لوحة المتصدرين

السلام عليكم هو اي الفرق مابين باثيون مابين R في مجال علم البيانات ؟ وليه شركه كبير زي Google بتسخدم لغه R في كورس Data Analytics بدل من الباثيون ؟

السلام عليكم هو اي الData analytics هل المقصود من كده ان Data analysis ؟ واي الهم في مجال تعلم الاله والتعلم العميق هل Data analytics والا Data analysis ؟

عند تشقيل الابتوب تضهر كتابة سوداء وبعد 30 ثانية يشتغل الجهاز ولاكن لاتظهر برامج سطح المكتب كما في الصوره

مرحبا لقد اشترت في دورة JAVASCRIPT لا كنني لم افهم المنصة و لا ماهي الخريطة ؟ هل يمكنكم مساعدتي ؟؟

مرحبا محمد، بداية، تهاني على اشتراكك في الدورة ومرحبا بك في عائلة أكاديمية حسوب. يمكنك الوصول إلى الدورة من خلال الضغط على زر "دوراتي" المميز بالأخضر في شريط القوائم: قد لا يظهر الزر أحيانا إلا بعد تأكيد المعاملة وتأكيد الدفع، ولذلك يتطلب الصبر قليلا أحيانا. تاليا، يمكنك الوصول إلى الدورة من خلال الضغط على اسمها في ما يظهر: الدورات متسلسلة كالتالي: كل دورة بها عدة مسارات. كل مسار به عدة تجميعات دورس. كل تجميعة دروس بها مجموعة دروس (فيديوهات). ولذلك فإن الطلبة مطالبون بإتمام الدروس مسارا بمسار. مثال: دورة الذكاء الاصطناعي تحتوي كلا من المسارات التالية: أساسيات بايثون تطبيقات عملية على النماذج النصية الكبيرة التعامل مع البيانات تحليل البيانات Data Analysis تعلم الآلة Machine Learning تطوير نماذج ذكاء اصطناعي لمتجر إلكتروني التعلم العميق Deep Learning التعرف على الصور باستخدام الشبكات العصبية تطبيقات عملية على نقل التعلم Transfer Learning والمسار الأول "أساسيات بايثون" يحتوي التجميعات التالية: أساسيات بايثون مدخل أساسيات لغة بايثون الوحدات Modules والحزم Packages التعابير النمطية Regular Expressions التعامل مع الملفات النصية استخراج البيانات من الويب Web scraping وكل تجميعة بدورها تحتوي على مجموعة دروس. وهكذا .. فالدروس مهيكلة ومرتبة بشكل يسهل على الطالب تناول جميع المفاهيم في سياقها، بحيث يقوم باستيعابها في نطاقاتها وفي سياقاتها. نفس الأمر بالنسبة لأي دورة أخرى.

أنا اشتركت مع اكاديمية حسوب وسحبت عنها والأن رجعت اشتركت أولا بدورة علوم الحاسوب سنة 2022 وبعد سنة اشتركت بدورتين وبعدها سحبت لظروف وبعدين رجعت لقيت نفسي أنهم غير مناسبين لي لاني ما لقيت شغف فيهم من فضلكم هل يمكن تغيير لي ولو دورة واحدة بدورة أخرى أرجو منكم الرد الله يجزاكم خير

الفرق الرئيسي بين بايثون و R في علم البيانات هو أن لغة بايثون هي لغة برمجة عامة الغرض تتميز بمرونتها وسهولة تعلمها، بينما R مصممة خصيصا للتحليل الإحصائي وتتفوق في الرسوم البيانية المتقدمة. أما سبب استخدام Google للغة R في دورة تحليل البيانات، فيرجع إلى قوة R في التحليل الإحصائي وشيوعها في أوساط الباحثين والمحللين، بالإضافة إلى رغبة غوغل نفسها في تزويد المتعلمين بمهارات متنوعة تلبي احتياجات سوق العمل المختلفة.

شكرااا جدا لحضرتك

لماذا لا يشتغل المقطع و ما هوا الحل

كلا المصطلحين في الغالب ما يتم استخدامهما بشكل متبادل، لكن هناك بعض الفروق الدقيقة بينهما فال Data Analysis يشير بشكل عام إلى عملية فحص البيانات ومعالجتها لفهم المعلومات المستخرجة منها. يتضمن ذلك استخدام تقنيات إحصائية لتحليل البيانات واستخلاص النتائج أما ال Data Analytics فهو مصطلح أوسع يشمل Data Analysis ولكنه أيضا يتضمن استخدام أدوات وتقنيات متقدمة لتحليل البيانات، مثل التحليل التنبئي، تحليل البيانات الكبيرة، والتعلم الآلي. أما العلاقة مع تعلم الآلة والتعلم العميق فنجد أنه في مجال تعلم الآلة (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) نجد أنّ Data Analytics تستخدم لتحليل البيانات الكبيرة واستنتاج الأنماط منها، مما يساعد في بناء نماذج تعلم الآلة بينما ال Data Analysis يمكن أن يكون الخطوة الأولى في مشروع تعلم الآلة، حيث يتم تحليل البيانات لفهم خصائصها وتحديد كيفية استخدامها في النماذج. يمكن استنتاج إذا أنّ مصطلح Data Analytics يشمل أدوات وتقنيات أكثر تعقيدا وأهمية في معالجة البيانات الكبيرة.

بالنسبة ل Data Analytics فهو تحليل البيانات التحليلي و يعتبر مفهوم أوسع يشمل العديد من التقنيات والمنهجيات لتحليل البيانات، ويتضمن Data Analysis كجزء منه، فهو يشمل Data Analysis: تحليل البيانات للوصول إلى استنتاجات معينة. Predictive Analytics: التنبؤ بما قد يحدث في المستقبل بناء على البيانات الحالية. Prescriptive Analytics: تقديم توصيات بناء على التحليلات. أما مجال Data Analysis أو تحليل البيانات فهو يركز بشكل رئيسي على معالجة وفهم البيانات لإيجاد أنماط أو استخلاص نتائج معينة، و هو جزء من Data Analytics ولكنه أقل شمولا، حيث يركز فقط على تفسير البيانات الحالية. و في تعلم الآلة والتعلم العميق، التركيز الرئيسي عادة يكون على Data Analytics بشكل أوسع، حيث أنه يتطلب معالجة البيانات لضمان أن البيانات جاهزة للاستخدام في تدريب النماذج، و تحليلها لفهم الأنماط والعلاقات داخل البيانات التي تساعد في بناء النموذج، وكذا استخدام التقنيات التحليلية مثل الخوارزميات التنبؤية للتنبؤ أو التصنيف بناء على البيانات.

هناك عدة طرق لاخفاء النص أو العنصر, سوف أقوم بشرح بعضها بداية لدينا عنصر p في كود html <p>نص مخفي</p> الطريقة الاولى لاخفائه كالتالي p{ visibility:hidden } قمنا بإعطاء العنصر خاصية visibility ومعناها باللغة العربية "الظهور" وقمنا باسناد القيمة hidden والتي معناها بالعربية اخفاء الطريقة الثانية كالآتي p{ display: none; } قمنا بإعطاء العنصر خاصية display وأسندنا القيمة none لها أي لن يظهر العنصر الطريقة الثالثة من الممكن أن نقوم باعطاء العنصر صنف فليكن اسم الصنف hiddentext فيكون الكود كالتالي <p class="hiddentext">نص مخفي</p> ونقوم باعطاء الصنف بعض التنسيقات التي تجعله لا يظهر مثل أن نقوم بتغير مكان العنصر ,كالتالي .hiddentext { position: absolute top: 0px; left: -5000px; } قمنا بتغيير موضع العنصر وحددنا مكانه بالنسبة للشاشة من اتجاه الشمال ومن اتجاه الأعلى, سوف يتغير موضع العنصر وسوف يصبح غير ظاهر

يمكنك إخفاء العنصر من خلال خاصية visibility كالتالي: h1 { visibility: hidden; } سيظل مكان النص موجود ولكن فارغ، وإن أردتِ حذف النص ومكانه أيضًا نستخدم خاصية display كالتالي: h1 { display: none; }