Data-Science-For-Beginners/translations/he

מדעי הנתונים למתחילים - תוכנית לימודים

Azure Cloud Advocates ב-Microsoft שמחים להציע תוכנית לימודים בת 10 שבועות ו-20 שיעורים שנוגעת בכל הנוגע למדעי הנתונים. כל שיעור כולל מבחן לפני השיעור ואחרי השיעור, הוראות כתובות להשלמת השיעור, פתרון ומשימה. הפדגוגיה המבוססת על פרויקטים מאפשרת לכם ללמוד תוך כדי בנייה — דרך מוכחת שיכולה לגרום לכישורים חדשים "להיות תקועים".

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

🙏 תודה מיוחדת 🙏 למחברי, הסוקרים ותורמי התוכן שלנו מ-Microsoft Student Ambassador, ובמיוחד 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

Data Science For Beginners - סקצ'נוט מאת @nitya

🌐 תמיכה בריבוי שפות

נתמך באמצעות GitHub Action (אוטומטי ותמיד מעודכן)

ערבית | בנגלית | בולגרית | בורמזית (מיאנמר) | סינית (מפושטת) | סינית (מסורתית, הונג קונג) | סינית (מסורתית, מקאו) | סינית (מסורתית, טאיוואן) | קרואטית | צ'כית | דנית | הולנדית | אסטונית | פינית | צרפתית | גרמנית | יוונית | עברית | הינדי | הונגרית | אינדונזית | איטלקית | יפנית | קנאדית | קוריאנית | ליטאית | מלאית | מאליאלאם | מראטי | נפאלית | פיג'ין ניגרי | נורווגית | פרסית (פארסי) | פולנית | פורטוגזית (ברזיל) | פורטוגזית (פורטוגל) | פנג'אבי (ג'ורמוקי) | רומנית | רוסית | סרבית (קירילית) | סלובקית | סלובנית | ספרדית | סווהילי | שוודית | טגלוג (פיליפינית) | טמילית | טלוגו | תאילנדית | טורקית | אוקראינית | אורדו | ווייטנאמית

אם ברצונכם לתמוך בשפות נוספות ניתן למצוא את השפות הנתמכות ברשימה כאן

הצטרפו לקהילה שלנו

אנו עורכים סדרת Learn with AI ב-Discord — למדו עוד והצטרפו אלינו ב-סדרת Learn with AI בין ה-18 ל-30 בספטמבר 2025. תקבלו טיפים וטריקים לשימוש ב-GitHub Copilot עבור מדעי הנתונים.

האם אתה סטודנט?

התחל עם המשאבים הבאים:

• עמוד מרכז הסטודנטים בעמוד זה תמצאו משאבים למתחילים, חבילות לסטודנטים ואפילו דרכים לקבל שובר בחינה חינמי. זה דף שכדאי לשמור במועדפים ולבדוק מעת לעת, שכן אנו מחליפים תוכן לפחות פעם בחודש.
• שגרירי סטודנטים של Microsoft Learn הצטרפו לקהילה גלובלית של שגרירי סטודנטים — זו יכולה להיות הדרך שלכם ל-Microsoft.

התחלה

📚 תיעוד

• מדריך התקנה - הוראות הגדרה שלב-אחר-שלב למתחילים
• מדריך שימוש - דוגמאות וזרמי עבודה נפוצים
• פתרון בעיות - פתרונות לבעיות נפוצות
• מדריך לתרומות - איך לתרום לפרויקט זה
• למורים - הנחיות הוראה ומשאבים לכיתה

👨‍🎓 לסטודנטים

מוחלטים מתחילים: חדשים במדעי הנתונים? התחילו עם דוגמאות ידידותיות למתחילים! הדוגמאות הפשוטות והמוסברות היטב יעזרו לכם להבין את הבסיס לפני שתקפצו לתוכנית הלימודים המלאה. סטודנטים: כדי להשתמש בתוכנית זו באופן עצמאי, שערו (fork) את כל המאגר והשלימו את התרגילים בעצמכם, החל ממבחן לפני ההרצאה. קראו את ההרצאה והשלימו את שאר הפעילויות. נסו ליצור את הפרויקטים באמצעות הבנת השיעורים במקום להעתיק את קוד הפתרון; עם זאת, קוד זה זמין בתיקיות /solutions בכל שיעור מבוסס-פרויקט. רעיון נוסף הוא להרכיב קבוצת לימוד עם חברים ולעבור יחד על התוכן. ללימוד נוסף, אנו ממליצים על Microsoft Learn.

התחלה מהירה:

1. בדקו את ה-מדריך ההתקנה כדי להכין את הסביבה שלכם
2. עברו על ה-מדריך שימוש כדי ללמוד כיצד לעבוד עם התוכנית
3. התחילו בשיעור 1 והתקדמו ברצף
4. הצטרפו ל-קהילת ה-Discord שלנו לקבלת תמיכה

👩‍🏫 למורים

מורים: כללנו כמה הצעות על אופן השימוש בתוכנית זו. נשמח לקבל את המשוב שלכם בפורום הדיונים שלנו!

הכירו את הצוות

גיף מאת Mohit Jaisal

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

פדגוגיה

בחרנו שתי עקרונות פדגוגיים בעת בניית תוכנית הלימודים הזו: לוודא שהיא מבוססת פרויקטים ולכלול חידונים תכופים. בתום הסדרה הזו, הסטודנטים ילמדו עקרונות בסיסיים של מדעי הנתונים, כולל מושגים אתיים, הכנת נתונים, דרכים שונות לעבודה עם נתונים, ויזואליזציה של נתונים, ניתוח נתונים, מקרים ממשיים לשימוש במדעי הנתונים ועוד.

בנוסף, חידון בעל סיכון נמוך לפני השיעור מגדיר את כוונת הלומד כלפי למידת הנושא, בעוד שחידון שני לאחר השיעור מוודא שימור נוסף של החומר. תוכנית לימודים זו עוצבה להיות גמישה ומהנה וניתנת לעבור במלואה או בחלקה. הפרויקטים מתחילים קטנים והופכים מורכבים באופן מתגבר לקראת סוף מחזור של 10 שבועות.

מצאו את קוד התנהגות, הנחיות לתרומה, הנחיות לתרגום. נשמח למשוב בונה מכם!

כל שיעור כולל:

• סקייטנוט אופציונלי
• וידאו משלים אופציונלי
• חידון חימום לפני השיעור
• שיעור כתוב
• עבור שיעורים מבוססי פרויקט, מדריכים שלב-אחר-שלב לבניית הפרויקט
• בדיקות ידע
• אתגר
• קריאה משלימה
• משימה
• חידון אחרי השיעור

הערה לגבי חידונים: כל החידונים נמצאים בתיקיית Quiz-App, סה"כ 40 חידונים של שלוש שאלות כל אחד. הם מקושרים מתוך השיעורים, אך אפליקציית החידון ניתנת להרצה מקומית או לפריסה ל-Azure; פעלו לפי ההוראות בתיקיית quiz-app. הם מתורגמים בהדרגה.

🎓 דוגמאות ידידותיות למתחילים

חדש במדעי הנתונים? יצרנו תיקיית דוגמאות מיוחדת עם קוד פשוט ומוסבר היטב שיעזור לכם להתחיל:

• 🌟 Hello World - תוכנית מדעי הנתונים הראשונה שלכם
• 📂 Loading Data - למדו לקרוא ולחקור מערכי נתונים
• 📊 Simple Analysis - חשבו סטטיסטיקות ומצאו דפוסים
• 📈 Basic Visualization - צרו תרשימים וגרפים
• 🔬 Real-World Project - זרימת עבודה מלאה מתחילתה ועד סופה

כל דוגמה כוללת הערות מפורטות המסבירות כל שלב, מה שהופך אותן למושלמות עבור מתחילים מוחלטים!

👉 התחילו עם הדוגמאות 👈

שיעורים

מפת דרכים של מדעי הנתונים למתחילים - סקETCHנוט מאת @nitya

Lesson Number	Topic	Lesson Grouping	Learning Objectives	Linked Lesson	Author
01	הגדרת מדעי הנתונים	הקדמה	למדו את המושגים הבסיסיים מאחורי מדעי הנתונים וכיצד הם קשורים לבינה מלאכותית, למידת מכונה ו-Big Data.	שיעור וידאו	Dmitry
02	אתיקה במדעי הנתונים	הקדמה	מושגי אתיקה בנתונים, אתגרים ומסגרות עבודה.	שיעור	Nitya
03	הגדרת נתונים	הקדמה	כיצד נתונים מסווגים ומהם המקורות השכיחים שלהם.	שיעור	Jasmine
04	מבוא לסטטיסטיקה והסתברות	הקדמה	הטכניקות המתמטיות של הסתברות וסטטיסטיקה להבנת נתונים.	שיעור וידאו	Dmitry
05	עבודה עם נתונים יחסיים	עבודה עם נתונים	מבוא לנתונים יחסיים והיסודות של חקירה וניתוח של נתונים יחסיים באמצעות שפת שאילתות מובנית, הידועה גם כ-SQL (מבטאים "סי-קול").	שיעור	Christopher
06	עבודה עם נתוני NoSQL	עבודה עם נתונים	מבוא לנתונים שאינם יחסיים, סוגיהם השונים והיסודות של חקירה וניתוח מאגרי מסמכים.	שיעור	Jasmine
07	עבודה עם Python	עבודה עם נתונים	יסודות השימוש ב-Python לחקירת נתונים עם ספריות כגון Pandas. מומלץ ידע בסיסי בתכנות Python.	שיעור וידאו	Dmitry
08	הכנת נתונים	עבודה עם נתונים	נושאים בטכניקות נתונים לניקוי והמרת נתונים כדי להתמודד עם חוסרים, חוסר דיוקים או נתונים לא שלמים.	שיעור	Jasmine
09	ויזואליזציה של כמויות	ויזואליזציה של נתונים	למדו כיצד להשתמש ב-Matplotlib כדי להמחיש נתוני ציפורים 🦆	שיעור	Jen
10	ויזואליזציה של התפלגויות	ויזואליזציה של נתונים	המחשה של תצפיות ומגמות בתוך תחום.	שיעור	Jen
11	ויזואליזציה של יחסים פרופורציוניים	ויזואליזציה של נתונים	המחשה של אחוזים בדידים ומקובצים.	שיעור	Jen
12	ויזואליזציה של יחסים	ויזואליזציה של נתונים	המחשה של קשרים ומתאמים בין קבוצות נתונים ומשתנים שלהם.	שיעור	Jen
13	ויזואליזציות משמעותיות	ויזואליזציה של נתונים	טכניקות והנחיות להפיכת הוויזואליזציות שלכם לבעלות ערך לפתרון בעיות יעיל ולהפקת תובנות.	שיעור	Jen
14	מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים	מחזור החיים	מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים וצעדו הראשון של רכישה וחילוץ נתונים.	שיעור	Jasmine
15	ניתוח	מחזור החיים	שלב זה במחזור החיים של מדעי הנתונים מתמקד בטכניקות לניתוח נתונים.	שיעור	Jasmine
16	תקשורת	מחזור החיים	שלב זה במחזור החיים של מדעי הנתונים מתמקד בהצגת התובנות מהנתונים בצורה שמקלה על מקבלי החלטות להבין.	שיעור	Jalen
17	מדעי הנתונים בענן	נתוני ענן	סדרת שיעורים זו מציגה את מדעי הנתונים בענן ואת היתרונות שלהם.	שיעור	Tiffany and Maud
18	מדעי הנתונים בענן	נתוני ענן	אימון מודלים באמצעות כלים Low Code.	שיעור	Tiffany and Maud
19	מדעי הנתונים בענן	נתוני ענן	פריסת מודלים עם Azure Machine Learning Studio.	שיעור	Tiffany and Maud
20	מדעי הנתונים בשטח	בשדה	פרויקטים מונחי מדעי נתונים בעולם האמיתי.	שיעור	Nitya

GitHub Codespaces

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

1. לחצו על תפריט Code ובחרו באפשרות Open with Codespaces.
2. בחרו + New codespace בתחתית החלונית. למידע נוסף, בדקו את התיעוד של GitHub.

VSCode Remote - Containers

עקבו אחרי השלבים הבאים כדי לפתוח את המאגר הזה במיכל באמצעות המחשב המקומי ו-VSCode בעזרת תוסף VS Code Remote - Containers:

1. אם זו הפעם הראשונה שאתם משתמשים במיכל פיתוח, וודאו שהמערכת שלכם עומדת בדרישות המקדימות (למשל התקנת Docker) בהתיעוד להתחלתי.

כדי להשתמש במאגר זה, אתם יכולים לפתוח את המאגר בנפח Docker מבודד:

הערה: ברקע, זה ישתמש בפקודה Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... כדי לשכפל את קוד המקור בנפח Docker במקום במערכת הקבצים המקומית. Volumes הם המנגנון המועדף לשמירת נתוני המיכל.

או לפתוח עותק שנשכפל מקומית או הורד:

• שימו עותק של המאגר הזה במערכת הקבצים המקומית שלכם.
• לחצו F1 ובחרו בפקודה Remote-Containers: Open Folder in Container....
• בחרו את העותק ששכפלתם של התיקייה הזו, המתינו שהמיכל יתחיל, ונסו דברים.

גישה לא מקוונת

ניתן להריץ תיעוד זה במצב לא מקוון באמצעות Docsify. פיצלו את המאגר הזה, התקינו את Docsify על המכונה המקומית שלכם, ואז בתיקיית השורש של המאגר הזה הקלידו docsify serve. האתר יוגש על יציאת 3000 ב-localhost שלכם: localhost:3000.

שימו לב, יומנים אינטראקטיביים (notebooks) לא יוצגו דרך Docsify, אז כשאתם צריכים להריץ יומן, עשו זאת בנפרד ב-VS Code הפועל עם kernel של Python.

תכניות לימוד נוספות

Our team produces other curricula! Check out:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

סדרת AI גנרטיבית

---

לימודי יסוד

---

סדרת Copilot

קבלת עזרה

נתקלת בבעיות? בדוק את מדריך פתרון הבעיות לפתרונות לבעיות נפוצות.

אם תיתקעו או יהיו לכם שאלות לגבי בניית אפליקציות בינה מלאכותית. הצטרפו ללומדים אחרים ולמפתחים מנוסים בדיונים על MCP. זו קהילה תומכת שבה שאלות מתקבלות בברכה והידע משותף בחופשיות.

אם יש לכם משוב על המוצר או שגיאות במהלך הבנייה, בקרו ב:

---

הצהרת אחריות: מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום בינה מלאכותית Co-op Translator. אף שאנו שואפים לדיוק, יש לשים לב כי תרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי-דיוקים. יש להסתמך על המסמך המקורי בשפתו כעל המקור הסמכותי. לפרטים קריטיים מומלץ תרגום מקצועי על ידי מתרגם אנושי. איננו אחראים לכל אי-הבנות או פרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה.