كل الأنشطة

الأمر لا يقتصر على عدد ساعات الدورة فقط، بل هناك وقت للاستيعاب والمراجعة والحفظ والتطبيق، لذا عمليًا ستحتاج إلى 4 أو 5 أضعاف وقت الدورة وفي رأي إن كان ليس لديك خبرة سابقة بالحاسوب والتقنية وخلافه، فستحتاج إلى 6 أشهر للدراسة بشكل جيد ومُعمق أما الدراسة السريعة فستحتاج إلى 3 أشهر ولا أنصحك بها. وأقصد بالدراسة السريعة هو مشاهدة الدورة كما لو أنها فيلم والتطبيق مع الشرح فقط دونّ التدريب بمفردك، بخصوص ذلك ستجد تفصيل هنا:

هنا في موقع الأكاديمية بخصوص إضافة دورات جديدة فالأمر يعتمد على عدة عوامل منها مدى الإحتياج لها والطلب عليها وهل محتوى الدورة مناسب لسوق العمل أم الطلب عليه ضعيف وهكذا، لذا الأمر راجع لإدارةالأكاديمية في تلك النقطة. ولكن بالنسبة للتطبيقات الموبايل فتوجد هنا دورة تطوير التطبيقات باستخدام JavaScript حيث مسارين كاملين لتطوير تطبيقات الموبايل حيث يوجد مسار تطوير تطبيق جوال باستخدام React Native و تطوير تطبيق جوال للتواصل الاجتماعي باستخدام Ionic . وسأقوم بإيصال إقتراحك لإدارة الأكاديمية لينظرو في إضافة دورة بإستخدام flutter

لماذا لا توجد دورة في تطوير تطبيقات الموبايل ب استخدام فلاتر تقنية مشهورة جدا ولها طلب في سوق العمل

وعليكم السلام، شعور طبيعي في البداية ومن الجيد أنك استفسرتي عن الأمر لكي لا يطول ذلك، في البداية عليك وضع كل تركيزك في تعلم الأساسيات وعدم التسرع في تعلمها رغبًة في إنهاء الدورة بشكل سريع والإنتقال لتعلم التقنيات والمكتبات. تلك هي أسرع طريقة للفشل في تعلم البرمجة، الأساسيات هي ما ستدوم معك وستؤهلك لحل المشاكل التي ستواجهك فيما بعد، بعد الإنتهاء من الأساسيات سيتم التطبيق على مشروع عملي، لا تكتفي بذلك ابحثي على اليوتيوب عن مشاريع بايثون للمبتدئين ثم التطبيق على مشروع أو اثنان بجانب ما تم بالدورة. ولا تكتفي بالتطبيق مع الشرح في الدروس، بل يجب إعادة التطبيق العلمي مرة أخرى بمفردك في حال كنتي تقومين بالتطبيق وراء الشرح، أو يمكنك استيعاب ما تم شرحه ثم التوقف والتطبيق بمفردك لتثبيت المعلومة وقياس مدى فهمك، فتلك نقطة هامة جدًا، الكثير يظن أن التطبيق مع الشرح كافي وعند التطبيق بمفرده يُصاب بالإحباط. ستجدي تفصيل أكثر هنا:

الدورة متاحة مدى الحياة بما في ذلك التحديثات التي تتم بها كل فترة في حال كان هناك محتوى بحاجة إلى التحديث أو إضافة محتوى جديد.

هل الفيديوهات تقعد معايا مدى الحياة؟

السلام عليكم الحين انا بدايت عوامل بايثون واحس اني شوي مشتته يعني كيف اطبق وهل كل درس عليه اختبار او كل درس عليه اساله وكيف اطبق مااحس اني قاعده اتقدم وشكرا لكم🌷🩷

يعتمد تحديد افضل استضافة على متطلبات المشروع حيث اغلب الاستضافات تكون مجانية بقيود مثل الزمن او المساحة PythonAnywhere هو خدمة استضافة سحابية تدعم بايثون بالكامل وتوفر بيئة تطويرية متكاملة ويمكن تشغيل السكربتات وويب التطبيقات. يدعم Django و Flask. ويوجد ايضا render يعطيك 1G من التخزين المجاني وذلك لمدة 90 يوم فقط وبعدها اما تسجل في حساب اخر او تدفع اشتراك ويوجد ايضا Repl.it هي منصة تطوير متكاملة تدعم العديد من لغات البرمجة بما في ذلك بايثون وتوفر بيئة تطويرية متكاملة عبر المتصفح ويمكنك تشغيل وتعديل الكود مباشرة. ويوجد مدفوع مثل Digital Ocean و aws وHostinger

هلا يوجد استضافه مجانيه السي بانل أو سحابيه تدعم لغه بايثون لدي مشروع اريد تجربته علا اضافه مجانيه تدعم لغه بايثون

كما وضح لك المدربون في التعليقات السابقة بمتوسط مذاكرة ساعتين إلى ثلاثة يومياً يعد الشهرين تقديرًا مبدئيًا جيدًا. ومع ذلك، هناك بعض الأمور التي يجب أخذها في الاعتبار والتي قد تؤثر على المدة الفعلية: أولاً التطبيق العملي حيث يتطلب الكثير من الممارسة العملية. ستحتاج إلى تخصيص وقت لتطبيق ما تعلمته على مشاريع فعلية بجانب التطبيقات العملية الموجودة بالدورة . ثانياً ستحتاج للبحث والتعمق في المفاهيموالتقنيات الموجودة بالدورة حيث في بعض الأحيان، قد تواجه مفاهيم أو تقنيات تحتاج إلى البحث عنها وفهمها بشكل أعمق، وهذا يتطلب وقتًا إضافيًا. وخلال التعلم، ستواجه تحديات ومشاكل تحتاج إلى وقت لحلها، مما قد يزيد من الوقت المطلوب. وأخيراً قدرة الأشخاص على التعلم واستيعاب المعلومات تختلف من شخص لآخر. لذلك لا تفكر في المدة المطلوبة لإنهاء الدورة بقدر الإستفادة منها

ستجد في الرابط التالي تفاصيل عن محتوى ومدة الفيديوهات في الدورة . في وصف الدورة ستجد أن الدورة تحتوى على 72 ساعة من الدروس لذلك يمكنك حساب الوقت التي ستقوم بدراسته كل يوم لتعرف مده إنتهاء الدورة . ولكن هناك ملحوظة مهمة حيث أن تلك الساعات هي للشرح و قدرة إستعاب كل شخص مختلفه عن الأخر فهناك أشخاص يستوعبون الدرس من أول مرة وهنا من يعيده أكثر من مرة لفهمة و لذلك فإن هذا الشئ ليس دقيقا . وأيضا الأهم من مشاهدة الدروس هو التطبيق العملي بنفسك خلف المدرب و كتابة الملاحظات والبحث عن الأشياء التي يتم شرحها والسؤال إذا إختلطت عليك الأمور ولم تستطع فهم شئ معين . فمن الممكن أن الدرس مثلا 10 دقائق ولكن للتطبيق وراء المدرب وحل التمارين من الممكن أن يأخذ منك ساعتين مذاكرة وتطبيق بدلا من 10 دقائق. لذلك أنصحك بعدم الإهتمام إلى الوقت أكثر من الإهتمام بالتطبيق و فهم كل شئ والسؤال عن أى شئ غير واضح حيث أن مجال البرمجة الخبرة فيه تأتي من التطبيقات والمشاريع العملية وليس كثرة مشاهدة الدروس والشروح .

الدورة 72 ساعة تدريبية فلنجعلها 100 لتضمن الوقت الضائع: اذا قسمت مئة على 2.5 ستحتاج حوالي 40 يوماً واذا لم تدرس في الاجازات ستحتاج 52 يوماً اي شهرين تقريباً. هذا بالمتوسط والامر يختلف من شخص لآخر والظروف التي قد تواجهها.

الوقت المطلوب لانهاء دوره تطوير الواجهات الاماميه مع مذاكره ساعتين الي ثلاثه يومياً

بالفعل الكورس به محتوى ضخم وكافِ جدًا لبدء في مجال تحليل البيانات، بالطبع هناك أمور متقدمة ربما لم يتم التطرق إليها بالكورس، تستطيعي تعلمها فيما بعد. لكن حاليًا المحتوى جيد جدًا لوضعك على بداية الطريق، وأهم ما به هو SQL. بعد ذلك تستطيعي بناء معرض أعمالك على موقع maven.io

مرحبًا، أتذكر أنك مشتركة بأحد كورسات حسوب الخاصة بتحليل البيانات. من الجيد حاليًا التركيز على التطبيق العملي بدلًا من مجرد مشاهدة فيديوهات كثيرة. حاولي جلب بيانات معينة من بيئتك المحلية و حاولي تحليلها بناء على ما تعلمتي من المسارات. يمكننا مساعدتك في ذلك أيضًا، لكن عليكي بذل جهد في محاولة إيجاد الحل بنفسك، مثلًا كل مشكلة حاولي ساعة على الأقل بالبحث و التجريب قبل أن تقومي بالسؤال، هذا يجعل الفائدة أكبر و التقدم أسرع بكثير. تحياتي.

hey, I found a course in youtube , and I want to ask if it will give mee all I need to become a real data analysis

شكراا جدا يا أ.قيس

الخوارزمية محددة بشكل مسبق، و الدخل الخاص بها هو البيانات و عدد العناقيد، بالتالي الخوارزمية نفسها لا تستطيع القيام بذلك وضوحًا فهي تعتمد على الدخل في عملها. أي تعديل عليها لن تصبح تمامًا كما هي. بالتالي اعتبر طريقة الكوع elbow عبارة عن خوارزمية أخرى مبنية على ال k-means.

تمام جدا والف شكرااا لحضرتك بس ان فهم التكنيك ده ولكن انا بسال هل الخورزميه هي نفسيه ممكن تحديد عدد العناقيد بشكل من غير ما اخل انا تمام انا اقصد كده شكراا لحضرتكم جدا

لا تحدد خوارزمية K-means بشكل تلقائي عدد العناقيد المثالي في مجموعة البيانات، بل يعتمد التحديد على فهمك للبيانات واحتياجاتك من التحليل. والطرق المتاحة لتحديد عدد العناقيد منها طريقة الكوع Elbow Method، وهي الطريقة الأكثر شيوعًا لتحديد عدد العناقيد. حيث تقوم بتحليل المخططات، من خلال رسم مخططًا يوضح مجموع مربعات المسافات داخل العناقيد (WCSS) مقابل عدد العناقيد (K)، ويكون انحناء المخطط عند نقطة معينة (الكوع) هو أفضل عدد من العناقيد. تتضمن حساب مجموع البعد المربع للبيانات بالنسبة لعدد متزايد من العناقيد، ويتم اختيار العدد الذي يظهر به الانحناء (كما لو كان “كوع”) في منحنى البعد، ويعتبر ذلك العدد هو العدد المناسب للعناقيد. لديك أيضًا طريقة الانحدار Silhouette Score وتستند إلى قياس مدى تمازج العناقيد الداخلية وفصلها عن العناقيد الأخرى. من خلال حساب معامل السيلويت لكل نقطة في البيانات، ثم حساب المتوسط لجميع النقاط للحصول على معامل السيلويت الإجمالي، ثم استخدام ذلك المعامل لتحديد عدد العناقيد الأمثل.

مرحبًا علي، هناك العديد من الطرق لتحديد عدد العناقيد clusters، أحد هذه الطرق هي ما يسمى بطريقة المرفق elbow و هي موضحة في الصورة التالية: يتم تطبيقها عن طريق تطبيق خوارزمية k-means بعدد عناقيد مختلف كل مرة، كما تلاحظ في الصورة تم تطبيق ذلك ب 1 و 2 ... إلى ال 9.. بعد ذلك نجد المرفق للخط البياني. سبب نجاح هذه الطريقة هو أنه كما تلاحظ، زيادة عدد العناقيد إلى أكثر من 3 لم يقلل من الخطأ بشكل ملحوظ، و بالتالي في الغالب أنه لا يوجد فعليًا 4 عناقيد، و إلا كان الخطأ قد قل بشكل كبير. طبعًا ليس من الضروري رسم البيان يمكنك فقط طباعة قيمة الخطأ من أجل تجربة (بعدد عناقيد مختلف) و ملاحظة متى يتوقف الخطأ عن النزول بشكل كبير مع زيادة عدد العناقيد. بالتالي هذه الطريقة نفسها يمكنك أتمتتها، حيث يمكنك تحديد عتبة معينة لتغير الخطأ، في حال لم يتغير على الأقل بمقدار هذه العتبة توقف العملية و تحدد عدد العناقيد الأمثل بآخر قيمة سببت نزول بشكل ملحوظ. تحياتي.

السلام عليكم ازي اخلي الخورزميه هي التحديد عدد العناقيد المناسب في خورزميات الK-means ؟ وهل كده احسن من انا احديد عدد العناقيد ؟

فهمت حضرتك الف شكراا

بنستخدم خوارزميات مختلفة مثل شجرة القرار (Decision Tree) أو الانحدار الخطي (Linear Regression) لحل مشاكل معينة. ولكن هذه الخوارزميات قد تكون غير فعالة في معالجة البيانات المعقدة مثل الصور أو النصوص الطويلة. أما في التعلم العميق، تعتمد النماذج بشكل كبير على الشبكات العصبية (Neural Networks) لأنها قادرة على التعلم من البيانات المعقدة والمتنوعة بفضل بنيتها العميقة المكونة من طبقات متعددة. هذا يسمح لها بالتعرف على الأنماط والميزات المخفية في البيانات بشكل أكثر فعالية مقارنة بالخوارزميات التقليدية.