Data-Science-For-Beginners/translations/ar

علم البيانات للمبتدئين - منهج دراسي

يسر فريق دعاة السحابة في Microsoft أن يقدم منهجًا دراسيًا لمدة 10 أسابيع يتضمن 20 درسًا حول علم البيانات. يحتوي كل درس على اختبارات قبل وبعد الدرس، تعليمات مكتوبة لإكمال الدرس، الحل، وتكليف. تعتمد طريقة التدريس لدينا على المشاريع، مما يتيح لك التعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لجعل المهارات الجديدة تترسخ.

شكر جزيل لمؤلفينا: Jasmine Greenaway، Dmitry Soshnikov، Nitya Narasimhan، Jalen McGee، Jen Looper، Maud Levy، Tiffany Souterre، Christopher Harrison.

🙏 شكر خاص 🙏 لمؤلفينا ومراجعي المحتوى من سفراء الطلاب في Microsoft، بما في ذلك 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 - رسم توضيحي بواسطة @nitya

🌐 دعم متعدد اللغات

مدعوم عبر GitHub Action (تلقائي ودائم التحديث)

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

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 إشاراتك المرجعية 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

للمبتدئين تمامًا: جديد في علم البيانات؟ ابدأ مع الأمثلة المناسبة للمبتدئين! هذه الأمثلة البسيطة والمشروحة جيدًا ستساعدك على فهم الأساسيات قبل التعمق في المنهج الكامل.

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

الطلاب: لاستخدام هذا المنهج بمفردك، قم بتفريع 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.

تعرف على الفريق

الرسوم المتحركة بواسطة Mohit Jaisal

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

طريقة التدريس

لقد اخترنا مبدأين تعليميين 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، والمزيد.

بالإضافة إلى ذلك، فإن اختبار منخفض المخاطر قبل الفصل يوجه نية الطالب نحو تعلم موضوع معين، بينما يضمن اختبار ثانٍ بعد الفصل تعزيز الفهم. تم تصميم هذا المنهج ليكون مرنًا وممتعًا ويمكن تناوله بالكامل أو جزئيًا. تبدأ المشاريع صغيرة وتصبح أكثر تعقيدًا بحلول نهاية دورة الـ 10 أسابيع.

تجدون مدونة قواعد السلوك، المساهمة، إرشادات الترجمة. نرحب بملاحظاتكم البناءة!

كل درس يتضمن:

• رسم توضيحي 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
• تكليف
• اختبار بعد الدرس

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

🎓 أمثلة مناسبة للمبتدئين

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

• 🌟 Hello World - أول برنامج لك في علم البيانات
• 📂 تحميل البيانات - تعلم كيفية قراءة واستكشاف مجموعات البيانات
• 📊 تحليل بسيط - حساب الإحصائيات واكتشاف الأنماط
• 📈 تصورات أساسية - إنشاء الرسوم البيانية والمخططات
• 🔬 مشروع واقعي - سير العمل الكامل من البداية إلى النهاية

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

👉 ابدأ مع الأمثلة 👈

الدروس

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

رقم الدرس	الموضوع	مجموعة الدروس	أهداف التعلم	رابط الدرس	المؤلف
01	تعريف علم البيانات	المقدمة	تعلم المفاهيم الأساسية لعلم 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 عن البيانات العلائقية وأساسيات استكشاف وتحليل البيانات العلائقية باستخدام لغة SQL.	الدرس	Christopher
06	العمل مع بيانات NoSQL	العمل مع البيانات	مقدمة عن 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 أو 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 والارتباطات 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 جمع واستخراج البيانات.	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 الواقعي	في العالم الواقعي	مشاريع مدفوعة بعلم البيانات في العالم الواقعي.	الدرس	Nitya

GitHub Codespaces

اتبع هذه الخطوات لفتح هذا المثال في Codespace:

1. انقر على القائمة المنسدلة Code 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 فتحه في وحدة تخزين Docker معزولة:

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

أو فتح نسخة محلية مستنسخة أو محملة من المستودع:

• قم باستنساخ هذا المستودع إلى نظام الملفات المحلي.
• اضغط على 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:

• Edge AI للمبتدئين
• وكلاء الذكاء الاصطناعي للمبتدئين
• الذكاء الاصطناعي التوليدي للمبتدئين
• الذكاء الاصطناعي التوليدي للمبتدئين .NET
• الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام JavaScript
• الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام Java
• الذكاء الاصطناعي للمبتدئين
• علم البيانات للمبتدئين
• Bash للمبتدئين
• التعلم الآلي للمبتدئين
• الأمن السيبراني للمبتدئين
• تطوير الويب للمبتدئين
• إنترنت الأشياء للمبتدئين
• التعلم الآلي للمبتدئين
• تطوير XR للمبتدئين
• إتقان GitHub Copilot للبرمجة المزدوجة بالذكاء الاصطناعي
• تطوير XR للمبتدئين
• إتقان GitHub Copilot لمطوري C#/.NET
• اختر مغامرتك الخاصة مع Copilot

الحصول على المساعدة

إذا واجهت أي صعوبات 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:
تمت 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.