Data-Science-For-Beginners/translations/ar

علم البيانات للمبتدئين - منهج دراسي

يسعد دعاة السحابة في Microsoft Azure أن يقدموا منهجًا دراسيًا لمدة 10 أسابيع و20 درسًا كله حول علم البيانات. يتضمن كل درس اختبارات قبل الدرس وبعده، وتعليمات مكتوبة لإكمال الدرس، وحل، ومهمة. تسمح لك منهجية التعلم القائمة على المشاريع بالتعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لجعل المهارات الجديدة "تثبت".

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

🙏 شكر خاص 🙏 لمؤلفينا، والمراجعين، والمساهمين في المحتوى من سفراء الطلاب في Microsoft، ولا سيما Aaryan Arora وAditya Garg وAlondra Sanchez وAnkita Singh وAnupam Mishra وArpita Das وChhailBihari Dubey وDibri Nsofor وDishita Bhasin وMajd Safi وMax Blum وMiguel Correa وMohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal وNawrin Tabassum وRaymond Wangsa Putra وRohit Yadav وSamridhi Sharma وSanya Sinha وSheena Narula وTauqeer Ahmad وYogendrasingh Pawar وVidushi Gupta وJasleen Sondhi

علم البيانات للمبتدئين - مخطط مرئي بواسطة @nitya

🌐 دعم متعدد اللغات

مدعوم عبر GitHub Action (آلي ودائم التحديث)

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 | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | 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 | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

هل تفضل النسخ محليًا؟

يتضمن هذا المستودع أكثر من 50 ترجمة للغات مما يزيد بشكل كبير من حجم التنزيل. للنسخ دون الترجمات، استخدم فحص الانتقاء الضيق:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
cd Data-Science-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

هذا يمنحك كل ما تحتاجه لإكمال الدورة مع تنزيل أسرع بكثير.

إذا كنت ترغب في دعم لغات ترجمة إضافية، فهذه اللغات مدرجة هنا

انضم إلى مجتمعنا

لدينا سلسلة تعلم عبر Discord مع AI جارية، تعرف أكثر وانضم إلينا في سلسلة التعلم مع AI من 18 إلى 30 سبتمبر 2025. ستحصل على نصائح وحيل لاستخدام GitHub Copilot في علم البيانات.

هل أنت طالب؟

ابدأ بالموارد التالية:

• صفحة مركز الطلاب في هذه الصفحة، ستجد موارد للمبتدئين، وعلب الطالب، وحتى طرق للحصول على قسيمة شهادة مجانية. هذه صفحة ترغب في وضعها في المفضلة والتحقق منها من وقت لآخر حيث نغير المحتوى على الأقل شهريًا.
• سفراء الطلاب في Microsoft Learn انضم إلى مجتمع عالمي من سفراء الطلاب، قد تكون هذه طريقتك لدخول Microsoft.

البدء

📚 التوثيق

• دليل التثبيت - تعليمات الإعداد خطوة بخطوة للمبتدئين
• دليل الاستخدام - أمثلة وسير عمل شائع
• 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 بأمثلتنا الصديقة للمبتدئين! هذه الأمثلة البسيطة والمشروحة جيدًا ستساعدك على فهم الأساسيات قبل الغوص في المنهج الكامل. الطلاب: لاستخدام هذا المنهج بمفردك، استنسخ المستودع بالكامل وأكمل التمارين بنفسك، بدءًا باختبار ما قبل المحاضرة. ثم اقرأ المحاضرة وأكمل بقية الأنشطة. حاول إنشاء المشاريع بفهم الدروس بدلاً من نسخ كود الحل؛ ومع ذلك، يتوفر ذلك الكود في مجلدات /solutions في كل درس موجه نحو المشروع. فكرة أخرى هي تشكيل مجموعة دراسية مع الأصدقاء ومراجعة المحتوى معًا. للدراسة الإضافية، نوصي بـ Microsoft Learn.

بدء سريع:

1. تحقق من دليل التثبيت لإعداد بيئتك
2. راجع دليل الاستخدام لتتعلم كيفية العمل مع المنهج
3. ابدأ بالدرس 1 وواصل العمل بالتتابع
4. انضم إلى مجتمعنا على Discord للدعم

👩‍🏫 للمعلمين

للمعلمين: لقد أدرجنا بعض الاقتراحات حول كيفية استخدام هذا المنهج. نحب أن نحصل على ملاحظاتكم في منتدى النقاش الخاص بنا!

تعرف على الفريق

الصورة المتحركة من Mohit Jaisal

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

المنهجية التعليمية

لقد اخترنا مبدأين تعليميين أثناء بناء هذا المنهج الدراسي: التأكد من أنه قائم على المشاريع وأنه يشمل اختبارات متكررة. بنهاية هذه السلسلة، سيكون الطلاب قد تعلموا المبادئ الأساسية لعلوم البيانات، بما في ذلك المفاهيم الأخلاقية، وتحضير البيانات، وطرق مختلفة للعمل مع البيانات، وتصوير البيانات، وتحليل البيانات، وحالات استخدام علوم البيانات في العالم الحقيقي، وأكثر من ذلك.

بالإضافة إلى ذلك، يحدد اختبار خفيف قبل الدرس هدف الطالب تجاه تعلم موضوع ما، بينما يضمن اختبار ثاني بعد الدرس مزيدًا من الاحتفاظ بالمعلومات. صُمم هذا المنهج ليكون مرنًا وممتعًا ويمكن أخذه بالكامل أو جزئيًا. تبدأ المشاريع صغيرة وتصبح أكثر تعقيدًا بنهاية دورة العشرة أسابيع.

يمكنك العثور على ميثاق السلوك، وإرشادات المساهمة، والترجمة. نرحب بملاحظاتك البناءة!

يتضمن كل درس:

• ملاحظات مرسومة اختيارية
• فيديو داعم اختياري
• اختبار تحضير قبل الدرس
• الدرس المكتوب
• للدروس القائمة على المشاريع، أدلة خطوة بخطوة لبناء المشروع
• فحوصات المعرفة
• تحدي
• قراءة داعمة
• مهمة
• اختبار ما بعد الدرس

ملاحظة حول الاختبارات: جميع الاختبارات موجودة في مجلد Quiz-App، بإجمالي 40 اختبارًا، كل منها يتضمن ثلاثة أسئلة. يتم الربط من داخل الدروس، لكن يمكن تشغيل تطبيق الاختبار محليًا أو نشره على Azure؛ اتبع التعليمات في مجلد quiz-app. يتم توطينها تدريجيًا.

🎓 أمثلة مناسبة للمبتدئين

جديد في علوم البيانات؟ أنشأنا مجلد أمثلة خاص يحتوي على رمز بسيط مع تعليقات جيدة لمساعدتك على البدء:

• 🌟 مرحبًا بالعالم - برنامجك الأول في علوم البيانات
• 📂 تحميل البيانات - تعلّم كيفية قراءة واستكشاف مجموعات البيانات
• 📊 تحليل بسيط - حساب الإحصائيات والعثور على الأنماط
• 📈 تصوير أساسي - إنشاء المخططات والرسوم البيانية
• 🔬 مشروع من العالم الحقيقي - سير عمل مكتمل من البداية للنهاية

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

👉 ابدأ بالأمثلة 👈

الدروس

علوم البيانات للمبتدئين: خارطة طريق - ملاحظات مرسومة بواسطة @nitya

رقم الدرس	الموضوع	مجموعة الدروس	أهداف التعلم	الدرس المرتبط	المؤلف
01	تعريف علوم البيانات	مقدمة	تعلّم المفاهيم الأساسية وراء علوم البيانات وكيف ترتبط بالذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، والبيانات الضخمة.	الدرس فيديو	Dmitry
02	أخلاقيات علوم البيانات	مقدمة	مفاهيم التحديات والأُطُر الأخلاقية للبيانات.	الدرس	Nitya
03	تعريف البيانات	مقدمة	كيف يتم تصنيف البيانات ومصادرها الشائعة.	الدرس	Jasmine
04	مقدمة في الإحصاء والاحتمالات	مقدمة	التقنيات الرياضية للاحتمالات والإحصاء لفهم البيانات.	الدرس فيديو	Dmitry
05	العمل مع البيانات العلائقية	العمل مع البيانات	مقدمة للبيانات 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 للبيانات غير العلائقية وأنواعها المختلفة وأساسيات استكشاف وتحليل قواعد بيانات الوثائق.	الدرس	Jasmine
07	العمل مع بايثون	العمل مع البيانات	أساسيات استخدام بايثون لاستكشاف البيانات باستخدام مكتبات مثل Pandas. يوصى بفهم أساسي لبرمجة بايثون.	الدرس فيديو	Dmitry
08	تحضير 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	تصوير البيانات	تعلّم كيفية استخدام Matplotlib لتصوير بيانات الطيور 🦆	الدرس	Jen
10	تصوير توزيع البيانات	تصوير البيانات	تصوير الملاحظات والاتجاهات ضمن فاصل زمني.	الدرس	Jen
11	تصوير النسب	تصوير البيانات	تصوير النسب المئوية المتقطعة والمجمعة.	الدرس	Jen
12	تصوير العلاقات	تصوير البيانات	تصوير الاتصالات والارتباطات بين مجموعات البيانات ومتغيراتها.	الدرس	Jen
13	التصويرات ذات المعنى	تصوير البيانات	تقنيات وإرشادات لجعل تصوراتك ذات قيمة لحل المشكلات الفعّال واستخلاص الأفكار.	الدرس	Jen
14	مقدمة لدورة حياة علوم البيانات	دورة الحياة	مقدمة لدورة حياة علوم البيانات وخطوتها الأولى لجمع واستخلاص البيانات.	الدرس	Jasmine
15	التحليل	دورة الحياة	يركّز هذا المرحلة من دورة حياة علوم البيانات على تقنيات تحليل البيانات.	الدرس	Jasmine
16	التواصل	دورة الحياة	يركّز هذا المرحلة من دورة حياة علوم البيانات على تقديم النتائج من البيانات بطريقة تسهل على صانعي القرار فهمها.	الدرس	Jalen
17	علوم البيانات في السحابة	بيانات السحابة	هذه السلسلة من الدروس تقدم علوم البيانات في السحابة وفوائدها.	الدرس	Tiffany و Maud
18	علوم البيانات في السحابة	بيانات السحابة	تدريب النماذج باستخدام أدوات Low Code.	الدرس	Tiffany و Maud
19	علوم البيانات في السحابة	بيانات السحابة	نشر النماذج باستخدام Azure Machine Learning Studio.	الدرس	Tiffany و Maud
20	علوم البيانات في الواقع	في الواقع	مشاريع مدفوعة بعلوم البيانات في العالم الحقيقي.	الدرس	Nitya

GitHub Codespaces

اتبع هذه الخطوات لفتح هذا النموذج في Codespace:

1. انقر على قائمة Code المنسدلة واختر خيار Open with Codespaces.
2. اختر + New codespace في أسفل اللوحة. لمزيد من المعلومات، اطلع على توثيق 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 المرة الأولى التي تستخدم فيها حاوية تطوير، يرجى التأكد من أن النظام يلبي المتطلبات المسبقة (أي تثبيت Docker) في توثيق البدء.

لاستخدام هذا المستودع، يمكنك فتحه في حجم Docker معزول:

ملاحظة: تحت الغطاء، سيستخدم هذا الأمر Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... لاستنساخ شفرة المصدر في حجم Docker بدلاً من نظام الملفات المحلي. الأحجام هي الآلية المفضلة للحفاظ على بيانات الحاوية.

أو افتح نسخة مستنسخة محليًا أو محملة من المستودع:

• استنساخ هذا المستودع إلى نظام الملفات المحلي لديك.
• اضغط F1 واختر أمر Remote-Containers: Open Folder in Container....
• اختر النسخة المستنسخة من هذا المجلد، انتظر بدء الحاوية، وجرب الأمور.

الوصول دون اتصال

يمكنك تشغيل هذا التوثيق دون اتصال باستخدام Docsify. قم بعمل فورك لهذا المستودع، تثبيت Docsify على جهازك المحلي، ثم في المجلد الجذري لهذا المستودع، اكتب docsify serve. سيتم تقديم الموقع على المنفذ 3000 على المضيف المحلي الخاص بك: localhost:3000.

ملاحظة، لن يتم عرض دفاتر الملاحظات عبر Docsify، لذا عند الحاجة لتشغيل دفتر ملاحظات، قم بذلك بشكل منفصل في VS Code باستخدام نواة بايثون.

مناهج أخرى

ينتج فريقنا مناهج دراسية أخرى! اطلع على:

LangChain

---

أزور / إيدج / MCP / الوكلاء

---

سلسلة الذكاء الاصطناعي التوليدي

---

التعلم الأساسي

---

سلسلة كوبايلوت

الحصول على المساعدة

تواجه مشاكل؟ تحقق من دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها لحلول المشكلات الشائعة.

إذا واجهت صعوبة أو كان لديك أي أسئلة حول بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. انضم إلى المتعلمين الآخرين والمطورين ذوي الخبرة في مناقشات حول MCP. إنها مجتمع داعم حيث تُرحب بالأسئلة ويُشارك المعرفة بحرية.

إذا كان لديك ملاحظات على المنتج أو أخطاء أثناء البناء، قم بزيارة:

---

إخلاء المسؤولية: تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية 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 المعتمد. بالنسبة للمعلومات الحساسة، يُنصح بالاعتماد على ترجمة بشرية محترفة. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسير ناتج عن استخدام هذه الترجمة.