The World Of Programming

🔟 موارد مجانية مفيدة لتعلم تعلم الآلة 👉 جوجل https://developers.google.com/machine-learning/crash-course 👉 ليتكود https://leetcode.com/explore/featured/card/machine-learning-101 👉 هاكر رانك https://www.hackerrank.com/domains/ai/machine-learning 👉 تطبيقات عملية في تعلم الآلة https://t.me/datasciencefun/424 👉 فري كود كامب https://www.freecodecamp.org/learn/machine-learning-with-python/ 👉 مشاريع تعلم الآلة https://t.me/datasciencefun/392 👉 كاغل https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning https://www.kaggle.com/learn/intermediate-machine-learning 👉 جيكس فور جيكس https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/ 👉 إنشاء نماذج تعلم آلي https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/create-machine-learn-models/ 👉 دليل مختصر لاختبار تعلم الآلة https://www.cheatography.com/lulu-0012/cheat-sheets/test-ml/pdf/ استمتع بالتعلم 👍👍

Complete JavaScript Road Map🔥 A-Z JavaScript👇 1.Variables ↳ var ↳ let ↳ const 2. Data Types ↳ number ↳ string ↳ boolean ↳ null ↳ undefined ↳ symbol 3.Declaring variables ↳ var ↳ let ↳ const 4.Expressions Primary expressions ↳ this ↳ Literals ↳ [] ↳ {} ↳ function ↳ class ↳ function* ↳ async function ↳ async function* ↳ /ab+c/i ↳ string ↳ ( ) Left-hand-side expressions ↳ Property accessors ↳ ?. ↳ new ↳ new .target ↳ import.meta ↳ super ↳ import() 5.operators ↳ Arithmetic Operators: +, -, *, /, % ↳ Comparison Operators: ==, ===, !=, !==, <, >, <=, >= ↳ Logical Operators: &&, ||, ! 6.Control Structures ↳ if ↳ else if ↳ else ↳ switch ↳ case ↳ default 7.Iterations/Loop ↳ do...while ↳ for ↳ for...in ↳ for...of ↳ for await...of ↳ while 8.Functions ↳ Arrow Functions ↳ Default parameters ↳ Rest parameters ↳ arguments ↳ Method definitions ↳ getter ↳ setter 9.Objects and Arrays ↳ Object Literal: { key: value } ↳ Array Literal: [element1, element2, ...] ↳ Object Methods and Properties ↳ Array Methods: push(), pop(), shift(), unshift(), splice(), slice(), forEach(), map(), filter() 10.Classes and Prototypes ↳ Class Declaration ↳ Constructor Functions ↳ Prototypal Inheritance ↳ extends keyword ↳ super keyword ↳ Private class features ↳ Public class fields ↳ static ↳ Static initialization blocks 11.Error Handling ↳ try, ↳ catch, ↳ finally (exception handling) ADVANCED CONCEPTS -------------------------- 12.Closures ↳ Lexical Scope ↳ Function Scope ↳ Closure Use Cases 13.Asynchronous JavaScript ↳ Callback Functions ↳ Promises ↳ async/await Syntax ↳ Fetch API ↳ XMLHttpRequest 14.Modules ↳ import and export Statements (ES6 Modules) ↳ CommonJS Modules (require, module.exports) 15.Event Handling ↳ Event Listeners ↳ Event Object ↳ Bubbling and Capturing 16.DOM Manipulation ↳ Selecting DOM Elements ↳ Modifying Element Properties ↳ Creating and Appending Elements 17.Regular Expressions ↳ Pattern Matching ↳ RegExp Methods: test(), exec(), match(), replace() 18.Browser APIs ↳ localStorage and sessionStorage ↳ navigator Object ↳ Geolocation API ↳ Canvas API 19.Web APIs ↳ setTimeout(), setInterval() ↳ XMLHttpRequest ↳ Fetch API ↳ WebSockets 20.Functional Programming ↳ Higher-Order Functions ↳ map(), reduce(), filter() ↳ Pure Functions and Immutability 21.Promises and Asynchronous Patterns ↳ Promise Chaining ↳ Error Handling with Promises ↳ Async/Await 22.ES6+ Features ↳ Template Literals ↳ Destructuring Assignment ↳ Rest and Spread Operators ↳ Arrow Functions ↳ Classes and Inheritance ↳ Default Parameters ↳ let, const Block Scoping 23.Browser Object Model (BOM) ↳ window Object ↳ history Object ↳ location Object ↳ navigator Object 24.Node.js Specific Concepts ↳ require() ↳ Node.js Modules (module.exports) ↳ File System Module (fs) ↳ npm (Node Package Manager) 25.Testing Frameworks ↳ Jasmine ↳ Mocha ↳ Jest ------------------- END------------------- Some Good Resources To Learn JavaScript 1.Documentation Mozilla MDN Web Docs developer.mozilla.org/en-US/docs/Web… DevDocs devdocs.io/javascript/ 2. Useful Channel's Javascript Courses: https://t.me/javascript_courses Programming Resources: https://t.me/programming_guide FreeCodeCamp: youtube.com/c/FreeCodeCamp Hope it helps 😊🌱

🟢خسران اذا عندك تيلجرام وما عندك هذه القناة💎 📣 لكل محبين و عشاق الأمن السيبراني 🛡و البرمجة جمعنا لكم كل القنوات السيبرانية و البرمجية و التي تقدم لكم مقالات و كورسات و كتب المجانية 🆓 🔗 https://t.me/addlist/KBWMOaEnDI8xMjJk 🔗 https://t.me/addlist/KBWMOaEnDI8xMjJk ✅ لإضافة قناتك للسته التقنية تواصل مع: @DQ_DV 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤

🔟 موارد مجانية مفيدة لتعلم تعلم الآلة 👉 جوجل https://developers.google.com/machine-learning/crash-course 👉 ليتكود https://leetcode.com/explore/featured/card/machine-learning-101 👉 هاكر رانك https://www.hackerrank.com/domains/ai/machine-learning 👉 تطبيقات عملية في تعلم الآلة https://t.me/datasciencefun/424 👉 فري كود كامب https://www.freecodecamp.org/learn/machine-learning-with-python/ 👉 مشاريع تعلم الآلة https://t.me/datasciencefun/392 👉 كاغل https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning https://www.kaggle.com/learn/intermediate-machine-learning 👉 جيكس فور جيكس https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/ 👉 إنشاء نماذج تعلم آلي https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/create-machine-learn-models/ 👉 دليل مختصر لاختبار تعلم الآلة https://www.cheatography.com/lulu-0012/cheat-sheets/test-ml/pdf/ استمتع بالتعلم 👍👍

✅ موارد مجانية لتعلم تطوير تطبيقات الويب المتكاملة: HTML → http://html.spec.whatwg.org/multipage/ CSS3 → http://web.dev/learn/css/ Javascript → https://t.me/javascript_courses React → http://reactjs.org Python → http://python.org Java → http://java67.com Ruby → http://gorails.com SQL → https://whatsapp.com/channel/0029VanC5rODzgT6TiTGoa1v MongoDB → http://learn.mongodb.com AWS → http://aws.amazon.com/training Azure → http://learn.microsoft.com/en-us/training Git & GitHub → http://LearnGitBranching.js.org Google Cloud → http://cloud.google.com/edu تفاعل ❤️ للمزيد

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 👍👍

🚀 خارطة طريق لإتقان DevOps في ٥٠ يومًا! 🛠🐳⚙️ 📅 الأسبوعان ١-٢: أساسيات DevOps 🔹 الأيام ١-٥: ما هو DevOps؟ دورة حياة تطوير البرمجيات، منهجية أجايل مقابل منهجية ديف أوبس 🔹 اليوم 6-10: أساسيات لينكس، برمجة سكريبتات شل، أساسيات الشبكات 📅 الأسبوع 3-4: التحكم في الإصدارات، التكامل المستمر/التسليم المستمر 🔹 اليوم 11-15: جيت، جيت هاب، استراتيجيات التفرع 🔹 اليوم 16-20: مفاهيم التكامل المستمر/التسليم المستمر، جينكينز، إجراءات جيت هاب 📅 الأسبوع 5-6: تنسيق الحاويات 🔹 اليوم 21-25: دوكر - الصور، الحاويات، وحدات التخزين، ملف دوكر 🔹 اليوم 26-30: أساسيات كوبيرنيتيس - الوحدات، الخدمات، عمليات النشر 📅 الأسبوع 7-8: مراقبة البنية التحتية كبرنامج 🔹 اليوم 31-35: أساسيات تيرافورم، توفير البنية التحتية على AWS 🔹 اليوم 36-40: المراقبة باستخدام بروميثيوس، جرافانا، تسجيل البيانات باستخدام حزمة ELK 🎯 المرحلة النهائية: مشاريع الحوسبة السحابية 🔹 اليوم 41-45: أساسيات AWS (EC2، S3، IAM، VPC) أو Azure/GCP 🔹 اليوم 46-50: بناء ونشر خط أنابيب CI/CD باستخدام Docker + Jenkins + Kubernetes على السحابة 💡 نصائح: • استخدم مختبرات عملية مثل Katacoda، وجرّب Docker • وثّق كل ما تبنيه • جرّب مقابلات وهمية أو تحديات سيناريوهات DevOps 💬 اضغط ❤️ للمزيد!

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 👍👍