Data-Science-For-Beginners/translations/ar

علم البيانات للمبتدئين - منهج دراسي

يسر فريق دعاة السحابة في مايكروسوفت أن يقدموا منهجًا دراسيًا لمدة 10 أسابيع يتضمن 20 درسًا حول علم البيانات. يحتوي كل درس على اختبارات قبل وبعد الدرس، وتعليمات مكتوبة لإكمال الدرس، وحل، ومهمة. تتيح لك طريقتنا التعليمية القائمة على المشاريع التعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لجعل المهارات الجديدة "تترسخ".

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

🙏 شكر خاص 🙏 لمؤلفينا، المراجعين، والمساهمين في المحتوى من سفراء الطلاب في مايكروسوفت, لا سيما 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، نورين تبسم، ريموند وانغسا بوترا، روهيت ياداف، سمريدي 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 ومحدث دائمًا)

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 على Discord، 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 عليك وضع إشارة مرجعية عليها والتحقق منها من وقت لآخر حيث نقوم بتحديث المحتوى شهريًا.
• سفراء الطلاب في مايكروسوفت انضم إلى مجتمع عالمي من سفراء الطلاب، قد تكون هذه فرصتك للدخول إلى مايكروسوفت.

البدء

📚 الوثائق

• دليل التثبيت - تعليمات الإعداد 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 الفصول الدراسية

👨‍🎓 للطلاب

للمبتدئين تمامًا: جديد في علم البيانات؟ ابدأ مع الأمثلة الصديقة للمبتدئين! ستساعدك هذه الأمثلة البسيطة والمشروحة جيدًا على فهم الأساسيات قبل التعمق في المنهج الكامل. الطلاب: لاستخدام هذا المنهج بمفردك، قم بعمل نسخة من 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 المشاريع. فكرة أخرى هي تشكيل مجموعة دراسية مع أصدقائك 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 نحصل على ملاحظاتكم في منتدى النقاش الخاص بنا!

تعرف على الفريق

الرسوم المتحركة بواسطة موهيت جايسال

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

البيداغوجيا

لقد اخترنا مبدأين تربويين أثناء بناء هذا المنهج: التأكد من أنه قائم على المشاريع وأنه يتضمن اختبارات قصيرة 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 الاختبار القصير ذو المخاطر المنخفضة قبل الحصة يوجه نية الطالب نحو تعلم الموضوع، بينما يضمن الاختبار الثاني بعد الحصة تعزيز الفهم. تم تصميم هذا المنهج ليكون مرنًا وممتعًا ويمكن تناوله بالكامل أو جزئيًا. تبدأ المشاريع صغيرة وتصبح أكثر تعقيدًا بحلول نهاية الدورة التي تستمر 10 أسابيع.

اكتشف مدونة السلوك، إرشادات المساهمة، إرشادات الترجمة. نحن 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 من 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 لك 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 مثاليًا للمبتدئين تمامًا!

👉 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 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 للاحتمالات والإحصاء 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 أيضًا بـ 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 نطاق معين.	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 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 افتح نسخة مستنسخة أو محملة محليًا 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 الأشياء.

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 تقديم 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 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
• تعلم الآلة للمبتدئين
• تطوير الواقع الممتد للمبتدئين
• إتقان GitHub Copilot للبرمجة المزدوجة بالذكاء الاصطناعي
• تطوير الواقع الممتد للمبتدئين
• إتقان GitHub Copilot لمطوري C#/.NET
• اختر مغامرتك مع Copilot

الحصول على المساعدة

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

إذا واجهت صعوبة أو كانت لديك أي 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 بالاستعانة بترجمة بشرية احترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة ناتجة عن استخدام هذه الترجمة.