Data-Science-For-Beginners/translations/he/README.md

מדע הנתונים למתחילים - תכנית לימודים

סוכני ענן אז'ור במיקרוסופט שמחים להציע תכנית לימודים בת 10 שבועות ו-20 שיעורים, כולם על מדע הנתונים. כל שיעור כולל חידונים לפני ואחרי השיעור, הוראות כתובות להשלמת השיעור, פתרון, ומשימה. הפדגוגיה מבוססת הפרויקטים שלנו מאפשרת לך ללמוד תוך כדי בנייה, דרך מוכחת שבאמצעותה מיומנויות חדשות "נדבקות".

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

🙏 תודה מיוחדת 🙏 למחברי, הסוקרים ותורמי התוכן שלנו משגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט, במיוחד לאריאן ארורה, 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

מדע הנתונים למתחילים - סכמת רישום על ידי @nitya

🌐 תמיכה בריבוי שפות

נתמך דרך פעולת GitHub (אוטומטי ותמיד מעודכן)

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

מעדיפים לשכפל מקומית?

מאגר זה כולל יותר מ-50 שפות תרגום, מה שמגדיל משמעותית את גודל ההורדה. לשכפול ללא התרגומים, השתמש ב-sparse checkout:

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'

זה נותן לך את כל מה שאתה צריך כדי להשלים את הקורס במהירות הורדה גבוהה יותר.

אם ברצונך לתמוך בשפות תרגום נוספות, רשומות כאן

הצטרפו לקהילה שלנו

יש לנו סדרת למידה עם בינה מלאכותית ב-Discord, למדו עוד והצטרפו אלינו ב-Learn with AI Series מ-18 עד 30 בספטמבר, 2025. תקבלו טיפים וטריקים לשימוש ב-GitHub Copilot למדעי הנתונים.

האם אתה סטודנט?

התחל עם המשאבים הבאים:

• דף מרכז הסטודנטים בדף זה תמצא משאבים למתחילים, חבילות סטודנטים ואפילו דרכים לקבל שובר תעודה חינם. זה דף שתרצה לסמן ולבדוק מדי פעם כי אנו מחליפים תוכן לפחות פעם בחודש.
• שגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט הצטרף לקהילה עולמית של שגרירי סטודנטים, זו יכולה להיות הדרך שלך למיקרוסופט.

התחלה

📚 תיעוד

• מדריך התקנה - הוראות שלב-אחר-שלב למתחילים
• מדריך שימוש - דוגמאות וזרימות עבודה נפוצות
• פתרון בעיות - פתרונות לבעיות נפוצות
• מדריך לתרומה - איך לתרום לפרויקט זה
• למורים - הנחיות להוראה ומשאבים לכיתה

👨‍🎓 לסטודנטים

מלא מתחילים: חדש במדע הנתונים? התחל עם דוגמאות ידידותיות למתחילים! דוגמאות פשוטות ומוסברות היטב יאפשרו לך להבין את הבסיס לפני שתקפוץ לתוכנית הלימודים המלאה. סטודנטים: לשימוש עצמאי בתכנית זו, פונק את כל המאגר והשלם את התרגילים באופן עצמאי, החל בחידון לפני ההרצאה. לאחר מכן קרא את ההרצאה והשלם את שאר הפעילויות. נסה ליצור את הפרויקטים על ידי הבנת השיעורים במקום להעתיק את קוד הפתרון; עם זאת, קוד זה זמין בתיקיות /solutions בכל שיעור ממוקד פרויקט. רעיון נוסף הוא ליצור קבוצת למידה עם חברים ולעבור יחד על התוכן. ללימוד נוסף מומלץ Microsoft Learn.

התחלה מהירה:

1. בדוק את מדריך ההתקנה כדי להגדיר את הסביבה שלך
2. עיין במדריך השימוש כדי ללמוד כיצד לעבוד עם התכנית
3. התחל עם שיעור 1 ועבוד לפי הסדר
4. הצטרף לקהילת הדיסקורד שלנו לקבלת תמיכה

👩‍🏫 למורים

למורים: כללנו כמה הצעות איך להשתמש בתכנית זו. נשמח למשובכם בפורום הדיונים שלנו!

הכירו את הצוות

גיף מאת Mohit Jaisal

🎥 לחצו על התמונה למעלה לצפייה בסרטון על הפרויקט ועל האנשים שיצרו אותו!

פדגוגיה

בחרנו שני עקרונות פדגוגיים בבניית תוכנית הלימודים הזו: להבטיח שהיא מבוססת פרויקטים ושהיא כוללת בחנים תכופים. בסוף הסדרה הזו, התלמידים ילמדו עקרונות בסיסיים במדעי הנתונים, כולל מושגים אתיים, הכנת נתונים, דרכים שונות לעבודה עם נתונים, ויזואליזציה של נתונים, ניתוח נתונים, מקרי שימוש אמיתיים במדעי הנתונים ועוד.

בנוסף, מבחן בעל סיכון נמוך לפני השיעור מכוון את כוונת התלמיד ללימוד נושא מסוים, בעוד מבחן שני לאחר השיעור מבטיח שימור נוסף של החומר. תכנית הלימודים הזו עוצבה להיות גמישה ומהנה וניתן ללמוד אותה כולה או בחלקים. הפרויקטים מתחילים בקטן והופכים מורכבים יותר לקראת סוף מחזור של 10 שבועות.

מצאו את קוד ההתנהגות שלנו, הנחיות לתרומה, הנחיות לתרגום. נשמח למשוב בונה שלכם!

כל שיעור כולל:

• שרטוט אופציונלי
• וידאו משלים אופציונלי
• מבחן חימום לפני השיעור
• שיעור כתוב
• לשיעורים מבוססי פרויקט, מדריכים שלב אחרי שלב לבניית הפרויקט
• בדיקות ידע
• אתגר
• קריאה משלים
• מטלה
• מבחן לאחר השיעור

הערה על מבחנים: כל המבחנים כלולים בתיקיית Quiz-App, עם 40 מבחנים בסך הכול של שלוש שאלות כל אחד. הם מקושרים מתוך השיעורים, אך אפליקציית הבחנים יכולה לפעל באופן מקומי או להיות משונעת לאזור Azure; עקבו אחרי ההוראות בתיקיית quiz-app. הם תורגמו 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
• 📂 טען נתונים - למדו לקרוא ולחקור מערכי נתונים
• 📊 ניתוח פשוט - חשבו סטטיסטיקות ומצאו דפוסים
• 📈 ויזואליזציה בסיסית - צרו דיאגרמות וגרפים
• 🔬 פרויקט מהעולם האמיתי - תהליך מלא מההתחלה ועד הסוף

כל דוגמה כוללת הסברים מפורטים על כל שלב, מה שהופך אותה למושלמת למתחילים מוחלטים!

👉 התחילו עם הדוגמאות 👈

שיעורים

מדעי הנתונים למתחילים: מפת דרך - שרטוט מאת @nitya

מספר שיעור	נושא	קיבוץ שיעורים	מטרות למידה	שיעור מקושר	מחבר
01	הגדרת מדעי נתונים	הקדמה	למדו את המושגים הבסיסיים שמאחורי מדעי הנתונים וכיצד הם קשורים לבינה מלאכותית, למידה ממוחשבת ונתונים גדולים.	שיעור וידאו	דמיטרי
02	אתיקה במדעי נתונים	הקדמה	מושגי אתיקה בנתונים, אתגרים ומסגרות עבודה.	שיעור	ניטיה
03	הגדרת נתונים	הקדמה	כיצד נתונים מסווגים ומהמקורות הנפוצים שלהם.	שיעור	ג'אזמין
04	מבוא לסטטיסטיקה והסתברות	הקדמה	הטכניקות המתמטיות של הסתברות וסטטיסטיקה להבנת נתונים.	שיעור וידאו	דמיטרי
05	עבודה עם נתונים יחסיים	עבודה עם נתונים	מבוא לנתונים יחסיים ויסודות חקר וניתוח נתונים יחסיים בשפת שאילתות מובנית, הידועה גם בשם SQL (מבוטאת "סי-קוול").	שיעור	כריסטופר
06	עבודה עם נתוני NoSQL	עבודה עם נתונים	מבוא לנתונים לא יחסיים, סוגיהם השונים ויסודות חקר וניתוח מסדי נתונים מסמך.	שיעור	ג'אזמין
07	עבודה עם פייתון	עבודה עם נתונים	יסודות השימוש בפייתון לחקר נתונים עם ספריות כמו Pandas. מומלץ ידע בסיסי בתכנות פייתון.	שיעור וידאו	דמיטרי
08	הכנת נתונים	עבודה עם נתונים	נושאים בטכניקות ניקוי והמרת נתונים כדי להתמודד עם אתגרים של נתונים חסרים, לא מדויקים או חלקיים.	שיעור	ג'אזמין
09	ויזואליזציה של כמויות	ויזואליזציה של נתונים	למדו כיצד להשתמש ב-Matplotlib לויזואליזציה של נתוני ציפורים 🦆	שיעור	ג'ן
10	ויזואליזציה של התפלגויות נתונים	ויזואליזציה של נתונים	ויזואליזציה של תצפיות ומגמות בתוך טווח.	שיעור	ג'ן
11	ויזואליזציה של פרופורציות	ויזואליזציה של נתונים	ויזואליזציה של אחוזים בדידים ומקובצים.	שיעור	ג'ן
12	ויזואליזציה של קשרים	ויזואליזציה של נתונים	ויזואליזציה של קשרים ומתאם בין קבוצות נתונים ומשתנים שלהם.	שיעור	ג'ן
13	ויזואליזציות משמעותיות	ויזואליזציה של נתונים	טכניקות והנחיות ליצירת ויזואליזציות בעלות ערך לפתרון בעיות בצורה יעילה ותובנות.	שיעור	ג'ן
14	מבוא למחזור חייו של מדעי הנתונים	מחזור החיים	מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים וצעדו הראשון של רכישת ושליפת נתונים.	שיעור	ג'אזמין
15	ניתוח	מחזור החיים	שלב זה במחזור חייו של מדעי הנתונים מתמקד בטכניקות לניתוח נתונים.	שיעור	ג'אזמין
16	תקשורת	מחזור החיים	שלב זה במחזור חייו של מדעי הנתונים מתמקד בהצגת התובנות מהנתונים בצורה שמקל על מקבלי ההחלטות להבין אותן.	שיעור	ג'יילן
17	מדעי הנתונים בענן	נתוני ענן	סדרת שיעורים זו מציגה את מדעי הנתונים בענן ואת יתרונותיו.	שיעור	טיפאני ו-מוד
18	מדעי הנתונים בענן	נתוני ענן	אימון מודלים באמצעות כלים נמוכי קוד.	שיעור	טיפאני ו-מוד
19	מדעי הנתונים בענן	נתוני ענן	פריסת מודלים באמצעות Azure Machine Learning Studio.	שיעור	טיפאני ו-מוד
20	מדעי הנתונים בשטח	בשדה	פרויקטים מונחי מדעי הנתונים בעולם האמיתי.	שיעור	ניטיה

GitHub Codespaces

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

1. לחצו על תפריט הנפתחת של הקוד ובחרו באפשרות Open with Codespaces.
2. בחרו + New codespace בתחתית הפנל. למידע נוסף, עיינו ב-תיעוד GitHub.

VSCode Remote - Containers

עקבו אחרי השלבים לפתיחת המאגר הזה במכולה באמצעות המכונה המקומית ו-VSCode עם תוסף VS Code Remote - Containers:

1. אם זו הפעם הראשונה שבה אתם משתמשים במכולת פיתוח, ודאו שהמערכת שלכם עומדת בתנאי המקדימות (כגון התקנת Docker) לפי המדריך למתחילים.

להשתמש במאגר זה, ניתן לפתוח את המאגר בנפח Docker מבודד:

הערה: למעשה, זה ישתמש בפקודה Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... לשכפול קוד המקור בנפח Docker במקום במערכת הקבצים המקומית. נפחים הם המנגנון המועדף לשימור נתוני מכולה.

או לפתוח עותק משוכפל או מורד מהמאגר במערכת המקומית:

• שכפלו מאגר זה למערכת הקבצים המקומית שלכם.
• לחצו F1 ובחרו בפקודה Remote-Containers: Open Folder in Container....
• בחרו את העותק המשוכפל של התיקיה, המתינו שהמכולה תתחיל ונסו להשתמש.

גישה לא מקוונת

ניתן להפעיל דוקומנטציה זו במצב לא מקוון באמצעות Docsify. פתחו סניף (fork) למאגר, התקינו את Docsify במחשב המקומי, ואז בתיקיית השורש במאגר, הקלידו docsify serve. האתר יוגש על הפורט 3000 בלוקאלהוסט: localhost:3000.

שימו לב, מחברות לא יוצגו דרך Docsify, לכן כשאתם צריכים להפעיל מחברת, עשו זאת בנפרד ב-VS Code עם קרנל פייתון פועל.

תכניות לימודים נוספות

הצוות שלנו מייצר תכניות לימודים נוספות! בדקו את:

LangChain

Azure / Edge / MCP / סוכנים

---

סדרת AI הנדסית

---

למידה בסיסית

---

סדרת קופילוט

קבלת עזרה

נתקלים בבעיות? בדקו את מדריך פתרון בעיות שלנו לפתרונות לבעיות נפוצות.

אם אתם נתקעים או יש לכם שאלות לגבי בניית אפליקציות AI, הצטרפו ללומדים אחרים ולמפתחים מנוסים בדיונים על MCP. זוהי קהילה תומכת שבה שאלות מתקבלות בברכה והידע משותף בחופשיות.

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

---

כתב ויתור: מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית Co-op Translator. למרות שאנו שואפים לדיוק, יש להיות מודעים לכך שתרגומים אוטומטיים עלולים להכיל שגיאות או אי דיוקים. המסמך המקורי בשפה המקורית מהווה את המקור הרשמי והמהימן. למידע קריטי מומלץ לבצע תרגום מקצועי על ידי בני אדם. איננו נושאים באחריות לכל אי הבנות או פרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה.