Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

The World Of Programming

Открыть в 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

Больше

Ирак8 892Технологии и приложения9 692...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала The World Of Programming

Канал The World Of Programming (@w_of_programming) языкового сегмента Арабский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 13 081 подписчиков, занимая 9 692 место в категории Технологии и приложения и 8 892 место в регионе Ирак.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 13 081 подписчиков.

Согласно последним данным от 14 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -273, а за последние 24 часа — -11, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.44%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 0.76% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 189 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 100 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 1.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как بَيَان, تَعَلُّم, دَورَة, أَمن, ذَكَاء.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“قناة تابعة لمجموعة The World و تقوم بنشر البرمجة و كل ما يتعلق بها ستجدون هنا كورسات البرمجة و كتب البرمجة و تطبيق عملي”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 15 ноября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

13 081

Подписчики

-1124 часа

-387 дней

-27330 дней

189

Просмотры поста

~ 10024 часа

~ 14748 часов

1.44%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

Архив постов

13 077

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 🔠🔠🔠🟢🔠🔠🔤🔠🔠

13 077

تعلم مهارات جديدة مجانًا: 1. HTML ➝ https://t.me/webdevcoursefree/870 2. CSS ➝ http://css-tricks.com 3. JavaScript ➝ https://t.me/javascript_courses/309 4. React ➝ http://react-tutorial.app 5. Tailwind CSS ➝ http://scrimba.com 6. Vue ➝ http://vueschool.io 7. Python ➝ https://t.me/pythonanalyst 8. SQL ➝ https://t.me/sqlanalyst 9. Git وGitHub ➝ http://GitFluence.com 10. Blockchain ➝ http://Cryptozombies.io 11. Mongo DB ➝ http://mongodb.com ١٢. Node JS ➝ http://nodejsera.com ➡️ شاركنا رأيك 🙌

13 077

✅ تعلم مهارات جديدة مجانًا 🔰 1. تطوير الويب ➝ ◀️ https://t.me/webdevcoursefree 2. CSS ➝ ◀️ http://css-tricks.com 3. جافا سكريبت ➝ ◀️ http://t.me/javascript_courses 4. رياكت ➝ ◀️ http://react-tutorial.app 5. تايل ويند CSS ➝ ◀️ http://scrimba.com 6. علم البيانات ➝ ◀️ https://t.me/datasciencefun 7. بايثون ➝ ◀️ http://pythontutorial.net 8. SQL ➝ ◀️ https://t.me/sqlanalyst 9. جيت وجيت هاب ➝ ◀️ http://GitFluence.com ١٠. بلوكتشين ➝ ◀️ https://t.me/Bitcoin_Crypto_Web ١١. مونغو دي بي ➝ ◀️ http://mongodb.com ١٢. نود جي إس ➝ ◀️ http://nodejsera.com ١٣. التحدث باللغة الإنجليزية ➝ ◀️ https://t.me/englishlearnerspro ١٤. سي شارب ➝ ◀️ https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-c-sharp-part-1/ ١٥. إكسل ➝ ◀️ https://t.me/excel_analyst ١٦. الذكاء الاصطناعي التوليدي ➝ ◀️ https://t.me/generativeai_gpt لايك للمزيد ❤️ استمتع بالتعلم 👍👍

13 077

Repost from N/a

13 077

Repost from N/a

⚡️تخيل مكان واحد يجمع كل كنوز تليجرام التقنية؟ 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 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🅰️🔤🔤

13 077

✅ كائنات جافا سكريبت - أسئلة وأجوبة للمقابلات ⚡️🧠 🔹 ١. ما هو الكائن في جافا سكريبت؟ الكائن هو مجموعة من أزواج المفتاح-القيمة تُستخدم لتخزين البيانات والوظائف ذات الصلة. مثال: const user = { name: "Alice", age: 25 }; 🔹 ٢. كيف يمكن الوصول إلى خصائص الكائن؟ باستخدام تدوين النقاط أو الأقواس: user.name // "Alice" user["age"] // 25 🔹 ٣. كيف يمكن تكرار كائن؟ استخدم for...in أو Object.keys()/Object.entries(): for (let key in user) { console.log(key, user[key]); } 🔹 ٤. ما الفرق بين Object.freeze() وObject.seal()؟ ⦁ مانع التجميد() لأي تغيير (لا إضافة أو حذف أو تعديل للخصائص). ⦁ تسمح دالة seal() بتغيير القيم، لكنها لا تسمح بإضافة/إزالة المفاتيح. 🔹 ٥. كيف تُستنسخ كائنًا؟ const clone = {...user }; // أو const copy = Object.assign({}, user); 🔹 ٦. ما هذا الكائن؟ يشير this إلى الكائن نفسه في سياق الدالة. const person = { name: "Bob", greet() { return Hi, I’m ${this.name}; } }; 🔹 ٧. كيف ترتبط النماذج الأولية بالكائنات؟ يحتوي كل كائن جافا سكريبت على [[نموذج أولي]] مخفي. يسمح للكائنات بوراثة خصائص من كائنات أخرى. 🔹 ٨. ما هي دالة البناء؟ دالة تُستخدم لإنشاء عدة كائنات متشابهة: function User(name) { this.name = name; } const u = new User("Tom"); 🔹 9. ما الفرق بين Object.create() وnew؟ ⦁ Object.create(proto) يُنشئ كائنًا باستخدام النموذج الأولي المُعطى. ⦁ new يستدعي دالة إنشاء لتهيئة الكائنات. 🔹 10. كيف يُمكن التحقق من وجود خاصية في كائن؟ "name" في user // true user.hasOwnProperty("age") // true 💬 انقر ❤️ للمزيد!

13 077

🔟 مصادر مجانية ومفيدة لتعلم تعلّم الآلة 👉 جوجل https://developers.google.com/machine-learning/crash-course 👉 لييت كود https://leetcode.com/explore/featured/card/machine-learning-101 👉 هاكر رانك https://www.hackerrank.com/domains/ai/machine-learning 👉 تدريب عملي على تعلّم الآلة https://t.me/datasciencefun/424 👉 فري كود كامب https://www.freecodecamp.org/learn/machine-learning-with-python/ 👉 مشاريع تعلّم الآلة https://t.me/datasciencefun/392 👉 كاجل 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 الآلة https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/create-machine-learn-models/ 👉 ورقة غش لاختبار تعلم الآلة https://www.cheatography.com/lulu-0012/cheat-sheets/test-ml/pdf/

13 077

محاضرات مجانية لتعلم المحولات وشهادات الماجستير في القانون من جامعة ستانفورد: * المحاضرة الأولى: https://www.youtube.com/watch?v=Ub3GoFaUcds * المحاضرة الثانية: https://www.youtube.com/watch?v=yT84Y5zCnaA * المحاضرة الثالثة: https://www.youtube.com/watch?v=Q5baLehv5So * المحاضرة الرابعة: https://www.youtube.com/watch?si=rDWyAdUtQqxGkaW2&v=VlA_jt_3Qc4&feature=youtu.be 🗓 استفيدوا من وقتكم: خصصوا ساعتين أو ثلاث ساعات في نهاية هذا الأسبوع وراجعوها. سيتم تحديث الدورة باستمرار على مدار الفصل الدراسي على قناة جامعة ستانفورد على يوتيوب. إذا كنتم متخصصين في الذكاء الاصطناعي... سواءً كنتم تبنون البنية التحتية، أو الوكلاء، أو التطبيقات، فهذه هي الدورة التأسيسية التي لا تفوتوها. انقر مرتين ♥️ لمزيد من الموارد المجانية

13 077

FREE sites to improve your coding knowledge👨🏻‍💻📝 - 🌐 HTML - w3schools.com 💅 CSS - web.dev/learn/css 🔥 JavaScript - javascript.info 🐙 Git and Github - git-scm.com 📚 API - rapidapi.com/learn 🐍 Python - t.me/pythonproz ⚛️ React - react-tutorial.app 🎡 Laravel - laracasts.com 🌟 VueJS - learnvue.co 🔍 SQL - t.me/sqlspecialist 🌈 Tailwind CSS - tailwindcss.com 🚀 Go - gobyexample.com 🐳 Docker - docker-curriculum.com 🦋 Flutter - flutter.dev/learn 🦀 Rust - rust-lang.org/learn 🧠 AI/ML - t.me/machinelearning_deeplearning ⚙️ DevOps - t.me/AWS_GCP_Azure 🧩 TypeScript - typescriptlang.org/learn React ❤️ for more like this

13 077

🌎 ٢٥ موقعًا لتعلم البرمجة مجانًا 💻🚀 ✅ freecodecamp ✅ datasimplifier ✅ codecademy ✅ geeksforgeeks ✅ coursera ✅ edx ✅ Khan academy ✅ cs50 من جامعة هارفارد ✅ udacity ✅ mozilla dev ✅ w3schools ✅ tutorialspoint ✅ programiz ✅ sololearn ✅ stackoverflow ✅ studytonight ✅ javatpoint ✅ tutsplus ✅ codewars ✅ hackerrank ✅ exercism ✅ codeforces ✅ github docs ✅ youtube ✅ scrimba 🔥 تفاعل بـ "❤️" إذا وجدت هذا مفيدًا!

13 077

Repost from N/a

13 077

أقوى أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة💥 لتوليد صور واقعية بجودة عالية Playground.ai ذكاء اصطناعي مجاني وعملاق DeepSeek.com توليد صور من النصوص بدقة مذهلة Leonardo.ai لإنشاء فيديوهات من النصوص Pika.art تحويل النص إلى صوت واقعي Elevenlabs.io لتحسين جودة الصوت وإزالة الضوضاء Krisp.ai توليد أصوات وموسيقى بالذكاء الاصطناعي Suno.ai توليد فيديوهات واقعية فيها أشخاص يتكلمون HeyGen.com تحويل النص إلى فيديوهات بشخصية افتراضية Synthesia.io تصميم صور ومنشورات بسرعة Pixlr.com منصة تجمع جميع أدوات الذكاء الاصطناعي Futurepedia.io اقتراح أفكار للمحتوى والريلز Ideas.ai تحرير وإعادة صياغة النصوص باحترافية Wordtune.com تلخيص المقالات الطويلة بدقة Scholarcy.com ذكاء اصطناعي للبحث الأكاديمي ResearchRabbit.ai تحليل البيانات وكتابة التقارير آلياً ChatGPT for Sheets مساعد دراسي ذكي StudyCrumb.com إنشاء صور واقعية للبشر بالذكاء الاصطناعي InstantID.ai إنشاء ألعاب بالذكاء الاصطناعي Scenario.com تصميم واجهات المواقع والتطبيقات تلقائياً Relume.io

13 077

Repost from N/a

13 077

Repost from N/a

13 077

Repost from The World of Network🇵🇸

قناتنا الثانيه تحتاج دعمكم رابطها👇🏻👇🏻 https://t.me/Cybersecurity_Qannas https://t.me/Cybersecurity_Qannas

13 077

Repost from The World of Network🇵🇸

حبيت ادعم زميل ليا فياريت تساعدوني و تبعتوله طلب تواصل رابط حسابه 👇🏻👇🏻 https://www.linkedin.com/in/yousef-abd-al-hakem-30037024b?utm_source=share&utm_campaign=share_via&utm_content=profile&utm_medium=android_app

13 077

✅ بايثون لعلم البيانات - : مقابلة مع باندا، أسئلة وأجوبة 🐼📊 1. ما هي باندا ولماذا تُستخدم؟ باندا هي مكتبة لمعالجة البيانات وتحليلها مبنية على NumPy. توفر هيكلين رئيسيين: سلسلة (أحادية البعد) وإطار بيانات (ثنائي الأبعاد)، مما يُسهّل تنظيف البيانات وتحليلها وتصورها. 2. كيف تُنشئ إطار بيانات؟ import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]} df = pd.DataFrame(data) 3. الفرق بين السلسلة وإطار البيانات ⦁ السلسلة: مصفوفة مُسمّاة أحادية البعد (مثل عمود واحد)، أنواع بيانات متجانسة، حجم ثابت. ⦁ إطار البيانات: جدول ثنائي الأبعاد يحتوي على صفوف وأعمدة (مثل جداول البيانات)، وأنواع بيانات غير متجانسة، وحجم قابل للتغيير. 4. كيف تقرأ/تكتب ملفات CSV؟ df = pd.read_csv('data.csv') df.to_csv('output.csv', index=False) 5. كيف تتعامل مع البيانات المفقودة في Pandas؟ ⦁ df.isnull() - تحديد القيم الفارغة ⦁ df.dropna() - إزالة الصفوف المفقودة ⦁ df.fillna(value) - ملء القيم الافتراضية 6. كيف تُصفّي الصفوف في إطار البيانات؟ df[df['Age'] > 25] 7. ما هي دالة groupby() في Pandas؟ تُستخدم لتقسيم البيانات إلى مجموعات، وتطبيق دالة، ودمج النتائج. مثال: df.groupby('Department')['Salary'].mean() 8. ما الفرق بين loc[] و iloc[]؟ ⦁ loc[]: فهرسة قائمة على التسمية ⦁ iloc[]: فهرسة قائمة على الفهرس (عدد صحيح) 9. كيف يمكن دمج/ربط إطارات البيانات؟ استخدم pd.merge() لدمج إطارات البيانات على مفتاح pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner') 10. كيف يمكن فرز البيانات في Pandas؟ df.sort_values(by='Age', ascending=False) 💡 Pandas أساسي لتنظيف البيانات وتحويلها وتحليل البيانات الاستكشافي (EDA). أتقنه قبل الانتقال إلى تعلم الآلة! انقر مرتين ❤️ للمزيد!

13 077

✅ بايثون لعلم البيانات - مقابلة مع Scikit-learn 🤖📈 1. ما هي Scikit-learn؟ مكتبة بايثون فعّالة للتعلم الآلي. توفر أدوات للتصنيف، والانحدار، والتجميع، وتقييم النماذج. 2. كيف يُمكن تدريب نموذج أساسي في Scikit-learn؟ from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) 3. كيف يُمكن عمل تنبؤات؟ predictions = model.predict(X_test) 4. ما استخدام train_test_split؟ لتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار. من sklearn.model_selection استيراد train_test_split X_train، X_test، y_train، y_test = train_test_split(X، y، test_size=0.2) 5. كيف يُمكن تقييم أداء النموذج؟ استخدم مقاييس مثل الدقة، والدقة، والتذكير، ودرجة F1، أو RMSE. من sklearn.metrics استيراد accuracy_score accuracy_score(y_test، predictions) 6. ما هو التحقق المتبادل؟ تقنية لتقييم أداء النموذج بتقسيم البيانات إلى عدة أجزاء. من sklearn.model_selection استيراد cross_val_score cross_val_score(model، X، y، cv=5) 7. كيف يُمكن توحيد معايير الميزات؟ من sklearn.preprocessing، استيراد StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) 8. ما هو خط الأنابيب في Scikit-learn؟ طريقة لتسلسل خطوات المعالجة المسبقة والنمذجة. من sklearn.pipeline، استيراد Pipeline pipe = Pipeline([('scaler', StandardScaler()), ('model', LinearRegression())]) 9. كيف يمكن ضبط المعاملات الفائقة؟ استخدم GridSearchCV أو RandomizedSearchCV. من sklearn.model_selection، استيراد GridSearchCV grid = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5) 🔟 ما هي الخوارزميات الشائعة في Scikit-learn؟ ⦁ الانحدار الخطي ⦁ الانحدار اللوجستي ⦁ مُصنِّف شجرة القرار ⦁ مُصنِّف الغابة العشوائية ⦁ KMeans ⦁ SVM 💬 انقر مرتين ❤️ للمزيد!

13 077

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 🔠🔠🔠🟢🔠🔠🔤🔠🔠

13 077

🔰 Python Question / Quiz; What is the output of the following Python code? 🔰 سؤال/اختبار بايثون: ما هو ناتج كود بايثون التالي؟