لوحة المتصدرين

السلام عليكم هل يفضل ان اتعلم Google Cloud او Azure عشان العمل في مجال علم البيانات والذكاء الاصطناعي واي الفرق مابين دول وبين Kaggle Notebook ؟

السلام عليكم هو انا ازي اقدرم في Google Summer of Code 2025 في حاجه خاص في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي ؟

لا اعلم كيف ظهرت هذه المشكلة وحذفت لارغون واعدت تثبيته من جديد ومازالت المشكلة ذاتها هل ممكن حل ؟ تظهر عند محاولة انشاء مشروع لارافيل جديد او تثبيت composer في اي مشروع

جعلت deepseek يعطيني هذا الكود ، ما رآيكم؟ import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_weather_data(): try: url = 'https://world-weather.info/' headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36" } response = requests.get(url, headers=headers) response.raise_for_status() soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # العثور على القسم الرئيسي resorts_section = soup.find('div', id='resorts') if not resorts_section: raise ValueError("لم يتم العثور على قسم المدن") weather_data = [] # استخراج البيانات من كل كتلة resorts-blocks for block in resorts_section.find_all('div', class_='resorts-blocks'): for city_div in block.find_all('div'): # استخراج اسم المدينة city_link = city_div.find('a') if not city_link: continue city = city_link.text.strip() country = city_link['href'].split('/')[-3].replace('_', ' ').title() # استخراج درجة الحرارة وحالة الطقس temp_span = city_div.find('span') if temp_span: temperature = temp_span.text.strip() weather_icon = temp_span.find('span', class_='tooltip') condition = weather_icon['title'] if weather_icon else "غير معروف" else: temperature = "N/A" condition = "غير معروف" weather_data.append({ 'البلد': country, 'المدينة': city, 'درجة الحرارة': temperature, 'حالة الطقس': condition }) # عرض النتائج print(f"تم استخراج بيانات {len(weather_data)} مدينة:") for i, item in enumerate(weather_data, 1): print(f"{i}. {item['المدينة']}, {item['البلد']}:") print(f" - درجة الحرارة: {item['درجة الحرارة']}") print(f" - الحالة الجوية: {item['حالة الطقس']}") print("-" * 40) return weather_data except Exception as e: print(f"حدث خطأ: {e}") return None # تشغيل الدالة get_weather_data()

ستجد أسفل فيديو الدرس في نهاية الصفحة صندوق تعليقات كما هنا، أرجو طرح الأسئلة أسفل الدرس وليس هنا في قسم أسئلة البرمجة حيث نطرح الأسئلة العامة الغير متعلقة بمحتوى الدورة أو الدرس، وذلك لمساعدتك بشكل أفضل.

إذا كنت تريد العمل في مجال علم البيانات والذكاء الاصطناعي، فإن اختيارك بينهما يعتمد على عدة عوامل مثل بيئة العمل التي تستهدفها والأدوات المتاحة، بالنسبة ل Google Cloud يعتبر خيارا قويا في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بسبب أدواته المتكاملة مثل TensorFlow وVertex AI، كما أنه يدعم بشكل جيد بيئات Jupyter Notebooks المشابهة لـ Kaggle، و من ناحية أخرى Azure يقدم حلول ممتازة أيضا، خاصة إذا كنت تعمل في شركات تعتمد على منتجات Microsoft، حيث يوفر Azure Machine Learning وخدمات Cognitive Services التي تسهل بناء نماذج الذكاء الاصطناعي. بالنسبة لـ Kaggle Notebooks، فهي بيئة مجانية مخصصة لتحليل البيانات، و لكن لا يمكن إعتبارها بديل مباشر عن Google Cloud أو Azure التي توفر موارد قوية و تسهيلات في هذا المجال، و لكن يمكنك البدء بـ Kaggle لاكتساب الخبرة، ثم الانتقال إلى إحدى المنصتين السحابيتين للتوسع في المشاريع الأكثر تعقيدا.

إن GSoC هي مشاريع مفتوحة المصدر وهي تعتمد على المساهمة في مشاريع برمجية مفتوحة المصدر تحت إشراف مرشدين . ويتم التركيز على العمل الجماعي والتعلم من المجتمع . أما Kaggle فهي مسابقات تحليل البيانات وتركز بشكل أساسي على حل تحديات تحليل البيانات أو الذكاء الاصطناعي عبر المنافسة الفردية أو فريق معا.

إذا أتقنت إحدى المنصتين، سواء Google Cloud أو Azure، فستتمكن من إتقان الأخرى بسرعة، لأن المفاهيم الأساسية متشابهة، الفرق الأساسي يكمن في الأدوات والواجهات، لكن الفهم العميق لإحدى المنصتين سيسهل عليك التكيف مع الأخرى، أما الاختيار بينهما يعتمد على الشركة والمنصة التي تستخدمها، فإذا كنت تستهدف العمل مع شركات تعتمد على نظام مايكروسوفت فقد يكون Azure هو الخيار الأفضل، أما إذا كنت تركز على بيئات تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتحليلات الضخمة Google Cloud أكثر ملاءمة. أما بالنسبة لـ Kaggle Notebooks، فهي بيئة مجانية مخصصة لتحليل البيانات وتجربة النماذج بشكل سريع، لكنها ليست بديلا عن منصات السحابة مثل Google Cloud أو Azure التي توفر موارد حوسبة أقوى وقدرة على نشر النماذج على نطاق واسع.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. إذا كنت تريد بالفعل العمل في مجال علم البيانات والذكاء الاصطناعي فإن تعلم Google Cloud أو Azure أمر جيد و لكن الأفضل يعتمد على احتياجاتك وما هو سوق العمل الذي تستهدفه. وإليك المقارنة بينهما : Google Cloud (GCP) : مناسب للذكاء الاصطناعي والتعلم العميق حيث يوفر لك خدمات قوية مثل Vertex AI وBigQuery ML وهو مدمج بشكل جيد مع TensorFlow وTPUs وهي وحدات المعالجة السحابية. قوي جدا في تحليل البيانات الضخمة خاصة باستخدام BigQuery، وهو أسرع و أسهل من حلول كثيرة في Azure. يمكنك بسهولة نقل النماذج بين Kaggle وGoogle Cloud. Microsoft Azure : تستخدمه الشركات الكبيرة والحكومية بكثرة وهو موجود كثيرا في سوق العمل. يحتوي على Azure Machine Learning وCognitive Services التي تدعم التدريب والاستدلال للنماذج بسهولة لهذا إذا كنت تريد تكامل أفضل مع Kaggle وبيئة متكاملة للذكاء الاصطناعي، فإن Google Cloud (GCP) قد يكون خيار جيد لك.أما إذا كنت تريد العمل في شركات تستخدم منتجات Microsoft فإن Azure قد تكون جيدة لك. أما Kaggle Notebook فهي بيئة مجانية وسهلة لاختبار الأكواد وتحليل البيانات بسرعة.ويدعم GPU مجانا لفترات محدودة ولكنه ليس قويا كسحابة متكاملة وهو غير مناسب للمشاريع الكبيرة أو التشغيل المستمر للذكاء الاصطناعي.و لا يمكنك الاعتماد عليه في الإنتاج (production) مثل Google Cloud أو Azure.

تمام جدا الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير طيب اي الفرق مابين المشاربع دي ومشاربيع Kaggle ؟

حاول اختيار المنظمات المشاركة في AI/Data Science حيث في كل عام تشارك منظمات مفتوحة المصدر تعمل في الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، معالجة البيانات مثل: PyTorch, Hugging Face وغيرها، يمكنك الإطلاع على قائمة المنظمات السابقة حتى تأخذ فكرة عليها، أو يمكنك الإطلاع على قائمة المنظمات الخاصة بهذه السنة و إستخدم الفلترة عن طريق تحديد المجالات التي تريد مثل Artificial Intelligence و Data. و ستجد في القائمة على الجهة اليمنى وسائل الإتصال الخاصة بالمنظمة حاول التواصل معهم لتأخذ فكرة على النوعية المشاريع التي سيقومون بها.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. إن باب التقديم قد تم فتحه بالفعل من يوم 24 مارس السابق أى قبل 5 أيام ويظل باب التقديم مفتوح حتى يوم 8 أبريل . يمكنك الدخول على هذا الرابط الخاص ب Google Summer of Code 2025 : https://summerofcode.withgoogle.com/ يجب عليك استكشاف المنظمات المشاركة التي تقدم مشاريع في مجال علوم البيانات والذكاء الاصطناعي وحاليا هناك 185 منظمة مشاركة يمكنك تصفيتها حسب اهتماماتك ولغات البرمجة وإليك الرابط التالي لجميع المنظمات المشاركة : https://summerofcode.withgoogle.com/programs/2025/organizations بعد ذلك يجب عليك تواصل مع المنظمات التي تهمك عبر وسائل الاتصال الموجودة في الموقع السابق. وتأكد من تقديم مقترح مشروعك الذي تريد المشاركة به على الموقع قبل موعد الإغلاق 8 إبريل. وإليك الفيديو التالي لمزيد من المعلومات حول كيفية كتابة اقتراح ناجح : وهذا الرابط للأسئلة الشائعة التي من الممكن أن تتسائل بخصوصها : https://developers.google.com/open-source/gsoc/faq?hl=ar

السلام عليكم ورحمه الله تعالي وبركاته تقبل الله منا ومنكم صالح الاعمال وكل عام وانتم ب خير يا احباب اود ان اطرح عليكم مسألة حيرتني let age; age = 20; if (age > "30") { console.log("Good"); } else { console.log(age.repeat(3)); } في type script في هذا الكود من المفترض ان age من نوع any ولكن يظهر خطأ لأنه يعتبر النوع number ولكن بشكل ضمني لاني عندما امرر الفاره علي let age; اجد ان نوعه لا يزال any كما هو موضح بالصوره ومن المفترض ان يظهر الخطأ في Execution time وليس في عمليه compiling فأريد ان اعرف اكثر عن كيفيه تعامل type script مع auto annotation وجزاكم الله خيراً

وعليكم السلام ورحمة الله تعالى وبركاته، فيهما تشابه، يشبه تحليل الصور قبل التدريب الدقة التحليلية المستخدمة في تقييم البيانات الطبية. يقوم الباحثون باستكشاف المجموعات البيانية بشكل شامل من خلال فحص توزيع الفئات والخصائص الإحصائية، كما يحللون بيانات الصور الوصفية للكشف عن التحيزات المحتملة وتقييم التمثيل الديموغرافي. كما تشمل هذه العملية تحديد الفئات الفرعية الممثلة تمثيلا ناقصا، وتقييم جودة الصور، واكتشاف التحديات. وهذا تماما كما يدرس الباحثون الطبيون عوامل خطر المرضى، يقوم خبراء رؤية الكمبيوتر أيضا بفحص البيانات لضمان المتانة والموثوقية والدقة.