The World Of Programming

✅ أهم 50 سؤالًا في مقابلات Power BI 🧠 1. ما هو Power BI ومكوناته الرئيسية؟ 2. الفرق بين Power BI Desktop والخدمة والهاتف المحمول 3. ما هو Power Query وكيف يتم استخدامه؟ 4. شرح DAX ووظائفه الأساسية 5. ما هي العلاقات في نموذج بيانات Power BI؟ 6. الفرق بين الاستيراد والاستعلام المباشر والاتصال المباشر 7. ما هو تدفق البيانات في Power BI؟ 8. كيف يمكنك إنشاء المقاييس مقابل الأعمدة المحسوبة؟ 9. ما هي أدوات التقطيع وكيف تعمل؟ 10. شرح الإشارات المرجعية والتنقل 11. ما هو الأمان على مستوى الصف (RLS)؟ 12. الفرق بين Power BI Pro وPremium 13. ما هي البوابات ومتى تكون هناك حاجة إليها؟ 14. كيف يعمل وضع Direct Lake؟ 15. ما هو مساعد الطيار في Power BI؟ 16. شرح النماذج المركبة 17. ما هي العناصر المرئية المخصصة وكيفية استيرادها؟ 18. الفرق بين المرئيات والبطاقات 19. ما هو دور التقارير المرقّمة؟ 20. كيف تتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة في Power BI؟ 21. ما هي مرئيات الذكاء الاصطناعي في Power BI؟ 22. شرح التحديث التزايدي 23. ما هي وظيفة التصفية في DAX؟ 24. الفرق بين الكل ومزيلات التصفية 25. ما هي وظائف الذكاء الزمني؟ 26. كيف يعمل الحساب؟ 27. ما هو مخطط النجمة ولماذا استخدامه؟ 28. شرح التدابير السريعة 29. ما هي مساحات العمل والتطبيقات؟ 30. كيف يمكنك جدولة تحديث البيانات؟ 31. الفرق بين المواضيع والتنسيق 32. ما هي المعلمات الميدانية؟ 33. شرح العناوين والتسميات الديناميكية 34. ما هي أشجار التحلل؟ 35. كيفية تحسين أداء Power BI؟ 36. ما هو الشكل المرئي الجديد لـ Fluent 2؟ 37. الفرق بين المصفوفات والجداول 38. ما هي الخطوط الرائدة في الصور؟ 39. كيف يمكنك تضمين تقارير Power BI؟ 40. ما هو التكامل النسيجي مع Power BI؟ 41. شرح المجموعات الحسابية 42. ما هي الروايات الذكية؟ 43. الفرق بين القيمة المحددة والقيم 44. كيف يمكنك تصحيح استعلامات DAX؟ 45. ما هو دور مجموعات بيانات Power BI؟ 46. اشرح معلمات ماذا لو 47. ما هي تلميحات الأدوات المخصصة؟ 48. كيف يعمل العمود المقسم بالذكاء الاصطناعي؟ 49. ما هو الاستعلام الترجمي؟ 50. كيف يمكنك ترحيل Tableau إلى Power BI؟ 💬 اضغط ❤️ للحصول على الإجابات التفصيلية!

🔰 Git & GitHub Roadmap for Beginners ├── 🧠 What is Version Control? Why Git? ├── ⚙️ Installing Git & Setting up GitHub ├── 📁 Git Basics (init, clone, add, commit) ├── 🌿 Branching & Merging ├── 🔄 Push, Pull, and Fetch ├── 🧠 Understanding Merge Conflicts ├── 🔧 .gitignore & Git Configurations ├── 🧪 Working with Remotes (origin, upstream) ├── 📦 Tagging & Releases ├── 📜 Git Log, Revert, Reset ├── 🧪 Git & GitHub Projects: │ ├── Portfolio Versioning │ ├── Team Collaboration on a Blog Project │ ├── Open-source Contribution to a Repo Free Resources to learn Git & GitHub 👇👇 http://GitFluence.com https://t.me/github_coding https://whatsapp.com/channel/0029Vawixh9IXnlk7VfY6w43 https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/intro-to-git/ https://docs.github.com/en/get-started/start-your-journey/git-and-github-learning- ENJOY LEARNING 👍👍

تعلم مجاناً ✅ HTML - https://www.w3schools.com/html CSS — http://CSS-tricks.com جافا سكريبت - http://LearnJavaScript.online DSA --- https://t.me/dsabooks/21 جيت، جيثب - http://LearnGitBranching.js.org رد فعل - http://React-tutorial.app واجهة برمجة التطبيقات - http://RapidAPI.com/comics SQL - http://SQLbolt.com بايثون - https://t.me/pythondevelopersindia/76 PHP --- https://bit.ly/3QkY3wW تعلم الآلة - https://developers.google.com/machine-learning/crash-course الذكاء الاصطناعي - http://microsoft.github.io/AI-For-Beginners استمتع بالتعلم 👍👍

✅ حالات استخدام واقعية لعلم البيانات 🔍📊 علم البيانات يتجاوز مجرد التحليل — فهو يستخدم الخوارزميات والنماذج والأتمتة لدفع القرارات الذكية. إليك كيفية تطبيقه عبر مختلف القطاعات: ١️⃣ قطاع التجزئة والتجارة الإلكترونية حالة استخدام: التسعير الديناميكي • تحليل الطلب والموسمية وأسعار المنافسين • تحديد الأسعار المثلى في الوقت الفعلي • تعظيم الربح ورضا العملاء التقنيات: بايثون، نماذج تعلّم الآلة، واجهات برمجة التطبيقات (APIs) ٢️⃣ الرعاية الصحية حالة استخدام: التنبؤ بالأمراض والتشخيص • التنبؤ بالمرض بناءً على الأعراض والتاريخ الطبي • مساعدة الأطباء بالتشخيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي • تحسين نتائج المرضى التقنيات: تعلّم الآلة، التعلّم العميق، معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ٣️⃣ التمويل حالة استخدام: تسجيل الائتمان ونمذجة المخاطر • التنبؤ باحتمالية التخلف عن السداد باستخدام بيانات الائتمان السابقة • أتمتة الموافقات على القروض • تقليل مخاطر الديون المعدومة التقنيات: الانحدار اللوجستي، XGBoost، بايثون ٤️⃣ التصنيع حالة استخدام: الصيانة التنبؤية • استخدام بيانات الاستشعار للتنبؤ بأعطال المعدات • جدولة الصيانة قبل حدوث الأعطال • توفير التكاليف وتحسين وقت التشغيل التقنيات: السلاسل الزمنية، إنترنت الأشياء (IoT) + تعلّم الآلة ٥️⃣ الترفيه والإعلام حالة استخدام: توصية المحتوى • توصية عروض/موسيقى بناءً على سلوك المستخدم • تخصيص تجربة المستخدم • زيادة وقت المشاهدة/الاستماع التقنيات: التصفية التعاونية، التعلّم العميق ٦️⃣ النقل حالة استخدام: تحسين المسارات • تحليل حركة المرور والطقس وتاريخ التوصيل • إيجاد أقصر أو أسرع مسارات التوصيل • تقليل تكلفة الوقود والتأخيرات التقنيات: خوارزميات الرسم البياني، تعلّم آلة جغرافي مكاني ٧️⃣ الرياضة واللياقة البدنية حالة استخدام: تحليل الأداء • تحليل حركات اللاعبين والبيانات الحيوية • تحسين التدريب • الوقاية من الإصابات التقنيات: رؤية الكمبيوتر، الأجهزة القابلة للارتداء، تعلّم الآلة 🧠 فكرة للتطبيق العملي: اختر أي مجال → اجمع البيانات → صِغ سؤالاً → ابنِ نموذج تنبؤ أو تصنيف → قيِّم النتائج 💬 اضغط ❤️ للمزيد!

✅ اختصارات تعلُّم الآلة يجب أن تعرفها 🤖📈 ML → تعلُّم الآلة AI → الذكاء الاصطناعي DL → تعلُّم عميق NLP → معالجة اللغة الطبيعية CV → رؤية الكمبيوتر SL → التعلُّم المُوجَّه UL → التعلُّم غير المُوجَّه RL → التعلُّم المعزز X → السمات (المتغيرات المدخلة) y → المتغير الهدف MSE → متوسط الخطأ التربيعي RMSE → الجذر التربيعي لمتوسط الخطأ التربيعي MAE → متوسط الخطأ المطلق R² → معامل التحديد TP → الإيجابي الحقيقي TN → السلبي الحقيقي FP → الإيجابي الكاذب FN → السلبي الكاذب ROC → خاصية تشغيل المستقبِل AUC → المساحة تحت المنحنى SGD → الانحدار المتدرج العشوائي GD → الانحدار المتدرج LR → معدل التعلُّم PCA → تحليل المكونات الرئيسية SVD → تحليل القيمة المفردة CNN → الشبكة العصبية الالتفافية RNN → الشبكة العصبية المتكررة LSTM → الذاكرة قصيرة المدى الطويلة GRU → الوحدة المتكررة المُبوَّبة BERT → تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات GPT → المحول التوليدي المُدرَّب مسبقًا 💬 اضغط ❤️ للمزيد

Data Scientist Roadmap 📈 📂 Python Basics ∟📂 Numpy & Pandas ∟📂 Data Cleaning ∟📂 Data Visualization (Seaborn, Plotly) ∟📂 Statistics & Probability ∟📂 Machine Learning (Sklearn) ∟📂 Deep Learning (TensorFlow / PyTorch) ∟📂 Model Deployment ∟📂 Real-World Projects ∟✅ Apply for Data Science Roles React "❤️" For More

إليك المفاهيم الأساسية في علم البيانات التي يجب على الجميع معرفتها: ١. أنواع البيانات وهياكلها: • الفئوية: اسمية (غير مرتبة، مثل الألوان) وترتيبية (مرتبة، مثل المستويات التعليمية) • العددية: منفصلة (قابلة للعد، مثل عدد الأطفال) ومستمرة (قابلة للقياس، مثل الطول) • هياكل البيانات: المصفوفات، القوائم، القواميس، إطارات البيانات (لتنظيم البيانات ومعالجتها) ٢. الإحصاء الوصفي: • مقاييس النزعة المركزية: المتوسط، الوسيط، المنوال (تصف القيمة النموذجية) • مقاييس التشتت: التباين، الانحراف المعياري، المدى (تصف انتشار البيانات) • التصورات البيانية: المدرجات التكرارية، المخططات الصندوقية، المخططات المبعثرة (لفهم توزيع البيانات) ٣. الاحتمالات والإحصاء: • التوزيعات الاحتمالية: الطبيعية، ذات الحدين، بواسون (نمذجة أنماط البيانات) • اختبار الفرضيات: صياغة واختبار الادعاءات حول البيانات (مثل اختبار أ/ب) • فترات الثقة: تقدير نطاق القيم المعقولة لمعلمة مجتمع إحصائي ٤. تعلُّم الآلة: • التعلُّم المُوجَّه: الانحدار (التنبؤ بقيم مستمرة) والتصنيف (التنبؤ بفئات) • التعلُّم غير المُوجَّه: التجميع (تجميع نقاط البيانات المتشابهة) وتقليل الأبعاد (تبسيط البيانات) • تقييم النموذج: الدقة، الإحكام، الاستدعاء، درجة F1 (تقييم أداء النموذج) ٥. تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة: • معالجة القيم المفقودة: التعويض، الحذف (التعامل مع البيانات غير المكتملة) • اكتشاف وإزالة القيم الشاذة: تحديد ومعالجة القيم المتطرفة • هندسة الخصائص: إنشاء خصائص جديدة من الخصائص الموجودة (مثل دمج المتغيرات) ٦. التصور البياني للبيانات: • أنواع المخططات: الأعمدة، الخطوط، الدائرية، الخرائط الحرارية (للتواصل البصري مع الرؤى) • مبادئ التصور الفعال: الوضوح، الدقة، الجماليات (لنقل المعلومات بفعالية) ٧. الاعتبارات الأخلاقية في علم البيانات: • خصوصية البيانات وأمانها: حماية المعلومات الحساسة • التحيز والعدالة: ضمان خلو الخوارزميات من التحيز والعدالة ٨. لغات البرمجة والأدوات: • بايثون: شائعة في علم البيانات بمكتبات مثل NumPy و Pandas و Scikit-learn • R: لغة إحصائية برمجية بقدرات قوية في التصور البياني • SQL: للاستعلام عن البيانات ومعالجتها في قواعد البيانات ٩. البيانات الضخمة والحوسبة السحابية: • Hadoop و Spark: أطر عمل لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة • المنصات السحابية: AWS، Azure، Google Cloud (لتخزين البيانات وتحليلها) ١٠. الخبرة المجالية: • فهم البيانات: معرفة سياق البيانات ومعناها أمر بالغ الأهمية للتحليل الفعال • صياغة المشكلة: تحديد الأسئلة والأهداف الصحيحة لاتخاذ القرارات المبنية على البيانات إضافة: • سرد قصص البيانات: توصيل الرؤى والنتائج بطريقة واضحة وجذابة أفضل مصادر علم البيانات وتعلُّم الآلة: https://topmate.io/coding/914624 استمتع بالتعلم 👍👍

إذا كنت مبتدئًا في علم البيانات، فإن لغة بايثون هي أفضل لغة برمجة للبدء بها. إليك 7 مكتبات بايثون لعلم البيانات يجب أن تعرفها إذا كنت ترغب في تعلُّم: - تحليل البيانات - تصوير البيانات - تعلُّم الآلة - تعلُّم عميق NumPy مكتبة للحوسبة العددية في بايثون، توفر دعمًا للمصفوفات كبيرة الحجم ومتعددة الأبعاد، بالإضافة إلى مجموعة من الدوال الرياضية للتعامل مع هذه المصفوفات بكفاءة. Pandas مكتبة واسعة الاستخدام لمعالجة البيانات وتحليلها، وتقدم هياكل بيانات مثل DataFrame و Series التي تُسهل التعامل مع البيانات المنظمة وتنفيذ مهام مثل التصفية والتجميع والدمج. Matplotlib مكتبة قوية للرسوم البيانية لإنشاء تصويرات ثابتة وتفاعلية ومتحركة في بايثون، تمكِّن علماء البيانات من إنشاء مجموعة متنوعة من المخططات والرسوم البيانية لاستكشاف البيانات وتوصيلها بفعالية. Scikit-learn مكتبة شاملة لتعلُّم الآلة تضم مجموعة واسعة من الخوارزميات للتصنيف والانحدار والتجميع وتقليل الأبعاد واختيار النماذج، بالإضافة إلى أدوات لمعالجة البيانات مسبقًا وتقييمها. Seaborn مُبنية فوق Matplotlib، وتوفر واجهة عالية المستوى لإنشاء رسوم إحصائية جذابة وغنية بالمعلومات، مما يُسهل إنشاء تصويرات معقدة بأقل قدر من الكود. TensorFlow أو PyTorch TensorFlow و Keras و PyTorch هي ثلاثة أطر عمل بارزة لتعلُّم العميق يستخدمها علماء البيانات لبناء وتدريب ونشر الشبكات العصبية لمختلف التطبيقات، ويقدم كل منها مزايا وقدرات مميزة تتناسب مع الاحتياجات والمتطلبات المختلفة. SciPy مجموعة من الخوارزميات والدوال الرياضية المبنية فوق NumPy، وتوفر إمكانات إضافية للتحسين والتكامل والاستيفاء ومعالجة الإشارات والجبر الخطي وغير ذلك، وتُستخدم عادةً في سير عمل الحوسبة العلمية وتحليل البيانات. استمتع 😄👍

مكتبات بايثون الأساسية لبناء مسيرتك المهنية في علم البيانات 📊👇 ١. NumPy: عمليات حسابية فعّالة ومعالجة المصفوفات. ٢. Pandas: معالجة البيانات وتحليلها باستخدام هياكل بيانات قوية (DataFrame، Series). ٣. Matplotlib: مكتبة رسوم بيانية ثنائية الأبعاد لإنشاء تصورات بيانية. ٤. Seaborn: تصور البيانات الإحصائية مبني على Matplotlib. ٥. Scikit-learn: مجموعة أدوات تعلم الآلة للتصنيف، والانحدار، والتجميع، وغيرها. ٦. TensorFlow: إطار عمل مفتوح المصدر لتعلم الآلة لبناء ونشر نماذج تعلم الآلة. ٧. PyTorch: مكتبة للتعلم العميق، شائعة الاستخدام في أبحاث الشبكات العصبية. ٨. SciPy: مكتبة للحوسبة العلمية والتقنية. ٩. Statsmodels: النمذجة الإحصائية والاقتصاد القياسي باستخدام لغة بايثون. ١٠. NLTK (مجموعة أدوات معالجة اللغة الطبيعية): أدوات للتعامل مع بيانات اللغة البشرية (النصوص). ١١. Gensim: نمذجة المواضيع وتحليل تشابه المستندات. ١٢. Keras: واجهة برمجة تطبيقات (API) متطورة للشبكات العصبية، تعمل على منصة TensorFlow. ١٣. Plotly: مكتبة رسوم بيانية تفاعلية لإنشاء رسوم بيانية تفاعلية. ١٤. Beautiful Soup: مكتبة لاستخراج البيانات من ملفات HTML وXML. ١٥. OpenCV: مكتبة لمهام رؤية الحاسوب. كبداية، يمكنك استخدام Pandas وNumPy لمعالجة البيانات وتحليلها. أما لتصور البيانات، فإن Matplotlib وSeaborn خياران ممتازان للبداية. مع تقدمك في التعلم، يمكنك استكشاف تقنيات التعلم الآلي باستخدام مكتبات Scikit-learn وTensorFlow وPyTorch. ملاحظات وكتب مجانية لتعلم علم البيانات: https://t.me/datasciencefree أفكار لمشاريع بايثون: https://t.me/dsabooks/85 أفضل المصادر لتعلم بايثون وعلم البيانات 👇👇 دروس بايثون (http://pythontutorial.net/) دورة علم البيانات (http://kaggle.com/learn) من كاجل دورة تعلم الآلة (http://developers.google.com/machine-learning/crash-course) من جوجل أفضل مصادر علم البيانات وتعلم الآلة (http://topmate.io/coding/914624) عملية المقابلة لوظيفة عالم بيانات في أمازون (https://t.me/datasciencefun/1744) مصادر مقابلات بايثون (https://topmate.io/coding/898340 أعجبني للمزيد ❤️ استمتع بالتعلم 👍👍

١٠ قنوات على يوتيوب تُعلّم الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل من معظم شهادات علوم الحاسوب في عام ٢٠٢٦: ١. أندريه كارباثي شروحات معمقة وبديهية للشبكات العصبية ونماذج التعلم الآلي الحديثة https://youtube.com/@AndrejKarpathy (https://www.youtube.com/@AndrejKarpathy) ٢. ثري بلو ون براون شرح بصري بديهي للرياضيات والجبر الخطي والشبكات العصبية https://youtube.com/@3blue1brown (https://www.youtube.com/@3blue1brown) ٣. ستات كويست مع جوش ستارمر شروحات واضحة ومبسطة للإحصاء وأساسيات التعلم الآلي https://youtube.com/@statquest (https://www.youtube.com/@statquest) ٤. ستانفورد أونلاين سلسلة محاضرات جامعية في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (أندرو نج، CS229، إلخ) https://youtube.com/@stanfordonline (https://www.youtube.com/@stanfordonline) 5. سينتديكس مشاريع عملية في مجال تعلم الآلة ولغة بايثون https://youtube.com/@sentdex 6. يانيك كيلشر تحليلات معمقة لأبحاث تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي https://youtube.com/@YannicKilcher 7. دورات معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا المفتوحة دورات أكاديمية متقدمة في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي والرياضيات التطبيقية https://youtube.com/@mitocw 8. سراج رافال نظرة عامة شاملة وتحفيزية حول مفاهيم الذكاء الاصطناعي الرابط: https://youtube.com/@SirajRaval 9. DeepLearningAI مسارات تعلم منظمة للتعلم العميق والتوليدي الذكاء الاصطناعي https://youtube.com/@DeepLearningAI (https://www.youtube.com/@DeepLearningAI) ١٠. ملخصات سريعة وسهلة الفهم لأحدث أبحاث الذكاء الاصطناعي https://youtube.com/@TwoMinutePapers (https://www.youtube.com/@TwoMinutePapers)

✅ 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

لكسب نقاطك الأولى يجب أن تنضم لقناتهم https://t.me/fomo_fighters

لكسب عملات رقمية بسرعه من لعبه مشروع فومو فايت يقدم ذالك كل ما عليك التسجيل و اللعب و جمع النقاط t.me/fomo_fighters_bot/game?startapp=refa3b74279d7e565de239f7f07a2f60b3b t.me/fomo_fighters_bot/game?startapp=refa3b74279d7e565de239f7f07a2f60b3b

عصر لغات البرمجة👨🏻‍💻 🦅 سويفت (11 سنة) (2014) 🚀 كوتلين (13 سنة) (2011) 🦀 صدأ (14 سنة) (2010) 🐹 اذهب (15 سنة) (2009) 🔷 تايب سكريبت (12 سنة) (2012) 🎸 ج# (24 سنة) (2000) 💎روبي (29 سنة) (1995) ☕️ جافا (29 عامًا) (1995) 🌐 جافا سكريبت (29 عامًا) (1995) 🐘 PHP (30 عامًا) (1994) 🐍 بايثون (34 عامًا) (1991) 🐪 بيرل (37 عامًا) (1987) 🚀 لغة C++ (39 عامًا) (1985) 📱 الهدف-C (40 عامًا) (1984) 🔍 برولوج (52 سنة) (1972) 🗣 حديث صغير (52 عامًا) (1972) 🖥 ج (52 سنة) (1972) 📝 باسكال (54 سنة) (1970) 🎓 أساسي (60 سنة) (1964) 💼 كوبول (65 عامًا) (1959) 🤖 ليسب (66 سنة) (1958) 📜 فورتران (67 سنة) (1957)

𝗧𝗼𝗽 𝗖𝗲𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗢𝗳𝗳𝗲𝗿𝗲𝗱 𝗕𝘆 𝗜𝗜𝗧'𝘀 & 𝗜𝗜𝗠 😍 مساعدة في التوظيف مع أكثر من 5000 شركة. تبحث الشركات بنشاط عن مرشحين ذوي مهارات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ⏳ الموعد النهائي: ٢٨ فبراير ٢٠٢٦ التسجيل في A1 وData: https://pdlink.in/4kucM7E التسجيل في A1 وMachine: https://pdlink.in/4rMivIA التسجيل في Data 𝗪𝗶𝘁𝗵 𝗔𝗜 :- https://pdlink.in/4ay4wPG 𝗕𝘂𝘀𝗶𝗻𝗲𝘀𝘀 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗪𝗶𝘁𝗵 𝗔𝗜 :- https://pdlink.in/3ZtIZm9 𝗠𝗟 𝗪𝗶𝘁𝗵 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 :- https://pdlink.in/3OD9jI1 ✅ سارعوا بالحجز... المقاعد محدودة

🟢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/gWDN6FqDvNkyYWRk 🔗 https://t.me/addlist/gWDN6FqDvNkyYWRk ✅ لإضافة قناتك للسته التقنية تواصل مع: @DQ_DC 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤

🤗 تقدم HuggingFace تسع دورات تدريبية مجانية في مجال الذكاء الاصطناعي! 📩 تغطي هذه الدورات التسع مجالات التعلم الآلي، والوكلاء، والتعلم المعزز العميق، والصوت، وغيرها. 1️⃣ دورة التعلم الآلي: https://huggingface.co/learn/llm-course/chapter1/1 2️⃣ دورة الوكلاء: https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction 3️⃣ دورة التعلم المعزز العميق: https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction 4️⃣ دليل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر: https://huggingface.co/learn/cookbook/index 5️⃣ دورة تعلم الآلة للألعاب: https://huggingface.co/learn/ml-games-course/unit0/introduction 6️⃣ دورة Hugging Face الصوتية دورة: https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter0/introduction 7️⃣ دورة الرؤية الحاسوبية: https://huggingface.co/learn/computer-vision-course/unit0/welcome/welcome 8️⃣ دورة التعلم الآلي للرسومات ثلاثية الأبعاد: https://huggingface.co/learn/ml-for-3d-course/unit0/introduction 9️⃣ دورة نماذج الانتشار من Hugging Face: https://huggingface.co/learn/diffusion-course/unit0/1

خارطة طريق مفصلة لـ SQL | | | |-- الأساسيات | |-- مقدمة إلى قواعد البيانات | | |-- وظيفة SQL | | |-- النموذج العلائقي | | |-- الجداول، الصفوف، الأعمدة | |-- المفاتيح والقيود | | |-- المفاتيح الأساسية | | |-- المفاتيح الخارجية | | |-- قيود التفرد والتحقق | |-- التطبيع | | |-- التطبيع الأول، الثاني، الثالث | | |-- مخططات الكيانات والعلاقات | | |-- SQL الأساسي | |-- أساسيات SQL | | |-- SELECT، WHERE، ORDER BY | | |-- GROUP BY وHAVING | | |-- عمليات الربط: INNER، LEFT، RIGHT، FULL | |-- SQL المتوسط | | |-- الاستعلامات الفرعية | | |-- عبارات CTE | | |-- عبارات CASE | | |-- التجميعات | |-- لغة SQL المتقدمة | | |-- دوال النافذة | | |-- الدوال التحليلية | | |-- الترتيب، المتوسطات المتحركة، التأخير والتقدم | | |-- الاتحاد، التقاطع، الاستثناء | | |-- إدارة البيانات | |-- أنواع البيانات | | |-- البيانات الرقمية، والنصوص، والتواريخ، وJSON | |-- الفهارس | | |-- فهارس شجرة B وفهارس التجزئة | | |-- متى يتم إنشاء الفهارس | |-- المعاملات | | |-- خصائص ACID | |-- طرق العرض | | |-- طرق العرض القياسية | | |-- طرق العرض المادية | | |-- تصميم قواعد البيانات | |-- تصميم المخطط | | |-- مخطط النجمة | | |-- مخطط ندفة الثلج | |-- جداول الحقائق والأبعاد | |-- قيود البيانات النظيفة | | |-- تحسين الأداء | |-- تحسين الاستعلامات | | |-- خطط التنفيذ | | |-- استخدام الفهرس | | |-- تقليل عمليات المسح | |-- التقسيم | | |-- التقسيم الأفقي | | |-- أساسيات التجزئة | | |-- لغة SQL للتحليلات | |-- حسابات مؤشرات الأداء الرئيسية | |-- تحليل المجموعات | |-- تحليل مسار التحويل | |-- جداول معدل التخلي والاحتفاظ | |-- التجميعات الزمنية | |-- دوال النافذة للمقاييس | | |-- لغة SQL لهندسة البيانات | |-- سير عمل ETL | | |-- جداول التجهيز | | |-- التحويلات | | |-- التحميلات التزايدية | |-- مستودعات البيانات | | |-- Snowflake | | |-- Redshift | | |-- BigQuery | |-- أساسيات dbt | | |-- النماذج | | |-- الاختبارات | | |-- تتبع البيانات | | |-- الأدوات والمنصات | |-- PostgreSQL | |-- MySQL | |-- SQL Server | |-- Oracle | |-- SQLite | |-- Cloud SQL | |-- واجهة مستخدم BigQuery | |-- جداول بيانات Snowflake | | |-- المشاريع | |-- بناء نظام تقارير المبيعات | |-- إنشاء مخطط نجمي من ملفات CSV خام | |-- تصميم استعلام لتجزئة العملاء | |-- بناء مجموعة بيانات لوحة معلومات معدل التخلي عن الخدمة | |-- تحسين الاستعلامات البطيئة في قاعدة بيانات نموذجية | |-- إنشاء مسار تحليلي باستخدام dbt | | |-- المهارات الشخصية والتحضير الوظيفي | |-- أنماط مقابلات SQL | |-- التدريب على الربط | |-- التدريب على دوال النافذة | |-- سرعة كتابة الاستعلامات | |-- Git وGitHub | |-- سرد البيانات | | |-- مواضيع إضافية | |-- مقدمة في NoSQL | |-- التعامل مع حقول JSON | |-- SQL المكاني | |-- جداول السلاسل الزمنية | |-- مفاهيم CDC | |-- التحليلات الآنية | | |-- المجتمع والنمو | |-- SQL على LeetCode | |-- مجموعات بيانات Kaggle مع SQL | |-- مشاريع GitHub | |-- منشورات LinkedIn | |-- مساهمات مفتوحة المصدر مصادر مجانية لتعلم لغة SQL • دروس SQL على موقع W3Schools https://www.w3schools.com/sql/ • برمجة SQL https://whatsapp.com/channel/0029VanC5rODzgT6TiTGoa1v • ملاحظات حول SQL https://whatsapp.com/channel/0029Vb6hJmM9hXFCWNtQX944 • دروس SQL على منصة Mode Analytics https://mode.com/sql-tutorial/ • مصادر تحليل البيانات https://t.me/sqlspecialist • تمارين SQL على منصة HackerRank https://www.hackerrank.com/domains/sql • مسائل SQL على منصة LeetCode https://leetcode.com/problemset/database/ • مصادر هندسة البيانات https://whatsapp.com/channel/0029Vaovs0ZKbYMKXvKRYi3C • أساسيات لغة SQL على أكاديمية خان https://www.khanacademy.org/computing/computer-programming/sql • الوثائق الرسمية لـ PostgreSQL https://www.postgresql.org/docs/ • الوثائق الرسمية لـ MySQL https://dev.mysql.com/doc/ • موارد NoSQL https://whatsapp.com/channel/0029VaxA2hTHgZWe5FpFjm3p انقر مرتين ❤️ للمزيد

🟢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/gWDN6FqDvNkyYWRk 🔗 https://t.me/addlist/gWDN6FqDvNkyYWRk ✅ لإضافة قناتك للسته التقنية تواصل مع: @DQ_DC 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤

✅ مصادر مفيدة لتعلم جافا سكريبت 🧠💻 ١. قنوات يوتيوب • freeCodeCamp – دورات شاملة تغطي أساسيات جافا سكريبت وصولاً إلى المواضيع والمشاريع المتقدمة • Traversy Media – دروس عملية، وبناء مشاريع، ونظرة عامة على أطر العمل • The Net Ninja – دروس واضحة وموجزة حول جافا سكريبت الأساسية وأطر العمل • Web Dev Simplified – شروحات سريعة ومفاهيم جافا سكريبت الحديثة • Kevin Powell – التركيز على HTML/CSS مع تكامل جيد لجافا سكريبت لتطوير الويب ٢. مواقع الويب والمدونات • MDN Web Docs (موزيلا) – المصدر الموثوق لتوثيق جافا سكريبت والدروس التعليمية • W3Schools JavaScript Tutorial – شروحات سهلة للمبتدئين وأمثلة تفاعلية • JavaScript.info (The Modern JavaScript Tutorial) – دليل شامل وحديث لجافا سكريبت من الأساسيات إلى المستويات المتقدمة • freeCodeCamp.org (مقالات) – مقالات وأدلة شاملة • حيل CSS (قسم جافا سكريبت) - مقالات ونصائح، غالباً ما تكون ذات طابع مرئي 3. منصات التدريب • CodePen.io - محرر أكواد الواجهة الأمامية عبر الإنترنت، مثالي لتجارب جافا سكريبت السريعة • JSFiddle / JSBin - بيئات تجريبية عبر الإنترنت للبرمجة، مشابهة لـ CodePen • LeetCode (قسم جافا سكريبت) - مسائل الخوارزميات وهياكل البيانات في جافا سكريبت • HackerRank (قسم جافا سكريبت) - تحديات لممارسة أساسيات جافا سكريبت • Exercism.org - تحديات برمجية مع تقييم من الموجهين 4. دورات مجانية • freeCodeCamp.org: خوارزميات جافا سكريبت وهياكل البيانات - منهج شامل مع مشاريع • مشروع Odin (مسار جافا سكريبت المتكامل) - تعلم قائم على المشاريع من الصفر • Codecademy: تعلم جافا سكريبت - دروس ومشاريع تفاعلية • أساسيات الويب من جوجل (قسم جافا سكريبت) - أفضل الممارسات والأداء لجافا سكريبت على الويب • يوديمي (ابحث عن دورات جافا سكريبت مجانية) - تتوفر العديد من الدورات التمهيدية مجانًا أو خلال فترات العروض الترويجية. 5. كتب للمبتدئين • "Eloquent JavaScript" - مارين هافربيك (متوفر مجانًا عبر الإنترنت) • سلسلة "You Don't Know JS Yet" - كايل سيمبسون (متوفرة مجانًا على جيت هاب) • "JavaScript: The Good Parts" - دوغلاس كروكفورد (كتاب كلاسيكي، وإن كان قديمًا بعض الشيء) 6. مفاهيم أساسية يجب إتقانها • الأساسيات: المتغيرات (let، const)، أنواع البيانات، المعاملات، التحكم في التدفق (if/else، switch) • الدوال: التصريحات، التعبيرات، دوال السهم، النطاق (محلي، عام، إغلاق) • المصفوفات والكائنات: التكرار (map، filter، reduce، forEach)، أساليب الكائنات • معالجة DOM: getElementById، querySelector، innerHTML، textContent، style • الأحداث: مستمعو الأحداث (النقر، الإرسال، الضغط على مفتاح)، كائن الحدث • جافا سكريبت غير المتزامنة: ردود الاتصال، الوعود، async/await، واجهة برمجة تطبيقات Fetch • ميزات ES6+: القوالب النصية، التفكيك، عوامل النشر/الاستعادة، الفئات • معالجة الأخطاء: try...catch • الوحدات: الاستيراد/التصدير 💡 ابنِ مشاريع ويب تفاعلية باستمرار. مارس حل المشكلات. 💬 اضغط ❤️ للمزيد!