The World Of Programming

خارطة طريق لتصبح مهندس DevOps 👨‍💻 📂 أساسيات لينكس ∟📂 مهارات البرمجة النصية ∟📂 أدوات التكامل المستمر/التسليم المستمر (CI/CD) ∟📂 تقنيات الحاويات ∟📂 منصات الحوسبة السحابية ∟📂 بناء المشاريع ∟ ✅ التقديم على وظيفة موارد مجانية: https://t.me/AWS_GCP_Azure أعجبني للمزيد ❤️

⭐️ لو بتدور على كنز في تليجرام خلاص لقيته! مش خيال ده بقى حقيقة 💎 👑 جمعنالك أقوى قنوات التليجرام في المجالات اللي هتطورك فعلاً: 📃 برمجة 🤖 ذكاء اصطناعي 🖥 جرافيك وتصميم 💵 تجارة إلكترونية 📈 تداول واستثمار 💻 سايبر سيكيورتي 🌎 تطوير ذات وإنترنت والمزيد من المحتوى اللي يخلّيك دايمًا سابق بخطوة 😀 📌 كل ده في لينك واحد بس😀 🔗 https://t.me/addlist/KBWMOaEnDI8xMjJk 🔗 https://t.me/addlist/KBWMOaEnDI8xMjJk عندك قناة وعايز تنضم لليسته تواصل مع ؟ @DQ_DV 🔠🔠🔠🟢🔠🔠🔤🔠🔠

مواقع مفيدة لممارسة مهارات تحليل البيانات وتطويرها 👇👇 ١. بايثون http://learnpython.org ٢. SQL https://www.sql-practice.com/ ٣. إكسل https://excel-practice-online.com/ ٤. باور بي آي https://www.workout-wednesday.com/power-bi-challenges/ ٥. أسئلة الاختبارات والمقابلات https://whatsapp.com/channel/0029VaGgzAk72WTmQFERKh02 لم أشارك الكثير من الموارد لتجنب التشتيت ركز فقط على الأساسيات، ومارس ما تعلمته، واعمل على بناء مشاريع لتطوير مهاراتك. هذه أفضل طريقة للتعلم برأيي 😄 استمتع بالتعلم 👍👍

خارطة طريق الذكاء الاصطناعي | -- الأسس الرئيسية | -- الرياضيات | -- الجبر الخطي | -- التفاضل والتكامل | -- الاحتمالات | -- الإحصاء | -- البرمجة | -- بايثون | -- نامباي | -- بانداز | -- ماتبلوتليب | -- آر | -- إس كيو إل | -- الذكاء الاصطناعي التقليدي | -- خوارزميات البحث | -- البحث في العرض أولاً | -- البحث في العمق أولاً | -- خوارزمية A* | - - |-- التحسين | | |-- انحدار التدرج | | |-- التحسين المحدب | |-- التعلم الآلي | |-- التعلم الخاضع للإشراف | | |-- الانحدار الخطي | | |-- الانحدار اللوجستي | | |-- أشجار القرار | | |-- آلة المتجهات الداعمة (SVM) | | | |-- التعلم غير الخاضع للإشراف | | |-- خوارزمية K-Means | | |-- التجميع الهرمي | | |-- تحليل المكونات الرئيسية (PCA) | |-- الشبكات العصبية | |-- الشبكات الأمامية | |-- الانتشار العكسي | |-- دوال التنشيط | |-- دوال الخسارة | |-- التعلم العميق ||-- شبكة عصبية تلافيفية (CNN) | |-- شبكة عصبية متكررة (RNN) | |-- شبكة ذاكرة طويلة المدى (LSTM) | |-- وحدة التكرار البوابية (GRU) | |-- المحولات | |-- آليات الانتباه | -- معالجة اللغة الطبيعية | |-- معالجة النصوص المسبقة | |-- التضمينات | |-- نماذج التسلسل | |-- نماذج اللغة الكبيرة | |-- تقنيات التلقين | -- رؤية الحاسوب | |-- معالجة الصور | |-- اكتشاف الكائنات | |-- تجزئة الصور | |-- محولات الرؤية | -- التعلم المعزز | |-- عمليات اتخاذ القرار ماركوف | |-- التعلم Q | |-- شبكات Q العميقة | |-- طرق تدرج السياسة | |-- أدوات وأطر الذكاء الاصطناعي | |-- TensorFlow | |-- PyTorch | |-- Keras | |-- Scikit Learn | |-- هندسة الذكاء الاصطناعي | |-- خدمة النماذج | |-- التحسين | |-- التكميم | |-- ONNX | |-- عمليات تعلم الآلة (MLOps) | |-- دورة حياة النموذج | |-- التحكم في الإصدارات | |-- المراقبة | |-- خطوط المعالجة | |-- أساسيات الروبوتات | |-- تخطيط الحركة | |-- أنظمة التحكم | |-- الأخلاقيات | |-- العدالة | |-- التحيز | |-- الخصوصية |الذكاء الاصطناعي المسؤول مصادر مجانية لتعلم الذكاء الاصطناعي 👇👇 بايثون • https://t.me/pythondevelopersindia • https://realpython.com • https://numpy.org/doc • https://whatsapp.com/channel/0029VbC0Xa411ulRe5pNJK3E الرياضيات للذكاء الاصطناعي • https://www.khanacademy.org/math • https://www.3blue1brown.com • https://statquest.org التعلم الآلي • https://whatsapp.com/channel/0029VawtYcJ1iUxcMQoEuP0O • https://scikit-learn.org/stable/tutorial • https://t.me/datalemur • https://course.fast.ai • https://www.freecodecamp.org/learn/machine-learning-with-python التعلم العميق • https://whatsapp.com/channel/0029VbAKiI1FSAt81kV3lA0t • https://www.deeplearning.ai • https://pytorch.org/tutorials • https://www.tensorflow.org/tutorials معالجة اللغات الطبيعية • https://huggingface.co/learn/nlp-course • https://developers.google.com/machine-learning/guides/text-classification رؤية الحاسوب • https://www.pyimagesearch.com • https://opencv.org التعلم المعزز • https://spinningup.openai.com • https://gymnasium.farama.org أخلاقيات الذكاء الاصطناعي • https://ai.google/responsibility • https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai أعجبني للمزيد ❤️ استمتع بالتعلم 👍👍

إذا حابب تتعلم البرمجه بس تايه و متعرف من وين تبدء فانصحك ب Future Academy كلمهم من هنا @FutureAcademy_1912 @FutureAcademy_1912 واحده من اقوا الأكاديميات على الإطلاق في هذا المجال

خارطة طريق تعلم الآلة | |-- الأساسيات | |-- الرياضيات | | |-- الجبر الخطي | | |-- التفاضل والتكامل | | |-- الاحتمالات | | |-- الإحصاء | | | |-- البرمجة | | |-- بايثون | | | |-- نامباي | | | |-- بانداز | | | |-- ماتبلوتليب | | |-- آر | |-- معالجة البيانات | |-- جمع البيانات | | |-- واجهات برمجة التطبيقات (APIs) | | |-- استخراج البيانات من مواقع الويب | | |-- قواعد بيانات SQL | | | |-- إعداد البيانات | | |-- تنظيف البيانات | | |-- هندسة الميزات | | |-- الترميز | | |-- التحجيم | |-- تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) | |-- التحليل المرئي | | |-- ماتبلوتليب | | |-- سيبورن | | |-- Plotly | | | |-- التحليل الإحصائي | | |-- الارتباط | | |-- اختبار الفرضيات | |-- التعلم الآلي الأساسي | |-- التعلم الخاضع للإشراف | | |-- الانحدار | | |-- التصنيف | | |-- السلاسل الزمنية | | | |-- التعلم غير الخاضع للإشراف | | |-- التجميع | | |-- تقليل الأبعاد | | | |-- تقييم النموذج | | |-- التحقق المتبادل | | |-- المقاييس (الدقة، F1، RMSE) | |-- التعلم الآلي المتقدم | |-- نماذج التجميع | | |-- الغابة العشوائية | | |-- XGBoost | | | |-- التعلم العميق | | |-- الشبكات العصبية | | |-- CNN | | |-- RNN | | |-- LSTM | | |-- المحولات | | |-- معالجة اللغة الطبيعية | | |-- معالجة النصوص المسبقة | | |-- التضمينات | | |-- تحليل المشاعر | | |-- نماذج التعلم الموجه | |-- نشر النماذج | |-- Flask | |-- FastAPI | |-- Streamlit | |-- Docker | |-- التكامل المستمر/التسليم المستمر | |-- عمليات تعلم الآلة | |-- تتبع التجارب (MLflow) | |-- مراقبة النماذج | |-- مسارات البيانات | |-- البيانات الضخمة لتعلم الآلة | |-- Spark ML | |-- Hadoop | |-- المعرفة المتخصصة | |-- التمويل | |-- الرعاية الصحية | |-- تجارة التجزئة | |-- الذكاء الاصطناعي المسؤول | |-- كشف التحيز | |-- قابلية التفسير (SHAP، LIME) | |-- الخصوصية والإنصاف مصادر مجانية لتعلم تعلم الآلة 👇👇 ١. أساسيات تعلم الآلة https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning https://whatsapp.com/channel/0029VawtYcJ1iUxcMQoEuP0O https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc ٢. بايثون لتعلم الآلة https://www.kaggle.com/learn/python https://whatsapp.com/channel/0029VbC0Xa411ulRe5pNJK3E https://www.geeksforgeeks.org/python-programming-language/learn-python-tutorial ٣. الرياضيات لـ التعلم الآلي https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability https://whatsapp.com/channel/0029Vat3Dc4KAwEcfFbNnZ3O https://www.3blue1brown.com/topics/linear-algebra 4. معالجة البيانات https://www.kaggle.com/learn/data-cleaning https://www.kaggle.com/learn/pandas 5. التعلم العميق https://www.deeplearning.ai https://whatsapp.com/channel/0029VbAKiI1FSAt81kV3lA0t https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk https://www.kaggle.com/learn/intro-to-deep-learning 6. معالجة اللغات الطبيعية https://www.kaggle.com/learn/nlp ٧. مشاريع تعلم الآلة https://www.kaggle.com/competitions https://whatsapp.com/channel/0029VaxbzNFCxoAmYgiGTL3Z https://machinelearningmastery.com/start-here/ ٨. نشر النموذج https://docs.streamlit.io/ https://fastapi.tiangolo.com/ https://www.youtube.com/watch?v=Qw9zlE3t8Ko ❤️ اضغط إعجاب لمزيد من الموارد المجانية

موارد مجانية لتعلم تطوير الواجهة الخلفية 👇👇 مقدمة في تطوير الواجهة الخلفية - دورة مجانية على منصة Udacity https://imp.i115008.net/rn2nyy تطوير الواجهة الخلفية وواجهات برمجة التطبيقات - دورة معتمدة مجانية https://www.freecodecamp.org/learn/back-end-development-and-apis/ تطوير مواقع الويب باستخدام الواجهة الخلفية المتقدمة - دورة مجانية على منصة Udemy https://bit.ly/3s1V7dY تطوير مواقع الويب باستخدام Node و Express - كتاب مجاني https://www.vanmeegern.de/fileadmin/user_upload/PDF/Web_Development_with_Node_Express.pdf دورات مجانية من أكاديمية خان https://www.khanacademy.org/computing/computer-programming تطوير مواقع الويب باستخدام الواجهة الخلفية و Django بلغة Python موقع freecodecamp https://youtu.be/jBzwzrDvZ18 انضم إلى @free4unow_backup للمزيد من الدورات المجانية استمتع بالتعلم 👍👍

دورات مجانية لتعلم الحوسبة السحابية 👇👇 مقدمة في الحوسبة السحابية - دورة مجانية على منصة Udacity https://imp.i115008.net/2rXxJM مقدمة في الحوسبة السحابية - دورة مجانية على منصة Udemy https://bit.ly/3sGKjkA شهادة AWS Certified Cloud Practitioner لعام 2019 - دورة مجانية [4.5 نجوم من أصل 5] https://bit.ly/3GMG9wJ دليل الحوسبة السحابية https://studytm.files.wordpress.com/2014/03/hand-book-of-cloud-computing.pdf دورة مجانية في الحوسبة السحابية من Google https://inthecloud.withgoogle.com/cloud-learning-paths-22/register.html الحوسبة السحابية للمبتدئين - دورة مجانية كتاب https://github.com/manjunath5496/AWS-Books/blob/master/azw(12).pdf نتمنى لكم رحلة تعلم ممتعة 👍👍

موارد مجانية لتعلم DevOps 👇👇 دورة تمهيدية مجانية في DevOps على Udacity https://imp.i115008.net/4eRgrM دورة DevOps التمهيدية من Udemy https://bit.ly/3urV9NV Net DevOps: Cisco Python، الأتمتة، NETCONF، SDN، Docker (تقييم 4.6 من 5 نجوم) https://bit.ly/3grKTwN كتاب مجاني لتعلم DevOps https://online-pmo.com/wp-content/Education/Learning%2520DevOps.pdf مكتبة DevOps https://devops.com/library/ تطبيق DevOps على AWS مجاناً كتاب https://github.com/jidibinlin/Free-DevOps-Books-1/blob/master/book/Implementing%20DevOps%20on%20AWS.pdf كتاب "تطبيق DevOps الحديث" مجاناً https://github.com/jidibinlin/Free-DevOps-Books-1/blob/master/book/Implementing%20Modern%20DevOps.pdf نتمنى لكم رحلة تعلم ممتعة 👍👍

موارد مجانية لتعلم تطوير الألعاب 👇👇 دورة مجانية على منصة يوديمي لتطوير ألعاب ثنائية الأبعاد باستخدام مكتبة libGDX https://imp.i115008.net/RyL2aR مقدمة في تطوير الألعاب باستخدام Unity https://www.udemy.com/course/introduction-to-game-development-with-unity/ برمجة لعبتك الأولى: لعبة أركيد كلاسيكية بلغة جافا سكريبت على منصة Canvas [تقييم 4.6 من 5 نجوم] https://www.udemy.com/course/code-your-first-game/ كتاب مجاني عن برمجة الألعاب https://canvas.projekti.info/ebooks/Game%2520Coding%2520Complete%2520-%25204th%2520Edition.pdf تطوير الألعاب للمبتدئين https://www.google.com/amp/s/www.freecodecamp.org/news/game-development-for-beginners-unity-course/amp/ استمتع بالتعلم 👍👍

موارد مجانية لتعلم أنظمة إدارة قواعد البيانات، ولغة SQL، وMySQL، وOracle 👇👇 مفاهيم وتصميم أنظمة قواعد البيانات https://imp.i115008.net/15gGJD لغة SQL لتحليل البيانات https://imp.i115008.net/15gGJD كتاب MySQL مجاني https://books.goalkicker.com/MySQLBook/MySQLNotesForProfessionals.pdf كتاب أساسيات أنظمة إدارة قواعد البيانات مجاني https://iran-lms.com/images/images/Books/PDF/Fundamentals-of-Database-Systems-Pearson-2015-Ramez-Elmasri-Shamkant-B.-Navathe.pdf مقدمة في قواعد البيانات واستعلامات SQL https://bit.ly/3r3CJQe Oracle مجاني الكتاب https://docs.oracle.com/cd/B19306_01/server.102/b14200.pdf نتمنى لكم رحلة تعليمية ممتعة 👍👍

مجموعة مهمة تضم أفضل 15 ملخصًا في مجال تعلم الآلة. 1- التعلم الخاضع للإشراف https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-supervised-learning.pdf 2- التعلم غير الخاضع للإشراف https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-unsupervised-learning.pdf 3- التعلم العميق https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-deep-learning.pdf 4- نصائح وحيل في تعلم الآلة حيل https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks.pdf 5- الاحتمالات والإحصاء https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/refresher-probabilities-statistics.pdf 6- دليل ستانفورد الشامل https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/super-cheatsheet-machine-learning.pdf 7- الجبر الخطي و حساب التفاضل والتكامل https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/refresher-algebra-calculus.pdf ٨- دليل مختصر لعلوم البيانات https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/PythonForDataScience.pdf ٩- دليل مختصر لـ Keras https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf ١٠- دليل مختصر للتعلم العميق باستخدام Keras https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/keras.pdf ١١- دليل مرئي للشبكات العصبية البنى التحتية http://www.asimovinstitute.org/wp-content/uploads/2016/09/neuralnetworks.png 12- دليل مختصر لـ Scikit-learn بايثون https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Scikit_Learn_Cheat_Sheet_Python.pdf 13- دليل مختصر لـ Scikit-learn: اختيار المُقدِّر المناسب https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/ 14- دليل مختصر لـ TensorFlow https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai/blob/master/PDFs/Tensorflow.pdf 15- دليل مختصر لاختبارات التعلّم الآلي ورقة https://www.cheatography.com/lulu-0012/cheat-sheets/test-ml/pdf/ نتمنى لكم تعلمًا ممتعًا 👍👍

مجموعة مهمة تضم أفضل 15 ملخصًا في مجال تعلم الآلة. 1- التعلم الخاضع للإشراف https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-supervised-learning.pdf 2- التعلم غير الخاضع للإشراف https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-unsupervised-learning.pdf 3- التعلم العميق https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-deep-learning.pdf 4- نصائح وحيل في تعلم الآلة حيل https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks.pdf 5- الاحتمالات والإحصاء https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/refresher-probabilities-statistics.pdf 6- دليل ستانفورد الشامل https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/super-cheatsheet-machine-learning.pdf 7- الجبر الخطي و حساب التفاضل والتكامل https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/refresher-algebra-calculus.pdf ٨- دليل مختصر لعلوم البيانات https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/PythonForDataScience.pdf ٩- دليل مختصر لـ Keras https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf ١٠- دليل مختصر للتعلم العميق باستخدام Keras https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/keras.pdf ١١- دليل مرئي للشبكات العصبية البنى التحتية http://www.asimovinstitute.org/wp-content/uploads/2016/09/neuralnetworks.png 12- دليل مختصر لـ Scikit-learn بايثون https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Scikit_Learn_Cheat_Sheet_Python.pdf 13- دليل مختصر لـ Scikit-learn: اختيار المُقدِّر المناسب https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/ 14- دليل مختصر لـ TensorFlow https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai/blob/master/PDFs/Tensorflow.pdf 15- دليل مختصر لاختبارات التعلّم الآلي ورقة https://www.cheatography.com/lulu-0012/cheat-sheets/test-ml/pdf/ نتمنى لكم تعلمًا ممتعًا 👍👍

هل ترغب في أن تصبح عالم بيانات؟ إليك خارطة طريق سريعة تتضمن المفاهيم الأساسية: ١. الرياضيات والإحصاء الجبر الخطي: عمليات المصفوفات، والقيم الذاتية، والمتجهات الذاتية، والتحليل، وهي مفاهيم أساسية في تعلم الآلة. الاحتمالات والإحصاء: اختبار الفرضيات، وتوزيعات الاحتمالات، والاستدلال البايزي، وفترات الثقة، والدلالة الإحصائية. التفاضل والتكامل: المشتقات، والتكاملات، والتدرجات، وخاصة المشتقات الجزئية، وهي ضرورية لفهم تحسين النماذج. ٢. البرمجة بايثون أو آر: اختر لغة برمجة أساسية لعلم البيانات. بايثون: مكتبات مثل NumPy وPandas لمعالجة البيانات، وScikit-Learn لتعلم الآلة. آر: شائعة الاستخدام في الأوساط الأكاديمية والمالية، مع مكتبات مثل dplyr وggplot2 لمعالجة البيانات وتصورها. لغة SQL: إتقان الاستعلامات وإدارة قواعد البيانات، وهما أساسيان للوصول إلى مجموعات البيانات الكبيرة ودمجها وتصفيتها. 3. معالجة البيانات وتجهيزها تنظيف البيانات: التعامل مع القيم المفقودة، والقيم الشاذة، والبيانات المكررة، وتنسيق البيانات. هندسة الميزات: إنشاء ميزات ذات دلالة، والتعامل مع المتغيرات الفئوية، وتطبيق التحويلات (التحجيم، والترميز، إلخ). تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): تصور توزيعات البيانات، والارتباطات، والاتجاهات لتوليد الفرضيات والرؤى. 4. تصور البيانات مكتبات بايثون: استخدام Matplotlib وSeaborn وPlotly لتصور البيانات. Tableau أو Power BI: تعلم أدوات التصور التفاعلية لإنشاء لوحات المعلومات. سرد القصص: تطوير مهارات تفسير البيانات وعرضها بطريقة مفهومة لأصحاب المصلحة. ٥. التعلّم الآلي التعلّم الخاضع للإشراف: فهم خوارزميات مثل الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، وتعزيز التدرج، وآلات المتجهات الداعمة (SVM). التعلّم غير الخاضع للإشراف: دراسة التجميع (K-means، DBSCAN) وتقليل الأبعاد (PCA، t-SNE). مقاييس التقييم: فهم الدقة، والضبط، والاستدعاء، ومقياس F1 للتصنيف، وجذر متوسط ​​مربع الخطأ (RMSE)، ومتوسط ​​الخطأ المطلق (MAE) للانحدار. ٦. التعلّم الآلي المتقدم والتعلّم العميق الشبكات العصبية: فهم أساسيات الشبكات العصبية والانتشار العكسي. التعلّم العميق: التعرّف على الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) لمعالجة الصور، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) للبيانات المتسلسلة. التعلّم بالنقل: تطبيق نماذج مُدرّبة مسبقًا على حالات استخدام مُحدّدة. الأطر: استخدام TensorFlow Keras لبناء نماذج التعلّم العميق. ٧. معالجة اللغة الطبيعية (NLP) معالجة النصوص الأولية: تجزئة الكلمات، والتجذير، والتحليل الصرفي، وإزالة الكلمات الشائعة. تقنيات معالجة اللغة الطبيعية: فهم نموذج حقيبة الكلمات، وTF-IDF، وتضمين الكلمات (Word2Vec، GloVe). نماذج معالجة اللغة الطبيعية: العمل مع الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، والمحولات (BERT، GPT) لتصنيف النصوص، وتحليل المشاعر، والترجمة. ٨. أدوات البيانات الضخمة (اختياري) معالجة البيانات الموزعة: تعلم Hadoop وSpark للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة. استخدام Google BigQuery لتخزين ومعالجة البيانات الضخمة. ٩. مسارات عمل وخطوط أنابيب علوم البيانات (اختياري) استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL) وخطوط أنابيب البيانات: استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها باستخدام أدوات مثل Apache Airflow للأتمتة. إعداد مسارات عمل قابلة للتكرار لتحويل البيانات، ونمذجتها، ومراقبتها. عمليات استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL) وخطوط أنابيب البيانات: استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها باستخدام أدوات مثل Apache Airflow للأتمتة. إعداد مسارات عمل قابلة للتكرار لتحويل البيانات، ونمذجتها، ومراقبتها. نشر النماذج: نشر النماذج في بيئة الإنتاج باستخدام Flask أو FastAPI أو الخدمات السحابية (AWS SageMaker، منصة Google AI). ١٠. التحقق من صحة النموذج وضبطه التحقق المتقاطع: تقنيات مثل التحقق المتقاطع K-fold لتجنب التجاوز. ضبط المعلمات الفائقة: استخدام البحث الشبكي، والبحث العشوائي، والتحسين البايزي لتحسين أداء النموذج. موازنة التحيز والتباين: فهم كيفية تحقيق التوازن بين التحيز والتباين في النماذج لتحسين التعميم. ١١. تحليل السلاسل الزمنية النماذج الإحصائية: ARIMA وSARIMA وHolt-Winters للتنبؤ بالسلاسل الزمنية. السلاسل الزمنية: التعامل مع الموسمية والاتجاهات والتأخيرات. استخدام LSTMs أو Prophet للتنبؤ المتقدم بالسلاسل الزمنية. ١٢. التجريب واختبار A/B تصميم التجارب: تعلم كيفية إعداد التجارب المضبوطة وتحليلها. اختبار A/B: أساليب إحصائية لمقارنة المجموعات وقياس تأثير التغييرات. استمتع بالتعلم 👍👍 #علم_البيانات (https://t.me/free4unow_backup/308)

إليكم قائمة ببعض المشاريع (الموجودة على منصة Kaggle). تغطي هذه المشاريع أساسيات لغة بايثون، والإحصاء المتقدم، والتعلم الخاضع للإشراف (مسائل الانحدار والتصنيف)، وعلم البيانات. يرجى أيضًا الاطلاع على المناقشات والملفات المرفقة للاطلاع على مختلف المناهج والحلول بعد تجربتكم الشخصية. ١. أساسيات لغة بايثون والإحصاء بيانات هنود بيما: https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database بيانات تمارين القلب: https://www.kaggle.com/saurav9786/cardiogoodfitness بيانات السيارات: https://www.kaggle.com/toramky/automobile-dataset ٢. الإحصاء المتقدم مسلسل صراع العروش: https://www.kaggle.com/mylesoneill/game-of-thrones تصنيف الجامعات العالمية: https://www.kaggle.com/mylesoneill/world-university-rankings مجموعة بيانات أفلام IMDB: https://www.kaggle.com/carolzhangdc/imdb-5000-movie-dataset ٣. التعلم الخاضع للإشراف أ) مسائل الانحدار كم هطل المطر؟ https://www.kaggle.com/c/how-much-did-it-rain-ii/overview طلب المخزون: https://www.kaggle.com/c/grupo-bimbo-inventory-demand توقعات معاينة العقارات: https://www.kaggle.com/c/liberty-mutual-group-property-inspection-prediction توقعات إيرادات المطاعم: https://www.kaggle.com/c/restaurant-revenue-prediction/data توقعات إيرادات شباك التذاكر على IMDB: https://www.kaggle.com/c/tmdb-box-office-prediction/overview ب) مسائل التصنيف تحدي الوصول للموظفين: https://www.kaggle.com/c/amazon-employee-access-challenge/overview تايتانيك: https://www.kaggle.com/c/titanic سان فرانسيسكو الجريمة: https://www.kaggle.com/c/sf-crime رضا العملاء: https://www.kaggle.com/c/santander-customer-satisfaction تصنيف أنواع الرحلات: https://www.kaggle.com/c/walmart-recruiting-trip-type-classification تصنيف المأكولات: https://www.kaggle.com/c/whats-cooking 4. بعض مشاريع علوم البيانات المفيدة للمبتدئين https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer https://www.kaggle.com/c/titanic 5. مشاريع علوم البيانات للمستوى المتوسط بيانات الجمعة السوداء: https://www.kaggle.com/sdolezel/black-friday النشاط البشري بيانات التعرف على الأنشطة: https://www.kaggle.com/uciml/human-activity-recognition-with-smartphones بيانات سجل الرحلات: https://www.kaggle.com/pronto/cycle-share-dataset بيانات مليون أغنية: https://www.kaggle.com/c/msdchallenge بيانات دخل التعداد السكاني: https://www.kaggle.com/c/census-income/data بيانات عدسة الأفلام: https://www.kaggle.com/grouplens/movielens-20m-dataset بيانات تصنيف تويتر: https://www.kaggle.com/c/twitter-sentiment-analysis2 شارك مع ذكر المصدر: https://t.me/sqlproject نتمنى لك التوفيق في التعلم 👍👍

للاعلان @Qannas_es For ads @Qannas_es

١٠ مواقع إلكترونية يجب على كل مطور ومهتم بالذكاء الاصطناعي إضافتها إلى المفضلة ✅ roadmap.sh – مسارات تعليمية خطوة بخطوة للمطورين ✅ paperswithcode.com – تصفح أبحاث التعلم الآلي مع تطبيقات برمجية ✅ devdocs.io – الوصول دون اتصال بالإنترنت إلى جميع وثائق المطورين ✅ excalidraw.com – أنشئ مخططات على غرار السبورة البيضاء للتخطيط ✅ codewars.com – حسّن مهاراتك البرمجية من خلال التحديات ✅ vectara.com – أنشئ تطبيقات RAG مع بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي ✅ openai.com/blog – ابقَ على اطلاع بأحدث أبحاث الذكاء الاصطناعي ✅ learnprompting.org – أتقن فن هندسة الموجهات البرمجية ✅ datasimplifier.com – موارد مجانية لعلوم البيانات والتحليلات ✅ hackertarget.com – مفيد لأدوات اختبار الأمن السيبراني إذا كنت ترغب في المزيد من الموارد المجانية كهذه، تفاعل باستخدام الرموز التعبيرية وفعّل جميع الإشعارات 📢

⭐️ لو بتدور على كنز في تليجرام خلاص لقيته! مش خيال ده بقى حقيقة 💎 👑 جمعنالك أقوى قنوات التليجرام في المجالات اللي هتطورك فعلاً: 📃 برمجة 🤖 ذكاء اصطناعي 🖥 جرافيك وتصميم 💵 تجارة إلكترونية 📈 تداول واستثمار 💻 سايبر سيكيورتي 🌎 تطوير ذات وإنترنت والمزيد من المحتوى اللي يخلّيك دايمًا سابق بخطوة 😀 📌 كل ده في لينك واحد بس😀 🔗 https://t.me/addlist/KBWMOaEnDI8xMjJk 🔗 https://t.me/addlist/KBWMOaEnDI8xMjJk عندك قناة وعايز تنضم لليسته تواصل مع ؟ @DQ_DV 🔠🔠🔠🟢🔠🔠🔤🔠🔠