es
Feedback

¡No caigas en manos de tramposos! Telemetrio encuentra y marca estos canales 👉 Si quieres ver la etiqueta, suscríbete

The World Of Programming

The World Of Programming

Ir al canal en Telegram

قناة تابعة لمجموعة The World و تقوم بنشر البرمجة و كل ما يتعلق بها ستجدون هنا كورسات البرمجة و كتب البرمجة و تطبيق عملي

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram The World Of Programming

El canal The World Of Programming (@w_of_programming) en el segmento lingüístico de Árabe es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 13 096 suscriptores, ocupando la posición 9 684 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 8 898 en la región Irak.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 13 096 suscriptores.

Según los últimos datos del 12 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -288, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 1.39%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 0.72% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 182 visualizaciones. En el primer día suele acumular 94 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como بَيَان, تَعَلُّم, دَورَة, أَمن, ذَكَاء.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“قناة تابعة لمجموعة The World و تقوم بنشر البرمجة و كل ما يتعلق بها ستجدون هنا كورسات البرمجة و كتب البرمجة و تطبيق عملي”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 13 noviembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

13 096
Suscriptores
-124 horas
-377 días
-28830 días
Archivo de publicaciones
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

Repost from N/a
💎 لو بتدور على كنز في تليجرام... خلاص لقيته! ☄️ أقوى تجميعة لقنوات تليجرام المفيدة في كل المجالات: 💻 برمجة – 🧠 ذكاء اصطناعي – ⛅ جرافيك – 📊 تجارة إلكترونية – 🛡 سايبر سيكيورتي – 👑 تطوير ذات – 🌐 إنترنت – والمزيد! 💻 📌 كل ده في لينك واحد بس: 🔗 https://t.me/addlist/KBWMOaEnDI8xMjJk 🔗 https://t.me/addlist/KBWMOaEnDI8xMjJk ✔️ عندك قناة وعايز تنضم لليستة تواصل مع: @DQ_DV 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🅰️🔤🔤

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 👍👍

Repost from N/a
💎 لو بتدور على كنز في تليجرام... خلاص لقيته! ☄️ أقوى تجميعة لقنوات تليجرام المفيدة في كل المجالات: 💻 برمجة – 🧠 ذكاء اصطناعي – ⛅ جرافيك – 📊 تجارة إلكترونية – 🛡 سايبر سيكيورتي – 👑 تطوير ذات – 🌐 إنترنت – والمزيد! 💻 📌 كل ده في لينك واحد بس: 🔗 https://t.me/addlist/KBWMOaEnDI8xMjJk 🔗 https://t.me/addlist/KBWMOaEnDI8xMjJk ✔️ عندك قناة وعايز تنضم لليستة تواصل مع: @DQ_DV 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🅰️🔤🔤

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 📢

Repost from N/a
⭐️ 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 🔠🔠🔠🟢🔠🔠🔤🔠🔠

دورات علوم البيانات مع شهادات (مجانية) ❯ بايثون cs50.harvard.edu/python/ ❯ SQL https://www.kaggle.com/learn/advanced-sql ❯ تابلو openclassrooms.com/courses/5873606-learn-how-to-master-tableau-for-data-science ❯ تنظيف البيانات kaggle.com/learn/data-cleaning ❯ تحليل البيانات freecodecamp.org/learn/data-analysis-with-python/ ❯ الرياضيات والإحصاء matlabacademy.mathworks.com ❯ الاحتمالات mygreatlearning.com/academy/learn-for-free/courses/statistics-for-data-science-probability ❯ متعمق التعلم kaggle.com/learn/intro-to-deep-learning انقر مرتين ♥️ للمزيد

Repost from N/a
⭐️ 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 🔠🔠🔠🟢🔠🔠🔤🔠🔠

دورات مجانية من كبرى الشركات 🤓 الذكاء الاصطناعي (مايكروسوفت) - https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-artificial-intelligence/ التعلم العميق (إنفيديا) - https://learn.nvidia.com/en-us/training/self-paced-courses علم البيانات (آي بي إم) - https://skillsbuild.org/students/course-catalog/data-science محلل بيانات (مايكروسوفت) - https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/data-analytics-microsoft/ بايثون (مايكروسوفت) - https://learn.microsoft.com/en-us/shows/intro-to-python-development/ أعجبني للمزيد ❤️

٧ أيام = ٧ شهادات 🎯 ١/ شهادات جوجل: https://developers.google.com/certification ٢/ باي بال (الامتثال التقني / PCI): https://www.paypal.com/in/webapps/mpp/pci-compliance ٣/ أكاديمية ديلويت (التعلم والشهادات): https://www.deloitte.com/cy/en/services/deloitte-academy.html ٤/ شهادات أوراكل: https://academy.oracle.com/en/resources-oracle-certifications.html ٥/ شهادات آي بي إم: https://www.pearsonvue.com/us/en/ibm.html ٦/ شهادات ميتا: https://www.facebook.com/business/learn/certification ٧/ مايكروسوفت: https://learn.microsoft.com/en-us/shows/intro-to-python-development/

موارد مجانية لتعلم تطوير الويب 🔥 🔹 HTML - w3schools.com/html 🔹 CSS - web.dev/learn/css 🔹 JavaScript - javascript.info 🔹 TypeScript - typescriptlang.org/docs 🔹 Git - learngitbranching.js.org 🔹 React - react.dev 🔹 UI/UX - css-tricks.com 🔹 API - restapitutorial.com 🔹 Python - python.org/doc 🔹 Node.js - nodejs.dev انقر مرتين ♥️ للمزيد