو) | الصينية (التقليدية، تايوان) | الكرواتية | التشيكية | الدانماركية | الهولندية | الإستونية | الفنلندية | الفرنسية | الألمانية | اليونانية | العبرية | الهندية | الهنغارية | الإندونيسية | الإيطالية | اليابانية | الكورية | الليتوانية | الماليزية | الماراثية | النيبالية | النرويجية | الفارسية | البولندية | البرتغالية (البرازيل) | البرتغالية (البرتغال) | البنجابية (غورموخي) | الرومانية | الروسية | الصربية (السيريلية) | السلوفاكية | السلوفينية | الإسبانية | السواحيلية | السويدية | التاغالوغية (الفلبينية) | التاميلية | التايلاندية | التركية | الأوكرانية | الأردية | الفيتنامية

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 بتحديث المحتوى شهريًا على الأقل.
• سفراء الطلاب في Microsoft انضم إلى مجتمع عالمي من سفراء الطلاب، قد تكون هذه فرصتك للانضمام إلى Microsoft.

البدء

📚 الوثائق

• دليل التثبيت - تعليمات إعداد خطوة بخطوة للمبتدئين
• دليل الاستخدام - أمثلة وسير عمل شائعة
• 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 جيدًا ستساعدك على فهم الأساسيات قبل التعمق في المنهج الكامل. الطلاب: لاستخدام هذا المنهج بمفردك، 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 سماع ملاحظاتكم في منتدى المناقشة الخاص بنا!

تعرف على الفريق

Gif بواسطة موهيت جايسال

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

طريقة التعليم

لقد اخترنا مبدأين تربويين أثناء بناء هذا المنهج: ضمان أن يكون قائماً على المشاريع وأن 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، والمزيد.

بالإضافة إلى ذلك، فإن إجراء اختبار منخفض المخاطر قبل الحصة يوجه نية الطالب نحو تعلم الموضوع، بينما يضمن اختبار آخر بعد الحصة تعزيز الفهم. تم تصميم هذا المنهج ليكون مرناً وممتعاً ويمكن دراسته بالكامل أو جزئياً. تبدأ المشاريع صغيرة وتصبح أكثر تعقيداً مع نهاية دورة العشرة 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 اختباراً يحتوي كل منها على ثلاثة أسئلة. يتم الربط بها من داخل الدروس، ولكن يمكن تشغيل تطبيق الاختبار محلياً أو نشره على Azure؛ اتبع التعليمات في مجلد quiz-app. يتم ترجمتها تدريجياً.

🎓 أمثلة مناسبة للمبتدئين

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

• 🌟 مرحباً بالعالم - برنامجك الأول في علم البيانات
• 📂 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 مثالياً للمبتدئين تماماً!

👉 ابدأ مع الأمثلة 👈

الدروس

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

رقم الدرس	الموضوع	مجموعة الدروس	أهداف التعلم	رابط الدرس	المؤلف
01	تعريف علم البيانات	المقدمة	تعلم المفاهيم الأساسية وراء علم البيانات وكيفية ارتباطه بالذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والبيانات الضخمة.	الدرس الفيديو	ديمتري
02	أخلاقيات علم البيانات	المقدمة	مفاهيم أخلاقيات البيانات، التحديات والأطر.	الدرس	نيتيا
03	تعريف البيانات	المقدمة	كيفية تصنيف البيانات ومصادرها الشائعة.	الدرس	جاسمين
04	مقدمة في الإحصاء والاحتمالات	المقدمة	التقنيات الرياضية للإحصاء والاحتمالات لفهم البيانات.	الدرس الفيديو	ديمتري
05	العمل مع البيانات العلائقية	العمل مع البيانات	مقدمة في البيانات العلائقية وأساسيات استكشاف وتحليل البيانات العلائقية باستخدام لغة الاستعلام الهيكلية، المعروفة أيضاً بـ SQL (تُنطق "سي-كويل").	الدرس	كريستوفر
06	العمل مع بيانات NoSQL	العمل مع البيانات	مقدمة في البيانات غير العلائقية، أنواعها المختلفة وأساسيات استكشاف وتحليل قواعد بيانات الوثائق.	الدرس	جاسمين
07	العمل مع بايثون	العمل مع البيانات	أساسيات استخدام بايثون لاستكشاف البيانات باستخدام مكتبات مثل Pandas. يُفضل وجود فهم أساسي لبرمجة بايثون.	الدرس الفيديو	ديمتري
08	إعداد البيانات	العمل مع البيانات	مواضيع حول تقنيات تنظيف وتحويل البيانات للتعامل مع تحديات البيانات المفقودة، غير الدقيقة، أو غير المكتملة.	الدرس	جاسمين
09	تصور الكميات	تصور البيانات	تعلم كيفية استخدام Matplotlib لتصور بيانات الطيور 🦆	الدرس	جين
10	تصور توزيع البيانات	تصور البيانات	تصور الملاحظات والاتجاهات ضمن فترة زمنية.	الدرس	جين
11	تصور النسب	تصور البيانات	تصور النسب المئوية المنفصلة والمجمعة.	الدرس	جين
12	تصور العلاقات	تصور البيانات	تصور الروابط والعلاقات بين مجموعات البيانات ومتغيراتها.	الدرس	جين
13	تصورات ذات معنى	تصور البيانات	تقنيات وإرشادات لجعل تصوراتك ذات قيمة لحل المشكلات بشكل فعال واستخلاص الأفكار.	الدرس	جين
14	مقدمة في دورة حياة علم البيانات	دورة الحياة	مقدمة في دورة حياة علم البيانات وخطوتها الأولى في الحصول على البيانات واستخراجها.	الدرس	جاسمين
15	التحليل	دورة الحياة	تركز هذه المرحلة من دورة حياة علم البيانات على تقنيات تحليل البيانات.	الدرس	جاسمين
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	جيلين
17	علم البيانات في السحابة	بيانات السحابة	تقدم هذه السلسلة من الدروس علم البيانات في السحابة وفوائده.	الدرس	تيفاني و مود
18	علم البيانات في السحابة	بيانات السحابة	تدريب النماذج باستخدام أدوات منخفضة الكود.	الدرس	تيفاني و مود
19	علم البيانات في السحابة	بيانات السحابة	نشر النماذج باستخدام Azure Machine Learning Studio.	الدرس	تيفاني و مود
20	علم البيانات في العالم الحقيقي	في العالم الحقيقي	مشاريع مدفوعة بعلم البيانات في العالم الحقيقي.	الدرس	نيتيا

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. للمزيد 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 محلياً من المستودع:

• استنسخ هذا المستودع إلى نظام الملفات المحلي الخاص بك.
• اضغط على F1 واختر الأمر 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 بعمل Fork لهذا المستودع، قم بتثبيت Docsify على جهازك المحلي، ثم في المجلد الجذر لهذا المستودع، اكتب docsify serve. سيتم تشغيل الموقع على المنفذ 3000 على localhost الخاص بك: 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! تحقق من:

Azure / Edge / MCP / Agents

---

سلسلة الذكاء الاصطناعي التوليدي

---

التعلم الأساسي

---

سلسلة Copilot

الحصول على المساعدة

هل تواجه مشاكل؟ تحقق من دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها للحصول على حلول للمشاكل الشائعة.

إذا واجهت صعوبة أو كانت لديك أسئلة حول بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، انضم إلى:

إذا كانت لديك ملاحظات حول 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 الرسمي. للحصول على معلومات حاسمة، يُوصى بالترجمة البشرية الاحترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة تنشأ عن استخدام هذه الترجمة.