لوحة المتصدرين

لاشك أن أي مطور تطبيقات سمع بلغة البرمجة كوتلن Kotlin ولغة جافا Java فهما من لغات البرمجة القوية والمستخدمة بشكل كبير مع نظام التشغيل أندرويد، وبالرغم من أن لغة جافا قد خسرت معركة نظام أندرويد لصالح لغة كوتلن بعد أن أعلنت جوجل عام 2017 أن كوتلن هي اللغة الرسمية المعتمدة لنظام التشغيل أندرويد وأنها أكثر ملاءمةً لتطبيقات الهواتف المحمولة الجديدة، إلا أن كلا اللغتين تملكان العديد من نقاط القوة، ومن المهم للمطورين فهم الاختلافات اللغوية بينهما لتحقيق انتقال سهل من جافا إلى كوتلن. سنناقش في هذا المقال مميزات كل لغة من هاتين اللغتين، ونسلط الضوء على أبرز جوانب التشابه والاختلاف بينهما لنساعدك على تحديد اللغة الأنسب لك من بينهما والانتقال بسلاسة بينهما. هل لغة كوتلن ولغة جافا متشابهتان؟ نعم، حيث تملك هاتان اللغتان الكثير من القواسم المشتركة، فكلتاهما تعملان على آلة جافا الافتراضية JVM ولن يحتاج المطورون للقلق بشأن كتابة الأكواد البرمجية الأصلية للآلة، ويمكن للغتين أن تستدعيا أكواد بعضهما البعض بسهولة-بمعنى أن بإمكانك استدعاء أكواد جافا من داخل أكواد كوتلن- والعكس صحيح. كما يمكن استخدام لغة جافا في تطبيقات الواجهة الخلفية التي تعمل من طرف الخادم وفي تطبيقات قواعد البيانات وتطبيقات الواجهة الأمامية والأنظمة المدمجة وتطبيقات الجوال وغيرها من أنواع التطبيقات المتنوعة الأخرى، وكذلك تتميز لغة كوتلن أيضًا بأنها لغة متعددة الاستخدامات فهي تعمل على أي نظام تشغيل يدعم آلة جافا الافتراضية JVM وتعد اللغة الرسمية لتطوير تطبيقات أندرويد، ويمكن كذلك استخدامها في برمجة تطبيقات جافا سكريبت من خلال مشروع Kotlin/JS الذي يسمح بكتابة شيفرات مشتركة بين اللغتين، ولتطوير تطبيقات من طرف الخادم، وتطبيقات الويب، وتطبيقات سطح المكتب. إن لغة جافا هي لغة أقدم وأكثر نضجًا من كوتلن، فقد صدرت لأول مرة في عام 1996، بينما أُطلِق أول إصدار من كوتلن Kotlin 1.0 في عام 2016، وبالرغم من ذلك تمكنت لغة كوتلن من فرض نفسها بسرعة وأصبحت اللغة الرسمية المفضلة لتطوير نظام التشغيل أندرويد في عام 2019، ويمكن القول بأننا إذا استثنينا مجال الأندرويد، فلن يكون هناك أي مميزات ترجح كفة كوتلن على جافا. وإليك الجدول التالي الذي يوضح تطور لغتي البرمجة Java و Kotlin: السنة جافا كوتلن 1995–2006 JDK Beta, JDK 1.0, JDK 1.1, J2SE 1.2, J2SE 1.3, J2SE 1.4, J2SE 5.0, Java SE 6 لم تكن لغة كوتلن موجودة 2007 بدء العمل على مشروع Project Loom لم تكن لغة كوتلن موجودة بعد 2010 لم يطلق إصدار جديد من جافا بدء تطوير كوتلن 2011 Java SE 7 الإعلان عن مشروع كوتلن 2012 لم يطلق إصدار جديد من جافا اعتبار لغة كوتلن مفتوحة المصدر 2014 Java SE 8 (LTS) لم يطلق إصدار جديد من كوتلن 2016 لم يطلق إصدار جديد من جافا Kotlin 1.0 2017 Java SE 9 Kotlin 1.2 والإعلان عن دعم Kotlin لنظام أندرويد. 2018 Java SE 10, Java SE 11 (LTS) Kotlin 1.3 ودعم الروتينات المساعدة coroutines 2019 Java SE 12, Java SE 13 Kotlin 1.4 (توافق مع Objective-C و Swift) والإعلان عن كوتلن كلغة مفضلة للمطورين من قبل جوجل. 2020 Java SE 14, Java SE 15 لم يطلق إصدار جديد من كوتلن 2021 Java SE 16, Java SE 17 (LTS) Kotlin 1.5, Kotlin 1.6 2022 Java SE 18, JDK 19 Kotlin 1.7 (alpha version of Kotlin K2 compiler), Kotlin 1.8 2023 Java SE 20, Java SE 21, JDK 20, JDK 21 Kotlin 1.9 2024 Java SE 22 Kotlin 2.0 مقارنة بين كوتلن وجافا من ناحية الأداء واستهلاك الذاكرة قبل الخوض في تفاصيل مميزات لغتي كوتلن وجافا، لنقارن أداءهما واستهلاكما للذاكرة حيث يشكل هذان العاملان اعتبارين مهمين لكل من المطورين والمستخدمين على حد سواء. أولًا: من ناحية الأداء على الرغم من أن كوتلن و جافا ولغات البرمجة الأخرى التي تنفذ على الآلة الافتراضية JVM الأخرى مختلفة في عدة عوامل عن بعضها، إلا أنها متشابهة إلى حد ما في الأداء، لا سيما عند مقارنتها مع عائلة اللغات المعتمدة على المصرّفات والتي تنفذ على المعالج الخاص بالآلة مثل مُصرّف GCC أو Clang ، فقد صممت آلة جافا الافتراضية JVM في الأصل لاستهداف الأنظمة المدمجة محدودة الموارد التي كانت متوفرة في فترة التسعينيات، وهذا فرض قيدين أساسيين على هذه اللغات لتتمكن من العمل بكفاءة على موارد محدودة وهما: جعل شيفرة البايت لآلة جافا الافتراضية بسيطة قد المستطاع: إذ يحتوي الإصدار الحالي من آلة جافا الافتراضية JVM التي تترجم لغتي كوتلن وجافا، على 205 تعليمة فقط، في حين يمكن للمعالجات الحديثة x64 أن تدعم وتنفذ أكثر من 6000 تعليمة مشفرة اعتمادًا على طريقة العد. التحسين في وقت التشغيل Runtime: فأسلوب تعدد المنصات الذي يعتمد على كتابة الكود مرة واحدة وتشغيله في أي مكان يساعد على إجراء عمليات تحسين الأداء في وقت تشغيل الكود (وليس في وقت تصريفه compile-time)، بعبارة أخرى تقوم آلة جافا الافتراضية JVM بترجمة معظم شيفرة البايت الخاصة بها إلى تعليمات في وقت التشغيل، فعند ترجمة كود جافا أو كوتلن لا يحول هذا الكود مباشرةً إلى كود الآلة بل يحول إلى كود بايت byte code وسيط ثم تترجم الآلة الافتراضية هذا الكود الوسيط إلى تعليمات يمكن للجهاز فهمها أثناء تشغيل البرنامج، وبالتالي تؤجل بعض عمليات التحسين لحين تشغيل البرنامج بشكل فعلي. كما يمكن استخدام تطبيقات مفتوحة المصدر لآلة جافا الافتراضية JVM مثل HotSpot لتحسين الأداء إذ تقوم في هذه الحالة بتجهيز كود بايت مسبق الترجمة pre-compiles لتشغيله بشكل أسرع من خلال المفسر interpreter. فكما ترى تتبع كل من جافا وكوتلن أساليب متشابهة لترجمة وتشغيل التعليمات البرمجية لذا لا توجد سوى اختلافات طفيفة في الأداء بينهما سببها بعض الخصائص الفريدة المميزة لكل لغة، على سبيل المثال: تتجنب لغة كوتلن استدعاء الدوال باستخدام الدوال المباشرة inline functions مما يحسن أداءها، بينما تعتمد جافا على الدوال التي تتطلب تخصيص ذاكرة إضافية. تتجنب كوتلن استخدام الدوال العليا higher-order functions التي تستخدمها جافا لامدا Java lambda في الاستدعاء الديناميكي للدالة من خلال التعليمة InvokeDynamic مما يحسن الأداء. تحتوي شيفرة كود البايت bytecode التي تولدها لغة كوتلن على ميزة التحقق من القيم الفارغة عند استخدام التبعيات الخارجية، مما يبطئ أداءها مقارنةً بجافا. ثانيًا: من ناحية الذاكرة صحيح أن استخدام الكائنات للأنواع الأساسية (وهو الأسلوب المتبع في لغة كوتلن) يتطلب تخصيصًا أكثر للذاكرة مقارنة باستخدام أنواع البيانات الأولية (وهو الأسلوب المتبع في لغة جافا) من الناحية النظرية، لكن من الناحية العملية تستخدم تعليمات كود البايت في لغة جافا تقنية التغليف التلقائي autoboxing وفك التغليف unboxing للتعامل مع الكائنات والتي يمكن أن تضيف حملًا وعبئًا حسابيًا عند استخدامها بشكل مفرط. على سبيل المثال، لا تقبل الدالة String.format الخاصة بجافا سوى الكائنات كدخل لها، لذلك لذلك عند الحاجة لتنسيق عدد صحيح من نوع int في جافا، يتم تغليفه تلقائيًا في كائن من نوع Integer قبل استدعاء الدالة String.format. ويمكن القول بشكل عام، لا توجد اختلافات كبيرة بين لغتي جافا وكوتلن فيما يتعلق بالأداء والذاكرة، وبالرغم من أنك قد تجد معايير أداء مختلفة عبر الإنترنت تظهر اختلافات طفيفة في الاختبارات الدقيقة بين هاتين اللغتين، ولكن لا يمكن تعميم هذه النتائج. والجدير بالملاحظة أن الأداء واستهلاك الذاكرة لا ينبغي أن يكونا العاملين الأساسيين في اختيارك بين كوتلن أو جافا ومن الأفضل التركيز على عوامل أخرى مثل المميزات الخاصة بكل لغة. مقارنة الميزات الفريدة لكل من لغتي كوتلن وجافا تشترك لغتا كوتلن وجافا في العديد من السمات الأساسية، لكن كل لغة تقدم ميزات فريدة ومختلفة عن الأخرى، فمنذ أن أصبحت كوتلن لغة جوجل المفضلة لتطوير أندرويد، برزت ميزات مثل الدوال الإضافية وإمكانية تعيين القيم null بشكل صريح Explicit nullability بكونها الميزات الأكثر فائدة للغة، من ناحية أخرى عند استخدام كوتلن فإن أكثر الميزات التي سنفتقدها والتي كانت تتيحها لغة جافا هي الكلمة المفتاحية protected والمعامل الشرطي الثلاثي ternary operator الذي يمكننا من التعبير عن الشروط بطريقة قصيرة ومختصرة. لنقم بتحليل مفصل للمميزات المتاحة في كولن مقارنةً بجافا، يمكنك تنفيذ الأمثلة التالية المكتوبة بلغة كوتلن وجافا لفهم الفروقات بشكل عملي. إليك بعض الميزات البارزة في لغة كوتلن بالمقارنة مع لغة جافا: الخاصية كوتلن جافا الوصف الدوال الإضافية Extension functions نعم لا تسمح لك بتوسيع صنف أو واجهة بوظائف جديدة من خلال تعريف التوابع أو الخصائص الإضافية فقط دون الحاجة إلى إنشاء أصناف جديدة class Example {}<br />// extension function declaration fun Example.printHelloWorld() { println("Hello World!") }<br /><br />// extension function usage Example().printHelloWorld() التحويلات الذكية Smart casts نعم لا تتبع الشروط داخل عبارة if الشرطية، وتحويل الأنواع تلقائياً بطريقة آمنة.<br /><br /> fun example(a: Any) { if (a is String)<br /> { println(a.length) <br />// automatic cast to String } } كما توفر لغة كوتلن معاملات تحويل آمنة بين الأنواع تعيد null عند حدوث خطأ في عملية التحويل ومعاملات تحويل غير آمنة ترمي استثناء عند حدوث خطأ في التحويل // unsafe "as" cast throws exceptions val a: String = b as String // safe "as?" cast returns null on failure val ? String? = d as? String الدوال المباشرة Inline functions نعم لا تقلل من التحميل الزائد للذاكرة وتحسن سرعة الكود عن طريق تضمين رمز الدالة (نسخه إلى موقع الاستدعاء) inline fun example() دعم مدمج لمفهوم التفويض delegation نعم لا تدعم نمط التفويض بشكل مدمج باستخدام الكلمة المفتاحية by class Derived(b: Base) : Base by b كتابة أسماء مستعارة أو بديلة لأنماط البيانات نعم نعم توفر أسماء مختصرة أو مخصصة لأنماط البيانات والتوابع والأصناف لتسهيل قراءتها typealias ShortName = LongNameExistingType الحقول غير الخاصة بالصنف لا نعم توفر جافا كافة معاملات تعديل الوصول الأربعة وهي المحمي protected والافتراضي default المعروف أيضًا بمعامل الحزمة الخاص package-private بالإضافة إلى معامل الوصول العام public والخاص private. بينما تفتقد كوتلن لمعامل تعديل الوصول المحمي والافتراضي. العامل الثلاثي Ternary operator لا نعم يستبدل عبارة if/else بكود أبسط وأكثر قابلية للقراءة: if (firstExpression) { // if/else variable = secondExpression; } else { variable = thirdExpression; } // ternary operator variable = (firstExpression) ? secondExpression : thirdExpression; توسيع نطاق البيانات بصورة ضمنية لا نعم تسمح لغة جافا بالتحويل التلقائي من نوع بيانات أصغر إلى نوع بيانات أكبر مثلًا من عدد صحيح إلى عشري بصورة تلقائية في حين لا تقوم كوتلن بذلك int i = 10; long l = i; // first widening conversion: int to long float f = l; // second widening conversion: long to float الاستثناءات المتحقق منها Checked exceptions لا نعم يحتاج المصرف إلى طريقة للتعامل مع الاستثناءات التي تقع عند تنفيذ البرنامج إما باستخدام الكلمة المفتاحية throws أو من خلال كتلة تعليمات try-catch ملاحظة: تم تصميم الاستثناءات التي يجب التحقق منها لتشجيع المطورين على تصميم برمجيات قوية. ومع ذلك، يمكن أن تؤدي إلى هذه الاستثناءات لزيادة حجم الكود، وتجعل عملية إعادة التصميم صعبة، وتؤدي إلى معالجة سيئة للأخطاء عند استخدامها بطريقة غير صحيحة. لذا فإن مسألة تحديد فيما إذا كانت هذه الميزة إيجابية أم سلبية تعتمد على احتياجات المطورين. هناك موضوع واحد تم استبعاده عمدًا من هذا الجدول وهو التعامل مع القيم الفارغة null في كل من لغتي كوتلن وجافا. إذ يستحق هذا الموضوع مقارنة أكثر تفصيلاً بين اللغتين لذا سنناقشه بشكل منفصل في الفقرة التالية. الفرق بين كوتلن وجافا في التعامل مع القيم الفارغة null إن ميزة عدم قبول القيم الفارغة هي واحدة من أروع ميزات كوتلن. إذ توفر هذه الميزة الوقت على المطورين ولا تضطرهم للتعامل مع الاستثناء من نوع NullPointerExceptions (وهو أحد الاستثناءات التي تطلق في وقت التشغيل RuntimeExceptions). ففي لغة جافا يمكنك بشكل افتراضي تعيين قيمة فارغة لأي متغير على النحو التالي: String x = null; // Running this code throws a NullPointerException try { System.out.println("First character: " + x.charAt(0)); } catch (NullPointerException e) { System.out.println("NullPointerException thrown!"); } أما في لغة كوتلن فلديك خياران، إما تجعل المتغير يقبل قيم فارغة nullable أو لا يقبل قيم فارغة non-nullable كما يلي: // This line throws a compile-time error because you can't assign a null value nonNullableNumber = null var nullableNumber: Int? = 2 // This line does not throw an error since we used a nullable variable nullableNumber = null يفضل استخدام المتغيرات non-nullable بشكل افتراضي، وتجنب استخدام المتغيرات nullable للحصول على أفضل الممارسات. ملاحظة: الهدف من الأكواد المكتوبة بكوتلن ومقارنتها مع أكواد مكتوبة بلغة جافا هو توضيح الاختلافات بين اللغتين وفي حال كنت مبتدئًا في لغة كوتلن تجنب قدر المستطاع تعيين المتغيرات لتكون nullable بدون هدف أو عند تحويل كود جافا إلى كوتلن. ومع ذلك، هناك بعض الحالات التي قد تستخدم فيها المتغيرات التي تقبل القيم null في كوتلن ومن بين هذه الحالات نذكر: الحالة مثال عندما تبحث عن عنصر في قائمة غير موجود (عادةً عند التعامل مع بنية لتخزين ومعالجة البيانات). val list: List<Int> = listOf(1,2,3) val searchResultItem = list.firstOrNull { it == 0 } searchResultItem?.let { // Item found, do something } ?: run { // Item not found, do something } عندما تريد تهيئة متغير في وقت التنفيذ وليس في لحظة الإعلان عنه باستخدام lateinit. lateinit var text: String fun runtimeFunction() { // e.g., Android onCreate text = "First text set" // After this, the variable can be used } ينصح بعدم المبالغة في استخدام التعليمة lateinit التي تؤجل تهيئة المتغير حتى يتم الوصول إليه لأول مرة بشكل مفرط مع لغة كوتلن باستثناء الحالات التي لا يمكنك فيها معرفة قيمة المتغير عند إعلانه، أو عند الحاجة لربط العرض view bindings أي ربط عناصر واجهة المستخدم (مثل الأزرار والنصوص والصور وما إلى ذلك) بمتغيرات في الشيفرة البرمجية، كي تتمكن من لتحكم فيها والتفاعل معها من خلال العرض وإجراء حقن قيم للمتغيرات في وقت التشغيل variable injections في أندرويد. @Inject // With the Hilt library, this is initialized automatically lateinit var manager: SomeManager lateinit var viewBinding: ViewBinding fun onCreate() { // i.e., Android onCreate binding = ActivityMainBinding.inflate(layoutInflater, parentView, true) // ... } بشكل عام، تتعامل لغة كوتلن مع القيم الفارغة null بمرونة أكبر وتوفر تجربةً محسنةً مقارنةً بلغة جافا. الاختلافات في الميزات المشتركة بين جافا وكوتلن على الرغم من أن كل لغة لها ميزات فريدة، إلا أن كوتلن و جافا تشتركان في العديد من الميزات أيضًا، ومن الضروري فهم خصوصية كل لغة من أجل الانتقال بسلاسة بين اللغتين. لنقم بفحص أربعة مفاهيم مشتركة بين جافا وكوتلن لكنها تعمل بشكل مختلف في كل لغة: الميزة جافا كوتلن كائنات نقل البيانات بين طبقات التطبيق المختلفة DTOs توفر سجلات جافا Java records طريقة مناسبة لنقل المعلومات عن البيانات أو حالة هذه البيانات كما تتضمن التوابع المساعدة toString و equals و hashCode بشكل افتراضي وهي متاحة منذ إصدار جافا SE 15: public record Employee( int id, String firstName, String lastName ) توفر لغة كوتلن أصناف البيانات data classes وهي تعمل بشكل مشابه لسجلات جافا كما تتوفر فيها توابع مدمجة مساعدة toString و equals وcopy: data class Employee( val id: Int, val firstName: String, val lastName: String ) تعبيرات لامدا Lambda expressions تتوفر تعبيرات لامدا في جافا منذ الإصدار جافا 8 وهي تملك بنية بسيطة كالتالي parameter -> expressionوتستخدم القوسين المتعرجين لتمرير الوسطاء(parameter1, parameter2) -> { code } كما في المثال التالي الذي يستخدم تعبيرات لامدا لصباعة عناصر قائمة أعداد صححية: ArrayList ints = new ArrayList<>(); ints.add(5); ints.add(9); ints.forEach((i) -> { System.out.println(i); }); تكتب تعبيرات لامدا في كوتلن بالصيغة التالية { parameter1, parameter2 -> code } وتحيط بها دائمًا الأقواس المتعرجة على سبيل المثال يستخدم الكود التالي تعبير لامدا لتعريف دالة بسيطة تقارن طول سلسلتين نصيتين: var p: List = listOf("firstPhrase", "secondPhrase") val isShorter = { s1: String, s2: String -> s1.length < s2.length } println(isShorter(p.first(), p.last())) التزامن Concurrency توفر الخيوط threads في لغة جافا ميزة تنفيذ مهام متزامنة وتسهل الحزمة java.util.concurrency التعامل مع تعدد المهام من خلال توفير أصناف خاصة مثل Executor و ExecutorService (كما يمكن مشروع Project Loom لتحسين جافا من إنجاز التزامن بطريقة أسرع من خلال توفير خيوط خفيفة الوزن lightweight threads). تعمل الروتينات المساعدة في كوتلن التي توفرها مكتبة kotlinx.coroutines على تسهيل التزامن وتعدد المهام، كما تتضمن قسم خاص لتعدد الخيوط multithreading. ويساهم مدير الذاكرة في إصدار Kotlin 1.7.20 والإصدارات الأحدث بتقليل القيود السابقة على تنفيذ التزامن وتعدد الخيوط للمطورين الذين ينتقلون بين نظام التشغيل أندرويد Android وآي أو إس iOS. السلوك الثابت في الأصناف Static behavior in classes تسهل الأعضاء الثابتة أو الستاتيكية static members في جافا مشاركة التعليمات البرمجية بين كائنات الصنف وتضمن إنشاء نسخة واحدة فقط من العنصر. ويمكن تحقيقها من خلال كتابة الكلمة المفتاحية static قبل المتغيرات والدوال والكتل: class Example { static void f() {/…/} } تتيح الكائنات المرافقة للأصناف companion objects في كوتلن من تحقيق السلوك الثابت للأصناف ومشاركة التعليمات البرمجية بين كائنات الصنف فالأعضاء في الكائن المرافق تكون مشتركة بين جميع كائنات الصنف ولا حاجة لإنشاء كائن منه لاستخدامها، ولكن صياغتها ليست بسيطة كما هو الحال في جافا: إليك مثال على كيفية استخدام كائن مرفق في كوتلن:\ class Example { companion object { fun f() {/…/} } } بالطبع، تملك كل من لغة البرمجة كوتلن وجافا أيضًا تراكيب مختلفة في كتابة التعليمات البرمجية، ولن نناقش كل الاختلافات هنا في سياق المقال الحالي، لكننا سنكتفي بالاطلاع على طريقة كتابة الحلقات التكرارية في كل لغة وهذا سيمنحك فكرة عن الأسلوب العام لكتابة تعليمات كل لغة: نوع الحلقة جافا كوتلن حلقة for باستخدام in for (int i=0; i<=5; i++) { System.out.println("printed 6 times"); } for (i in 0..5) { println("printed 6 times") } حلقة for باستخدام until for (int i=0; i<5; i++) { System.out.println("printed 5 times"); } for (i in 0 until 5) { println("printed 5 times") } forEach List<String> list = Arrays.asList("first", "second"); for (String value: list) { System.out.println(value); } var list: List<String> = listOf("first", "second") list.forEach { println(it) } while int i = 5; while (i > 0) { System.out.println("printed 5 times"); i--; } var i = 5 while (i > 0) { println("printed 5 times") i-- } احرص على الفهم العميق لميزات لغة كوتلن فهذا سيساعدك في التحول بين كوتلن وجافا بسهولة وسلاسة هل أختار جافا أم كوتلن من أجل مشاريع أندرويد لقد ناقشنا حتى الآن العديد من العوامل المهمة التي يجب التفكير فيها عند اتخاذ القرار بين كوتلن وجافا في من وجهة نظر عامة، لكن لا تكتمل عملية المقارنة بين لغتي كوتلن وجافا إذا لم نتطرق للحديث عن نظام أندرويد. فإذا كنت تنوي تطوير تطبيق أندرويد من الصفر وتتساءل ما إذا كان يجب عليك أن تستخدم جافا أو كوتلن فينصح بأن تختار كوتلن بدون أي تردد فهي لغة الأندرويد المفضلة لدى جوجل كما ذكرنا سابقًا. ورغم ذلك، فإن الإجابة على هذا السؤال قد يخضع لاعتبارات أخرى بالنسبة لتطبيقات الأندرويد المطورة مسبقًا. إذا يجب عليك أيضًا مناقشة أمور إضافية مثل مسألة الأعباء التقنية والكلفة المرتبطة بتعديل التقنية المستخدمة في هذه التطبيقات من لغة جافا إلى كوتلن وخبرة المطور Developer Experience الذي يعرف من قبل جافا ويتوجب عليه تعلم لغة جديدة! فإذا كان لدى شركة ما تطبيق أندرويد يستخدم جافا، فمن المستبعد أن تعيد برمجته من جديد بكوتلن بل ستفضل إضافة ميزات جديدة له فقط، وهذا أمر مفهوم. فطبيعة السوق تنافسية وتتطلب دورة سريعة لتحديثات التطبيق. لكن يجب الانتباه فالعبء التقني له تأثير خفي، فهو يزيد من التكاليف مع كل تحديث لأن المهندسين يضطرون للتعامل مع الشيفرة غير المستقرة التي من الصعب إعادة تنظيمها، وقد يدخل الشركات في دورة لا نهائية من التكاليف الباهظة الناتجة عن كثرة عمليات التعديل. وقد يكون من الأجدى التوقف عن تعديل الأكواد القديمة والاستثمار في حلول طويلة الأمد، حتى لو تطلب ذلك عمليات إعادة كتابة الكود البرمجي من جديد أو تحديث كود البرنامج لاستخدام لغة حديثة مثل كوتلن. كما أن استخدام لغة برمجة جديدة من قبل المطورين أمر يستحق النقاش حيث يمكن أن يفيد المطورين باختلاف خبراتهم إذ: يستفيد المطورون المبتدئون من الموارد المناسبة. يتحسن المطورون ذوو المستوى المتوسط ويحصلون على فرص أكبر للعمل. يحتاج المطورون الكبار إلى القدرة على تصميم وتنفيذ شيفرات رائعة. ولا شك أن الاهتمام بتجربة المطورين الخبراء مهم وضروري لاسيما بأن خبرتهم تؤثر على جميع المطورين ويمكن باستخدام لغات حديثة مثل كوتلن تطوير التطبيقات بسرعة وكفاءة وسهولة وهو ما سيستغرق وقتًا أطول مع لغات أقدم مثل جافا. الخلاصة تعرفنا في مقال اليوم على أهم الفروقات بين لغتي كوتلن و جافا اللتان تعدان من لغات البرمجة القوية والفعالة، ووجدنا أنه وبالرغم من أن لغة جافا لديها مجموعة واسعة من التطبيقات، فقد استحوذت كوتلن على المكانة التي امتلكتها لغة جافا والتي كانت لغة مفضلة لتطوير تطبيقات الأندرويد فقد وجهت جوجل كل جهودها نحو تطوير ودعم كوتلن، ما جعلها تحظى بالأولوية أمام جافا. لذا ينصح أي مطور تطبيقات باعتماد لغة كوتلن في أي شيفرة جديدة يكتبها لا سيما أن بيئة تطوير تطبيقات جافا IntelliJ IDEA تأتي مع أداة تحويل تلقائي من لغة جافا إلى كوتلن. ترجمة وبتصرف للمقال Kotlin vs. Java: All-purpose Uses and Android Apps للكاتب Gabriel Gircenko اقرأ أيضًا تعرف على لغة جافا Java الدليل السريع إلى لغة البرمجة Kotlin Kotlin هو جافا الجديد كيفية كتابة برامج صحيحة باستخدام لغة جافا

قبل شرح كيفية تهيئة بايثون، نود إعلامك أن هذا سيكون أول مقال من سلسلة مقالات أتمتة المهام عبر بايثون. ستشرح هذه السلسلة أساسيات البرمجة بلغة بايثون، والمهام المختلفة التي يمكن لحاسوبك أتمتتها، كما سنشاركك مشاريع عملية مع نهاية كل جزئية منه، والتي تستطيع استعمالها ودراستها ومشاركتنا تطبيقاتك لها في التعليقات. ما هي بايثون؟ بايثون هي لغة برمجة، ولغة البرمجة هي مجموعة قواعد لكتابة الشيفرة يجب الالتزام بها ليفهمها مترجم اللغة، ومترجم بايثون Python interpreter هو برمجية تقرأ الشيفرات المصدرية بلغة بايثون وتطبق التعليمات البرمجية فيها. يمكنك أن تنزل مفسر لغة بايثون مجانًا من موقع اللغة الرسمي، الذي فيه إصدارات لأنظمة تشغيل ويندوز وماك ولينكس. إذا كنتَ تتساءل من أين أتى اسم بايثون، فهو من مجموعة كوميدية بريطانية اسمها Monty Python، ولا علاقة للثعابين والأفاعي باسمها. تنزيل وتثبيت بايثون يمكنك تنزيل بايثون لنظام تشغيل ويندوز أو ماك أو لينكس مجانًا من رابط موقع اللغة، وستعمل معك جميع التطبيقات المشروحة في هذه السلسلة معك. ستجد في موقع بايثون نسختين إحداهما 64-بت والأخرى 32-بت لكل نظام تشغيل، لذا عليك اختيار الملف الصحيح لتنزله وتثبته. إذا اشتريت حاسوبك بعد عام 2007 فمن المرجح أنك تستعمل نظام 64-بت، وإلا فعليك استخدام نسخة 32-بت. إذا كنت تستعمل نظام ويندوز فنزِّل مثبت بايثون (الذي ينتهي باللاحقة ‎.exe) وشغِّله، ثم اتبع ما يرشدك إليه المثبِّت على الشاشة. أما على نظام macOS فنزِّل ملف ‎.pkg ثم شغله واتبع الإرشادات الموجودة على الشاشة. أما إذا كنت تستعمل توزيعة أوبنتو (أو ما يشبهها من التوزيعات المبنية على دبيان) فيمكنك تثبيت بايثون من سطر الأوامر بتنفيذ الأمر الآتي: sudo apt install python3 python3-pip idle3 تنزيل وتثبيت محرر Mu صحيحٌ أن مفسِّر بايثون هو البرنامج الذي يشغل شيفرات بايثون التي تكتبها، لكن برمجية Mu editor هي مكان إدخالك للشيفرات، بنفس الطريقة التي تكتب فيها بمعالج النصوص المفضل لديك. يمكنك تنزيل محرر Mu من موقعه. نزِّل المثبِّت الخاص بنظامك إن كنت تستعمل ويندوز أو ماك، ثم ابدأ عملية التثبيت بفتح المثبت، أما على لينكس فستحتاج إلى تثبيت محرر Mu كحزمة بايثون، وفي تلك الحالة اتبع الإرشادات الموجودة في الموقع. تشغيل محرر Mu بعد انتهاء تثبيت Mu، يمكنك تشغيله: في نظام ويندوز بالضغط على قائمة ابدأ ثم البحث عن Mu. في نظام MacOS بفتح Finder ثم Applications ثم الضغط على أيقونة mu-editor. في لينكس عليك تشغيل الطرفية Terminal ثم كتابة mu-editor. وحين تشغيلك لمحرر Mu لأول مرة فستظهر لك نافذة تخيّرك بين عدة خيارات وعليك اختيار Python 3، يمكنك في أي وقت تغيير النمط بالضغط على زر Mode في أعلى نافذة المحرر. تشغيل IDLE نستعمل في هذه السلسلة Mu كمحرر وصدفة تفاعلية interactive shell، لكنك تستطيع استخدام أي محرر تشاء لكتابة شيفرات بايثون، وتثبت بيئة التطوير والتعليم المدمجة Integrated Development and Learning Environment ‏(اختصارًا IDLE) مع بايثون تلقائيًا، ويمكنها أن تعمل كمحرر ثانوي لك إن لم يعمل يثبت عندك محرر Mu. لنشغل IDLE: في نظام ويندوز بالضغط على قائمة ابدأ ثم البحث عن IDLE. في نظام macOS بفتح Finder ثم Applications ثم الضغط على أيقونة Python. في لينكس عليك تشغيل الطرفية Terminal ثم كتابة idle3. الصَدَفة التفاعلية Interactive Shell عندما تشغل Mu فستظهر أمامك نافذة تحرير الملف، ويمكنك فتح الصَدَفة التفاعلية بالضغط على زر REPL. الصَدَفة Shell هي برنامج يسمح لك بإعطاء تعليمات للحاسوب، كما تفعل حينما تفتح الطرفية Terminal في لينكس أو ماك، أو موجه الأوامر في ويندوز. تسمح لك الصدفة التفاعلية في بايثون بإدخال التعليمات لينفذها مفسِّر بايثون مباشرةً. تجد الصدفة التفاعلية في محرر Mu في إطار في الجزء السفلي من النافذة فيها النص الآتي: Jupyter QtConsole 4.7.7 Python 3.6.9 (default, Mar 15 2022, 13:55:28) Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 7.16.3 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help. In [1]: إذا كنت تستعمل IDLE، فالصدفة التفاعلية هي أول ما ستراه أمامك، ويفترض أن تكون فارغة باستثناء نص يبدو كما يلي: Python 3.6.9 (default, Mar 15 2022, 13:55:28) [GCC 8.4.0] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license()" for more information. >>> الأسطر التي تبدأ بالعبارة In [1]:‎ أو ‎<<< تسمى محثًا prompt (أي أنها عبارة «تحثّ» المستخدم على كتابة أمر وراءها). أمثلة هذه السلسلة ستستخدم <<< للإشارة إلى محث الصدفة التفاعلية لأنه أكثر شيوعًا. إذا شغلت مفسر بايثون من سطر الأوامر فستجد أمامك المحث <<< أيضًا. يستخدم محرر Jupyter Notebook الشهير المحث ‎In [1]:‎ وشاع بسببه. لنجرب مثالًا بسيطًا، أدخل السطر الآتي في الصدفة التفاعلية بعد المحث: >>> print('Hello, world!') بعد كتابة السطر السابق فاضغط على زر Enter، ويجب أن يظهر ما يلي في الصدفة: >>> print('Hello, world!') Hello, world! لقد أعطيت الحاسوب أمرًا ونفذه لك. مبارك! تثبيت وحدات خارجية بعض البرامج التي سنكتبها ستستورد وحدات modules، وتأتي بعض هذه الوحدات مع بايثون لكن هنالك وحدات أخرى خارجية طورها مبرمجون ليسوا من فريق تطوير لغة بايثون. يوضح الملحق أ بالتفصيل كيفية استخدام البرنامج pip في ويندوز أو pip3 في ماك ولينكس لتثبيت وحدات خارجية. أين تجد المساعدة يميل المطورون إلى التعلم بالبحث في الإنترنت عن إجابات عن أسئلتهم، وهذه الطريقة مختلفة كثيرًا عمّا اعتاد كثيرون على فعله من حضور دروس لمدرس يلقي محاضرةً ويجيب عن أسئلة الطلاب. ما يميز استخدام الإنترنت للتعلم أنك ستجد مجتمعات كاملة فيها أشخاص يستطيعون الإجابة عن أسئلتك، بل ومن المرجح أن تكون أسئلتك مجاب عنها مسبقًا وتنتظرك الإجابات عنها لتقرأها. إذا واجهت رسالة خطأ أو حدث خطبٌ ما أثناء محاولتك تشغيل شيفرتك، فلن تكون أول شخص يواجه هذه المشكلة، وأؤكد لك أن العثور على حلها أسهل مما تظن بكثير. لنسبب خطأً عمدًا في برنامجنا للتجربة: أدخل ‎'42' + 3 في الصدفة التفاعلية، لا حاجة إلى شرح ما الذي تفعله هذه الشيفرة الآن لأننا سنتعلمها لاحقًا، لكن سيظهر لك الخطأ الآتي: >>> '42' + 3 ➊ Traceback (most recent call last): File "<pyshell#0>", line 1, in <module> '42' + 3 ➋ TypeError: Can't convert 'int' object to str implicitly >>> رسالة الخطأ ➋ تظهر لأن بايثون لا تستطيع فهم التعليمة التي أعطيتها إياها، والجزء الأول ➊ من رسالة الخطأ يبين لنا التعليمة الخطأ ورقم سطرها وما المشكلة التي واجهتها بايثون معها. إذا لم تكن متأكدًا من معنى رسالة الخطأ فابحث عنها في الويب. أدخل "TypeError: Can’t convert ‘int’ object to str implicitly" (بما فيها علامات الاقتباس) في محرك البحث المفضل لديك وستجد عشرات الصفحات التي توضح لك ما هذا الخطأ وما مسبباته كما في الصورة الآتية: الشكل 2: نتائج بحث جوجل حول رسالة خطأ برمجي ستجد أن أحدهم كان له نفس سؤالك وأتى مطور من أولي الخبرة وأجابه. اعلم أنه لا يمكن لشخص واحد أن يعرف كل شيء عن البرمجة، لذا يكون البحث عن إجابات الأسئلة التقنية جزءًا من يومك كمطور برمجيات. طرح أسئلة برمجية ذكية إذا لم تجد إجابةً عن سؤالك في الإنترنت، فيمكنك أن تجرب سؤال الخبراء في أحد المنتديات أو المواقع المخصصة مثل Stack Overflow أو مجتمع Learn Programming في Reddit. لكن أبقِ في ذهنك أن هنالك طرائق ذكية لطرح الأسئلة البرمجة لتساعد الآخرين على مساعدتك. فبدايةً احرص على قراءة قسم الأسئلة الشائعة FAQ في تلك المواقع لتعرف الطريقة الصحيحة لطرح السؤال. حين طرحك لسؤال برمجي فتذكر ما يلي: اشرح ما تحاول فعله، وليس ما فعلته. هذا يسمح لمن يريد مساعدته أن يخبرك إن كنت على الطريق الصحيح لحل المشكلة. حدد النقطة التي يحدث الخطأ عندها، هل تحدث مثلًا حين بدء تشغيل البرنامج كل مرة أم حين وقوع حدث معين؟ وما هو هذا الحدث الذي يحدث ويسبب ظهور الخطأ. انسخ والصق رسالة الخطأ كاملة على مواقع تسمح لك بمشاركة الشيفرات مع الآخرين بسرعة مثل pastebin أو gits.github أو قسم الأسئلة والأجوبة في أكاديمية حسوب، فعبرها تستطيع مشاركة نصوص طويلة دون أن تفقد تنسيق النص، وبعد ذلك ضع رابط URL التابع للشيفرة التي شاركتها في مشاركتك أو سؤالك. اشرح ما حاولت فعله لحل المشكلة، وبهذا تخبر الآخرين أنك بذلت جهدًا لمحاولة حل المشكلة بنفسك. ضع إصدار بايثون الذي تستخدمه (إذ هنالك اختلافات جوهرية بين الإصدار الثاني من مفسر بايثون والإصدار الثالث). اذكر أيضًا نوع نظام تشغيلك وإصداره. إذا حدث الخطأ بعد إجراء تعديل على شيفرتك فاذكر ما هو التعديل الذي أجريته. أرجو منك أيضًا أن تتبع آداب طرح النقاشات في الإنترنت، فاحرص على سلامة السؤال من الأخطاء الإملائية أو اللغوية، وأن تكون لغته واضحة للجميع، وإذا طرحت سؤالك بالإنكليزية فلا تضعه بأحرف كبيرة، ولا تقدم مطالب غير معقولة وغير منطقية ممن يمد إليك يد المساعدة. الخلاصة يرى أغلبية مستخدم الحاسوب أن حاسوبهم هو صندوق سحري بدل رؤيته كأداة يمكنهم استخدامها كيفما يشاؤون؛ وبتعلمك البرمجة ستصل إلى أقوى أدوات المتاحة في عالمنا الحالي وهي القدرة الحاسوبية الهائلة المتوافرة أمامك! وتذكر أن تستمتع بوقتك أثناء البرمجة وتعلمها، فالبرمجة ليست كالجراحة العصبية فلا بأس أن تخطئ وتجرب كما تشاء. نفترض في هذه السلسلة أنك لا تعرف شيئًا عن البرمجة وستتعلم فيه الكثير، لكن إن كانت لديك أسئلة خارج سياقه فتذكر أن تبحث عنها أو أن تطرحها على الخبراء بأسلوب واضح فالبحث عن الإجابات من أهم الأدوات التي عليك احترافها لتعلم البرمجة. اقرأ أيضًا تعلم لغة بايثون تعرف على أبرز مميزات لغة بايثون تطبيقات لغة بايثون النسخة العربية الكاملة لكتاب البرمجة بلغة بايثون

في عالمنا الذي يتطور بسرعة هائلة ويعتمد على التقنية أكثر فأكثر، قد يرغب أي منا في ضمان مكانة مرموقة والعمل في إحدى التخصصات الحديثة، ولعل أبرز تلك التخصصات هندسة الذكاء الاصطناعي. فإذا كنت ترغب بأن تصبح مهندس ذكاء اصطناعي AI Engineer للحاق بركب الثورة الحاصلة في هذا المجال والتي أصبحت تؤثر على كافة مجالات الحياة، وتريد أن تعرف بدقة من هو مهندس الذكاء الاصطناعي، وما هي هندسة الذكاء الاصطناعي؟ وكيف تصبح مهندس ذكاء اصطناعي، وما هي وظائف الذكاء الاصطناعي وكيف يمكنك أن تحصل على فرصة عمل في هذا التخصص المميز الذي يشجع على ابتكار وتطوير تقنيات جديدة تحسن حياة البشر للأفضل، فأنت قبل كل شيء بحاجة لقراءة هذا المقال. تخصصات هندسة الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الحاسوب يركز على إنشاء آلات ذكية يمكنها محاكاة الذكاء البشري وأداء المهام التي تتطلب عادةً تفكيرًا بشريًا، ويتضمن الذكاء الاصطناعي تطوير الخوارزميات والنماذج التي تمكّن الآلات من التعلم والتفكير والإدراك واتخاذ القرارات بناءً على البيانات. ويعد الذكاء الاصطناعي بالعموم مجالاً علميًا حديثًا جدًا، ويساهم المتخصصون فيه في التغيير الرقمي بشكل كبير، ويقودون التقدم في مختلف الصناعات من الرعاية الصحية إلى التعليم والاقتصاد وغيرها، ما يعكس الدور المحوري الذي يلعبه هذا التخصص في تشكيل مستقبلنا. يتضمن هذا التخصص عدة تخصصات أو مجالات فرعية، ومن أهمها نذكر: الرؤية الحاسوبية Computer Vision: هو تخصص يمكن الحواسيب من فهم وتفسير المعلومات المرئية كالصور ومقاطع الفيديو، ويستخدم تقنيات التعرف على الأنماط والأشكال والكائنات فيها. علم البيانات Data Science: هو تخصص يعنى باستخراج المعرفة المفيدة من البيانات باستخدام تقنيات وخوارزميات مختلفة تحلل كميات ضخمة من البيانات وتكتشف الأنماط والاتجاهات التي تساعد على اتخاذ القرارات. تعلم الآلة Machine Learning: هو تخصص ذكاء اصطناعي يركز على تطوير خوارزميات ونماذج تمكّن الحواسيب من التعلم من البيانات واتخاذ قرارات بنفسها دون برمجتها بشكل صريح. التعلم العميق Deep Learning: هو فرع من تعلم الآلة يتضمن تدريب شبكات عصبية اصطناعية مكونة من عدة طبقات لأداء مهام متنوعة مثل التعرف على الكلام وتصنيف الصور. معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing أو اختصارًا NLP هو تخصص ذكاء اصطناعي يركز على تمكين الحواسيب من فهم وتحليل وتوليد اللغة البشرية، لإنجاز مهام مثل استخراج المعلومات من النصوص وتصنيف النصوص وترجمة اللغات. علم الروبوتيك Robotics: هو تخصص ذكاء اصطناعي يهتم بتصميم وبناء وبرمجة وتشغيل الروبوتات المستخدمة في العديد من المجالات مثل التصنيع والرعاية الصحية والألعاب وغيرها. من هو مهندس الذكاء الاصطناعي AI Engineer مهندس الذكاء الاصطناعي AI Engineer هو مهندس محترف مسؤول عن تصميم وتطوير وتنفيذ الحلول والتطبيقات الذكية، أي التطبيقات التي تعزز الحواسيب أو غيرها من الآلات المختلفة وتمكنها من أداء المهام بذكاء قريب من الذكاء البشري، مثل تطبيقات التعرف على الكلام، وتطبيقات التنبؤ واتخاذ القرارات، وروبوتات الدردشة الذكية وغيرها.. ويتميز مهندس الذكاء الاصطناعي بامتلاك خبرة برمجية قوية تمكنه من برمجة وأنظمة الذكاء الاصطناعي وتنفيذها على العديد من الأجهزة واختبارها وضمان تشغيلها بكفاءة، كما يمكنه العمل في عدة تخصصات ذكاء اصطناعي متنوعة كما شرحنا في الفقرة السابقة. أهمية دراسة الذكاء الاصطناعي قبل بضع سنوات كان الذكاء الاصطناعي ضربًا من الخيال العلمي، وكان استخدامه يقتصر على مجالات محددة، أما اليوم فقد أصبح الذكاء الاصطناعي تخصصًا مفيدًا وحيويًا في العديد من مجالات العمل والحياة، فجميع المجالات اليوم تحتاج إلى مهارات مهندس الذكاء الاصطناعي وهذا المجال في تقدم مستمر، ويُتوقع أن يزداد الطلب على مهندسي الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة، فمع التطورات السريعة في مجال الذكاء الاصطناعي، يُتوقع أن يكون مستقبل هذه الوظيفة واعدًا ومبشرًا، وأن تكون النماذج اللغوية الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي من المفاهيم والمهارات الأساسية التي ستهيمن على سوق العمل في السنوات القادمة. لذا فإن دراسة هندسة الذكاء الاصطناعي هي دراسة جيدة وواعدة، لكونها تجعل الحواسيب وغيرها من الأجهزة والآلات المختلفة ذكيةً وقادرةً على التصرف من تلقاء نفسها دون انتظار الأوامر منا، كما تعمل الشركات التقنية الكبيرة اليوم مثل جوجل أو فيسبوك على إنشاء أجهزة حاسوب قادرة على التفكير واتخاذ القرار بصورة ذاتية. راتب مهندس الذكاء الاصطناعي يختلف راتب مهندس الذكاء الاصطناعي بالطبع بناءً على عدة عوامل من بينها عدد سنوات الخبرة، إضافةً إلى تخصص مهندس الذكاء الاصطناعي الدقيق، فتخصص دقيق مثل التعلم العميق Deep Learning قد يوفر رواتب أعلى من غيره، كما يؤثر المكان الجغرافي أو الموقع الخاص بجهة العمل أو الشركة التي تود أن تعمل بها في الراتب الذي ستحصل عليه. على سبيل المثال بلغ متوسط راتب مهندس الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة عام 2024 بين 113,000 و 210,000 دولار أمريكي بحسب Glassdoor فكما تلاحظ يُعد تخصص مهندس الذكاء الاصطناعي من التخصصات المجزية من الناحية المالية. ومع زيادة الطلب على المهارات في مجال الذكاء الاصطناعي، قد تزداد فرص الحصول على مزيد من العوائد المالية والمهنية في هذا المجال. مهام مهندس الذكاء الاصطناعي يعمل مهندسو الذكاء الاصطناعي على مجموعة واسعة من المهام، وقد تختلف هذه المهام من وظيفة لأخرى ومن أبرز هذه المهام نذكر ما يلي: استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتطوير التطبيقات الذكية في مختلف المجالات. التعامل مع الشبكات العصبية الاصطناعية من أجل تطوير نماذج ذكاء اصطناعي. تصميم وتنفيذ الخوارزميات التي تسمح للآلات بالتعلم من البيانات. تحليل كميات ضخمة من البيانات لتحديد الأنماط والرؤى. نشر نماذج الذكاء الاصطناعي المدرَّبة ودمجها مع التطبيقات المختلفة. استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية NLP في تطوير تطبيقات التعرف على الكلام التي تحلل اللغة وتعالجها وتستجيب للأوامر المقدمة باللغة الطبيعية. استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية التي تسمح للآلات بفهم وتفسير البيانات المرئية. برمجة الروبوتات الذكية وتمكينها من أداء المهام المعقدة. اختبار التطبيقات الذكية والتحقق من صحتها وضمان عملها بالشكل الصحيح. كيف تصبح مهندس ذكاء اصطناعي يمكنك أن تصبح مهندس ذكاء اصطناعي من خلال طريقتين: إما من خلال التعليم الرسمي أو الدراسة الأكاديمية والتسجيل في إحدى الجامعات المتخصصة في علوم الحاسوب أو علوم البيانات أو هندسة البرمجيات والتخصص لاحقًا في مجال الذكاء الاصطناعي للحصول على إحدى شهادات مهندس الذكاء الاصطناعي، وهو طريق طويل ويستهلك الكثير من الوقت، وقد تدرس فيه الكثير من المواد العامة والنظرية التي لا تهمك في سياق عملك كما أن التعليم الجامعي العربي لهذا التخصص لا زال ضعيف ولا يواكب أحدث التطورات في المجال. والطريقة الثانية لتعلم الذكاء الاصطناعي هي الدراسة الذاتية التي تركز على تعلم تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة واكتساب كافة المهارات التي تحتاجها في تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي عملية تفيد في سوق العمل. لذا بالإمكان الدخول في هذا المجال واحترافه عن طريق الدورات الاحترافية والتعلم الذاتي لكسب الوقت. إذا كنت مهتمًا بتعلم هندسة الذكاء الاصطناعي ذاتيا فقد وفرت لك أكاديمية حسوب دورة الذكاء الاصطناعي التي تشرح لك ما تحتاجه لاكتساب خبرة عملية في تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي باستخدام لغة البرمجة بايثون Python التي تتميز بكونها سهلة التعلم وتوفر العديد من مكتبات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، حيث ستتعلم أهم أطر العمل والمكتبات التي توفرها بايثون في هذا المجال لبناء تطبيقات ذكية تفيدك في بناء معرض أعمال احترافي والحصول على فرصة عمل مناسبة، كما يمكنك الحصول على شهادة معتمدة من أكاديمية حسوب عند إتمامك للدورة لتفيدك في إثبات خبرتك وتضمن لك الحصول على وظيفة مرموقة في هندسة الذكاء الاصطناعي. دورة الذكاء الاصطناعي احترف برمجة الذكاء الاصطناعي AI وتحليل البيانات وتعلم كافة المعلومات التي تحتاجها لبناء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة. اشترك الآن أهم المهارات التي يحتاجها مهندس الذكاء الاصطناعي لعلك تتساءل ما هي المهارات التي عليك امتلاكها كي تصبح مهندس ذكاء اصطناعي؟ في الواقع يجب على مهندس الذكاء الاصطناعي أن يمتلك العديد من المهارات الفنية والشخصية، ويتمتع بمعرفة واسعة في طرق الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات وهندسة البرمجيات، ومن أهم هذه المهارات نذكر: فهم لأساسيات علوم الحاسوب. معرفة جيدة بأسس الرياضيات والإحصاء الرياضي والجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل. خبرة متقدمة في التقنيات ولغات برمجة الذكاء الاصطناعي مثل بايثون وجافا و R و++C معرفة بأطر عمل الذكاء الاصطناعي للغة البرمجة التي يستخدمها مثل باي تورش PyTorch أو تنسرفلو TensorFlow للغة بايثون. فهم عميق بطرق نمذجة البيانات وهندستها. معرفة بقواعد البيانات العلاقية SQL وغير العلاقية NoSQL للاستعلام عن البيانات وإدارتها. معرفة بتقنيات الاستعلام عن البيانات الضخمة ومعالجتها مثل SparkSQL وApache Flink معرفة جيدة بالخوارزميات ولا سيما خوارزميات الذكاء الاصطناعي وخوارزميات تعلم الآلة وخوارزميات التعلم العميق. معرفة جيدة بنماذج تعلم الآلة وتقنيات التعلم المختلفة مثل التعلم بإشراف ودون إشراف. معرفة بخدمات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة مثل Azure وGoogle Cloud Platform. مهارات شخصية مثل مهارات في التواصل والتفكير النقدي والتحليلي إلى جانب الدقة والانتباه للتفاصيل. القدرة على التطور والتعلم المستمر فمجال الذكاء الاصطناعي متجدد ويتطور باستمرار وتظهر فيه أدوات وتقنيات جديدة يوميًا. ما الفرق بين هندسة الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات؟ إن هندسة الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات تخصصان متكاملان مع بعضهما البعض حيث يركز دور مهندس الذكاء الاصطناعي على تطوير منتجات ذكية تعمل بصورة ذاتية بينما يستخدم عالم البيانات الذكاء الاصطناعي كأداة لمساعدة المؤسسات على حل مشكلات العمل وتطوير تطبيقات تعتمد على البيانات في تعزيز اتخاذ القرارات التجارية الرابحة كما يطور نماذج تعلم آلة على بيئات تطوير البرمجيات ليدمجها مهندس الذكاء الاصطناعي هذه النماذج مع المنتج النهائي وقد يتولى مسؤولية بناء واجهات برمجية آمنة لنشر النماذج. فكل من مهندس الذكاء الاصطناعي وعالم البيانات يتعاونون مع بعضهما البعض لبناء حلول ذكاء اصطناعي تفيد في حل مشكلات العمل وتحسين الحياة اليومية والطلب على كل من تخصص علم البيانات وهندسة الذكاء الاصطناعي في ازدياد عالميًا. ما الفرق بين هندسة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة؟ تعلم الآلة Machine Learning واختصاره ML هو تخصص فرعي من الذكاء الاصطناعي وكثيرًا ما يتم الخلط بين مهندس الذكاء الاصطناعي ومهندس تعلم الآلة، وفيما يلي أبرز الفروقات بينهما: إن عمل مهندس الذكاء الاصطناعي أكثر شموليةً، فهو يركز على جعل الآلات تقوم بأتمتة المهام المتكررة وأداء الأعمال بنفسها دون تدخل بشري، في حين يركز مهندس تعلم الآلة بشكل أكبر على تنفيذ التطبيقات المعتمدة على البيانات، فهو يعتمد على استخدام خوارزميات تعلم الآلة التي تسمح للحواسيب باتخاذ القرارات بناءً على مجموعات البيانات. كذلك يحتاج مهندس الذكاء الاصطناعي إلى فهم كافة تقنيات الذكاء الاصطناعي، في حين يركز مهندس تعلم الآلة على وجه الخصوص على لغات برمجة الذكاء الاصطناعي مثل لغة البرمجة بايثون التي توفر العديد من المكتبات وأطر العمل والتي تسهل مهام تحليل البيانات، وتعلم الآلة مثل باي تورش PyTorch أو تنسر فلو TensorFlow أو Scikit-learn أو Keras وغيرها، وعلى تقنيات معالجة وتحليل وتصوير البيانات. كما ينشئ مهندس تعلم الآلة نماذج يمكنها تحليل كميات هائلة من البيانات والتنبؤ من خلالها واتخاذ القرار بناءً عليها، ويهتم بالمعالجة المسبقة للبيانات وتقييم النماذج. بينما يعمل مهندس الذكاء الاصطناعي على تطوير الأنظمة والتطبيقات التي تستفيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل عام، وقد تكون تطبيقات تعلم الآلة جزءًا منها. ما الفرق بين مهندس الذكاء الاصطناعي ومهندس البرمجيات من المجالات المتكاملة والمرتبطة ببعضها ارتباطًا وثيقًا أيضًا هندسة البرمجيات وهندسة الذكاء الاصطناعي، وللتمييز بينهما يمكن القول بأن هندسة البرمجيات هي مجال برمجي يركز على إكساب الشخص مهارات تصميم وتطوير واختبار وصيانة البرمجيات بمختلف أنواعها، وتطبيق المبادئ والممارسات الهندسية بهدف إنشاء برمجيات أو تطبيقات متنوعة موثوقة وعالية الجودة وتلبي متطلبات المستخدمين وتحل مشكلاتهم بالشكل المطلوب، سواء تطبيقات ويب أو تطبيقات الهاتف المحمول أو تطبيقات سطح مكتب أو تطبيقات أنظمة مدمجة …إلخ. أما مهندس الذكاء الاصطناعي فهو يهتم بشكل خاص بإنشاء أنظمة ذكية يمكنها أداء مهام شبيهة بالمهام البشرية، ويقوم كذلك بتصميم وتطوير وتنفيذ خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي، وتدريب النماذج وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي. ويركز مهندسو البرمجيات على لغات البرمجة، وأطر تطوير البرمجيات، ومبادئ هندسة البرمجيات. ويتكامل هذان التخصصان مع بعضهما بالتأكيد فالالتزام بمبادئ هندسة البرمجيات مطلوب خلال تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي لجعلها أكثر كفاءةً وموثوقية. خطوات تعلم الذكاء الاصطناعي إليك أهم الخطوات التي عليك اتباعها لتصبح مهندس ذكاء اصطناعي: تعرف على أبرز تخصصات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي، والتعلم العميق، ورؤية الحاسوب ومعالجة اللغات الطبيعية، وعلم الروبوتيك وأهم التقنيات المرتبطة. طور مهاراتك في التفكير المنطقي وحل المشكلات. تعلم أسس البرمجة وركز على لغات برمجة الذكاء الاصطناعي مثل بايثون و R وجافا. تعلم استخدام مكتبات وأطر عمل الذكاء الاصطناعي طبّق معرفتك في خبرات عملية وطور مشاريع ذكاء اصطناعي لتعزز ما تتعلمه. طور عدة مشاريع ذكاء اصطناعي أكثر تقدمًا لحل مشكلات فعلية وساهم في مشاريع مفتوحة المصدر لبناء معرض أعمال يعكس مهاراتك وخبرتك. ابحث عن فرصة عمل للتدريب في مجال الذكاء الاصطناعي واكتساب الخبرة العملية وتطوير مهاراتك بشكل أكبر. اعتمد مصادر تعلم حديثة وموثوقة تساعدك على تعلم مفاهيم وتقنيات الذكاء الاصطناعي. وتنشر أكاديمية حسوب الكثير من الكتب والمقالات المفيدة حول هذا التخصص في قسم الذكاء الاصطناعي التي يمكنك قراءتها والاستفادة منها. الخلاصة تعرفنا في مقال اليوم على مهندس الذكاء الاصطناعي AI Engineer، وأبرز المهارات والتقنيات وأطر العمل التي يحتاج مهندس الذكاء الاصطناعي إلى تعلمها، وطرق دراسة الذكاء الاصطناعي، والفرق بينه وبين هندسة تعلم الآلة، كما وضحنا إمكانية تعلمه ذاتيًا والتفوق فيه في حال بذل الجهد والالتزام وتعلم كافة المهارات التقنية والشخصية المطلوبة للعمل في هذا التخصص الرائد والمرتفع الأجر. اقرأ أيضًا اسأل مهندس الذكاء الاصطناعي: أسئلة شائعة حول الذكاء الاصطناعي مكتبات وأطر عمل الذكاء الاصطناعي: القوة الكامنة خلف الأنظمة الذكية لغات برمجة الذكاء الاصطناعي إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي

ربما تقرأ أو تشاهد يوميًا تقارير عن توقع في انخفاض أو ارتفاع مؤشرات أسواق المال أو تغيرات متوقعة في أسعار شراء بعض المنتجات على أساس شهري أو سنوي، أو حتى نجاح أو إخفاق لقاح لأحد الأمراض في مرحلة التجربة السريرية؛ فما مصدر هذه المعلومات؟ لا تُعد هذه الظواهر ظواهر علمية طبيعية أي لا تنتنج عن قوانين ثابتة يمكن تطبيقها في كل زمان ومكان، بل تأتي في معظم الأحيان نتيجة تطبيق طرق استدلالية أو تحليلية أو إحصائية على كم مترابط أو غير مترابط من البيانات المتوفرة عن هذه الظاهرة أو تلك، وتكون نتيجتها مجموعة محددة من المعلومات التي توصِّف هذه الظاهرة بلغة واضحة يمكن البناء عليها لاحقًا لاتخاذ قرار أو توثيق حادثة. يطلق على العلم القائم خلف هذه الطرق الاستدلالية والتحليلية والإحصائية اسم علم البيانات Data science أو العلم القائم على البيانات Data-driven science ويُعدّ حاليًا من أكثر العلوم التي تدفع عجلة التقدم التقني في مجالات تعلم الآلة والبحث عبر الإنترنت والتعرف الآلي على الصوت والصور والنقل والصحة واستكشاف المخاطر وغيرها الكثير. وأصبح هذا المجال أحد أهم المجالات في العالم الرقمي ولا عجب في ذلك فهو العلم الذي يهتم باستخراج القيمة الكامنة في البيانات التي تعد اليوم أهم أصول الشركات حتى أنها أصبحت تسمى النفط الجديد أو الذهب الجديد. وستكتشف في مقال اليوم كل خبايا هذا العلم وتتعرف على فوائده وأهم أدواته وتقنياته وحتى التعرف على سوق العمل فيه ومصادر تعلمه. ما هو علم البيانات Data Science؟ يُعد علم البيانات حقلًا لتطبيق المهارات التحليلية والوسائل العلمية لاستخلاص معلومات ذات قيمة وأهمية انطلاقًا من بيانات خام raw data أو بيانات مهيكلة أو غير مهيكلة وذلك لاتخاذ القرارات أو وضع خطط استراتيجية في مجال عمل معين أو تحليل الأنظمة أو بناء تصورات مسبقة عن سلوكها. تزداد أهمية علم البيانات يومًا بعد يوم، إذ تساعد الإضاءات التي يقدمها علم البيانات على زيادة كفاءة العمل وتحديد فرص عمل جديدة وزيادة فعالية النشاطات التجارية، وتضيف ميزات تنافسية قوية للأعمال التي تعتمد على علم البيانات موازنة بغيرها وفي مختلف المجالات والأصعدة. يتألف علم البيانات من ثلاث تخصصات أو مجالات متقاطعة مع بعضها البعض وهي كالتالي: علم البيانات هندسة البيانات تحليل البيانات قد تتداخل المهام في كل مجال من هذه المجالات، إلا أن المسؤوليات الأساسية لكل منها تختلف في مكان العمل وفيما يلي نوضح أهم الفروقات بين كل تخصص منها. علم البيانات علم البيانات هو المجال الذي يهتم بتطبيق تقنيات التحليلات المتقدمة والمبادئ العلمية لاستخراج معلومات قيمة من البيانات بهدف اتخاذ القرارات التجارية الأفضل والتخطيط الاستراتيجي . يعمل في مجال علم البيانات أشخاص ذوو كفاءة عالية يملكون معرفة أساسية في تخصص تحليل البيانات وهندسة البيانات فهم يتشابهون في عملهم مع مهندسي البيانات إلا أنهم أصحاب اليد العليا في جميع الأنشطة المتعلقة بالبيانات فعندما يتعلق الأمر باتخاذ القرارات المتعلقة بالأعمال يتمتع عالم البيانات بكفاءة أعلى وهو الذي يتخذ القرار النهائي بشأن العمل. يجب أن يمتلك المتخصص في هذا المجال مهارات تحليلية وبرمجية متقدمة تمكنه من حل مشكلات العمل بشكل كامل بالاعتماد على البيانات واستخراج المعلومات القيِّمة والمفيدة منها لتطوير الأعمال مستخدمًا برمجيات متقدمة من خلال الاعتماد على أفضل المنظومات والخوارزميات لحل المسائل المتعلقة بتنظيم البيانات واستخلاص المعلومات منها. يمكن أن نختصر ماهية علم البيانات بالنقاط التالية: طرح الأسئلة الصحيحة عن المسألة المدروسة وتحليل البيانات الخام. نمذجة البيانات باستخدام خوارزميات متنوعة ومتقدمة وعالية الكفاءة. تصوير البيانات لفهمها من منظور أوضح. فهم البيانات المتاحة لاتخاذ قرارات أفضل أو الوصول إلى نتيجة نهائية. باختصار علم البيانات هو العلم المسؤول عن استخراج معلومات مفيدة من بيانات مبعثرة ولا قيمة لها بشكلها الخام بعد تنظيفها وتصحيح أخطائها وإزالة القيم المكررة منها ومعالجة القيم المفقودة منها وهي تشبه عملية استخراج شيء مفيد من النفايات. علم هندسة البيانات Data Engineering هندسة البيانات هي العمود الفقري لعلم البيانات وتتضمن عملية تصميم وبناء أنظمة تسمح للأشخاص بالتنقيب عن البيانات الأولية وجمعها وتنظيفها من مصادر وتنسيقات متعددة وتخزينها واستعادتها ونقلها تمهيدًا لتحليلها واستخراج معلومات مفيدة منها. كما تهتم هندسة البيانات بالبيانات الوصفية التي تُعد بيانات تصف بيانات أخرى. وتأتي أهمية هندسة البيانات من ضرورة تهيئة البيانات التي جرى جمعها حتى تُخزن ويسهل استعادتها عند الطلب فلا معنى لأي تحليل أو تفسير للبيانات ما لم تجري أرشفة النتائج وتخزينها في منظومة معلوماتية يسهل التعامل معها لاتخاذ القرار. تتضمن هندسة البيانات المهام التالية: استخراج البيانات من مصادر مختلفة Data extraction معالجة البيانات Data processing وتحويل البيانات Data transformation والتي تتضمن تنظيف البيانات data cleaning ومعالجة القيم الفارغة وفصل القيم المجمَّعة وإزالة القيم الخطأ أو تحويلها إلى قيم صحيحة موحدة ومتناسقة. تحميل البيانات Data load وتخزين البيانات الناتجة في المصدر النهائي وعادة تكون قاعدة بيانات مخصصة للتحليل Database analysis تنفيذ العمليات الثلاث ETL التي تعني استخراج Extract وتحويل Transfer وتحميل Load والتي تعني مجتمعة عملية تنقل البيانات من قاعدة بيانات واحدة، أو قواعد بيانات متعددة، أو مصادر أخرى إلى مستودع موحد عادة ما يكون مستودع بيانات. فنظرًا لكون تحليل البيانات أمرًا صعبًا لأن البيانات تجمع بواسطة تقنيات مختلفة ويتم تخزينها بهياكل وتنسيقات مختلفة لكن الأدوات المستخدمة لتحليل البيانات تتطلب أن تكون كافة مجموعات البيانات مخزنة بنفس الهيكلية! وهنا يأتي دور هندسة البيانات في توحيد مجموعات البيانات وإنشاء البنية التحتية التي تزود أعضاء فريق البيانات ببيانات عالية الجودة ليعملوا عليها ويفهموها ويعثروا من خلالها على إجابات لأسئلتهم، وهم مسؤولون كذلك عن تصميم وصيانة هذه البنية التحتية. على سبيل المثال يمكن أن تجمع الشركات العديد من البيانات حول عملائها ومن مصادر متنوعة مثل معلومات حول الفواتير من برنامج مخصص لإدارة المبيعات ومعلومات عن الشحن من برنامج إدارة شركات الشحن والخدمات اللوجستية ومعلومات عن دعم العملاء من برنامج دعم العملاء ومراقبة مواقع التواصل الاجتماعي للحصول على المحتوى الذي يهتم به العملاء ويتفاعلون معه ومعلوماتهم الديموغرافية وأوقات نشاطهم …إلخ. توفر هذه البيانات الكثير من المعطيات للعميل لكن الحصول عليها من مصادر مختلفة وبتنسيقات متنوعة يجعل فهمها والحصول على الإجابات التي نريدها منها أمرًا صعبًا للغاية ويستهلك الكثير من الوقت والجهد لذا لا يمكننا أن نُعوِّل على إدراكنا البشري في هذا الأمر. لهذا السبب يقوم مهندسو البيانات بإعداد هذه البيانات وتنسيقها وتنظيمها وتخزينها في مستودعات بيانات مناسبة مصممة لمعالجة الاستعلامات بسرعة تضمن الأداء المناسب، وبعدها يقدمون هذه البيانات إلى مستهلكي البيانات النهائية مثل محللي البيانات الذين لن يتمكنوا من الوصول إلى البيانات وتحليلها واستخلاص النتائج والقرارات الصائبة منها بدون البنية التحتية التي ينشؤها لهم مهندسو البيانات. عمومًا، كان هذا تعريفًا مختصرًا بتخصص هندسة البيانات، وقد توسعنا بالحديث عنه في مقال منفصل بعنوان الدليل الشامل إلى هندسة البيانات Data Engineering فارجع إليه للاستزادة. علم تحليل البيانات Data analysis تحليل البيانات هو المجال المسؤول عن معالجة البيانات لاستخراج أو استخلاص معلومات مفيدة من شأنها أن تساعد الشركات والمنظمات في حل مشكلة ما أو الكشف عن فرصة ما لتطوير العمل وعرض هذه المعلومات والنتائج التي تم الحصول عليها بأفضل طريقة لصانعي القرار في العمل حتى يتمكنوا من اتخاذ قرارات من شأنها تطوير العمل نحو الأفضل. على سبيل المثال قد يطلب من محلل البيانات تقسيم العملاء بناءً على سلوك الشراء لديهم لتحديد العملاء الذين يجب أن يتم استهدافهم في الحملات التسويقية وإرسال العروض الأنسب المخصصة لكل منهم بناءً على سلوكه الشرائي أو يطلب منه تحديد التكلفة الأفضل للمنتجات للحفاظ على القوة الشرائية كي لا تنخفض عن مستويات السنوات السابقة. ومن أهم المهام التي يعنى بها تحليل البيانات ما يلي: جمع البيانات الخام من مصادر متعددة وتنظيمها. التأكد من جودة البيانات وتنظيفها وتحويلها عند الضرورة. نمذجة البيانات في تنسيقات محددة. التمثيل الرسومي للبيانات أو تصوير البيانات Data visualization ويقصد به عرض البيانات بطريقة مرئية كي يتمكن المتابع من فهم المحتوى الذي تقدمه ويستوعب الرؤى التي استخلصت من هذه البيانات. إيجاد إجابات وحلول لأي مشكلات أو استفسارات في مجال العمل من خلال تحليل البيانات ذات الصلة. الاستفادة من الإحصائيات الوصفية في تلخيص ووصف خصائص مجموعة البيانات. للقيام بهذه المهام يحتاج المختص في تحليل البيانات لامتلاك مجموعة من المهارات الفنية وأهمها الإلمام الجيد بلغة الاستعلام الهيكلية SQL لاستخراج البيانات التي يحتاجها من قواعد البيانات العلاقية المختلفة وإتقان البرامج المخصصة مثل MS Excel و MS Access و Microsoft Power BI التي تساعد في تحليل هذه البيانات وإنشاء نماذج منها وإجراء العمليات الحسابية والإحصائية المختلفة عليها. كما يحتاج بالطبع لامتلاك معرفة جيدة بالإحصاء والتحليل الرياضي لإضافة المهارات في التنظيم والتخطيط والاهتمام بأدق التفاصيل كي يتمكن من إدارة ومعالجة طلبات العمل بكفاءة، كما تعد مهارات التواصل مفيدة جدًا أيضًا لمحللي البيانات لأنهم بحاجة إلى التعبير عن نتائجهم وتفسيرها بوضوح لأرباب العمل. كان هذا تعريفًا مختصر بمجال تحليل البيانات، وقد توسعنا بالحديث عنه في مقال منفصل بعنوان الدليل الشامل لتحليل البيانات Data Analysis فارجع إليه للاستزادة. الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي يُعرّف الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence واختصارًا AI بأنه وسيلة لتزويد الآلات بسلوك يحاكي السلوك البشري كي تقارب تفكيرهم وتتصرف مثلهم وبالتالي فإن الجانب الأساسي من تقنية الذكاء الاصطناعي مرتبط بتعلم الآلة وتعلم الآلة المعمّق. يلخص الجدول التالي الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي من نواحي عدة كي نستطيع إدراك أوجه الشبه والاختلاف: وجه الموازنة علم البيانات الذكاء الاصطناعي الأساسيات علم البيانات هو دورة عمليات مفصلة تتضمن التحضير الأولي للبيانات وتحليلها ثم تصويرها واتخاذ القرار الذكاء الاصطناعي هو إنجاز نموذج قادر على التوقع بهدف التنبؤ بأحداث مستقبلية. الأهداف التعرف على الأنماط المطلوب إيجادها ضمن البيانات الخام للمشروع قيد الدراسة أتمتة العمليات ووضع بيانات التصرف الذاتي ضمن الوحدة البرمجية المدروسة. نوع البيانات التي يعمل عليها يعمل علم البيانات على أنواع مختلفة من البيانات مثل البيانات الخام والبيانات المهيكلة وغير المهيكلة. يستخدم الذكاء الاصطناعي أنواع معيارية من البيانات على شكل متجهات vectors وأنواع مدمجة أخرى من البيانات التقنيات المستخدمة يستخدم التقنيات الرياضية والإحصائية وخوارزميات تعلم الآلة وأدوات تحليل البيانات وتصويرها. يستخدم بشكل أساسي خوارزميات تعلم الآلة وتعلم الآلة المعمّق. المعرفة المكتسبة تُستخدم المعرفة التي يوفرها علم البيانات في إيجاد الأنماط والسلوكيات في البيانات. تصب المعرفة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي في تزويد الوحدات البرمجية بشكل من أشكال التصرف الذاتي. أمثلة عن الأدوات المستخدمة ++R, Python, MATLAB,C Tensor flow, sci-kit-learn, Kaffee متى يُستخدم يُستخدم علم البيانات عندما تقتضي الضرورة استخدام حسابات رياضية سريعة أو تحليل بيانات استطلاعي أو تحليل توقعي predective analysis. لا بد في هذه الحالات من تحديد الأنماط والسلوكيات من خلال البيانات المتاحة ويتطلب ذلك معرفة بالإحصاء الرياضي. يُستخدم الذكاء الاصطناعي عندما تقتضي الضرورة التخلص من عمل ضروري متكرر. لا بد في هذه الحالات من تقييم مخاطر الانتقال إلى الذكاء الاصطناعي وسرعة اتخاذ القرار ودقة في التنفيذ بعيدًا عن المشاعر البشرية والانحياز. أمثلة عن الاستخدام تحسين العمليات واكتشاف سلوكيات العملاء والتحليل المالي وغيرها الكثير. الروبوتات وبرمجيات المحادثة الآلية والألعاب عبر الإنترنت وأنظمة المساعدة الصوتية. هنالك مسارات أخرى بدأت تتبلور تعكس التأثير الكبير لعلم البيانات على الذكاء الاصطناعي مع تزايد الاندفاع نحو ما يُعرف بالذكاء الاصطناعي القابل للتوضيح explainable AI والذي يقدم معلومات تساعد المستخدمين على فهم كيفية عمل نماذج تعلم الآلة ومقدار الثقة التي ينبغي أن يولوها لنتائج عمل هذه الوحدات عند اتخاذ القرارات. بالإضافة إلى دور علم البيانات في صياغة مبادئ تصميم الذكاء الاصطناعي المسؤول responsible AI principles للتأكد من عدالة جميع التقنيات المستخدمة وضمان عدم تحيزها وشفافيتها. مكونات علم البيانات ينبثق علم البيانات من مجموعة من المكوّنات أو العلوم ولا بد من استعراضها حتى تتوضح أبعاد هذا العلم: الإحصاء Statistics الرياضيات Mathematics البرمجة وعلوم الحاسوب Programming and Computer Science أساسيات الرياضيات لتتعلم علم البيانات لا بد من إتقان المفاهيم الأساسية في الرياضيات التي تعد الجزء الأكثر حيوية في مجال علوم البيانات، فهي الفضاء الذي تُدرس ضمنه الكميات والبنى والعلاقات ذات الصلة بالظاهرة المدروسة. إذ يُعد علم الرياضيات اللغة التي توصِّف الظواهر العلمية وتوفر الأدوات الضمنية التي يستخدمها علم البيانات مثل عمليات الاستقراء والتحليل والإحصاء والتفاضل والتكامل وغيرها. الإحصاء الرياضي يُعد الإحصاء الرياضي Statistics من أهم مكوّنات علم البيانات لأنه الوسيلة الأنسب لجمع وتحليل البيانات العددية مهما كانت كميتها كبيرة واستخلاص الأفكار منها. يتعامل هذا العلم مع مجموعات منفصلة من البيانات أو مجموعات مستمرة منها محاولًا تطبيق وسائل رياضية لدراسة ميل هذه البيانات للتقارب أو التباعد والمنحى الذي تأخذه في هذا السلوك ثم تضع أطرًا لتعريف وتصنيف هذه الوسائل. فمن منا لم يسمع في مرحلة ما من تحصيله الدراسي كلمة متوسط حسابي أو انحراف معياري أو منوال مثلًا، فهذه المصطلحات ما هي إلّا مقاييس لابتعاد قيم مجموعة من البيانات عن قيمها الوسطى. البرمجة وعلوم الحاسوب يأتي الحمل الأكبر في علم البيانات على البرمجة وتخصص علوم الحاسوب كي تتمكن من كتابة وتنقيح وتعديل الشيفرات التي تجمع وتحلل وتهيكل البيانات، حيث يجب على من يريد التخصص في علم البيانات تعلم إحدى لغات البرمجة والمكتبات البرمجية التي تدعم الوظائف الإحصائية والرياضية وبرمجيات التحليل وإيجاد علاقات الترابط وغيرها، إضافة لقواعد البيانات المسؤولة بشكل أساسي عن تخزين البيانات وتنظيمها واسترجاعها. كما يعد تعلم الآلة Machine learning أحد التقنيات المتقدمة التي تلعب في الآونة الأخيرة دورًا حيويًا في علم البيانات فمن خلاله يمكننا من الحصول على تنبؤات وقرارات أفضل دون الحاجة للتدخل البشري مما يساعد علماء البيانات في أداء مهامهم والحصول على حلول لمشكلات العمل بطريقة أسرع وأكثر ذكاء مقارنة بالاعتماد على التقنيات الإحصائية التقليدية. وإذا كنت مهتمًا بتعلم أسس علوم الحاسوب والتخصص في مجال علوم البيانات واكتساب خبرة عملية فيه بأسرع الطرق يمكنك مطالعة مقال أساسيات علوم الحاسوب فهو بمثابة دليل شامل يعرفك على اختصاص علوم الحاسب وأهم فوائده وتطبيقاته. دورة علوم الحاسوب دورة تدريبية متكاملة تضعك على بوابة الاحتراف في تعلم أساسيات البرمجة وعلوم الحاسوب اشترك الآن أهمية علم البيانات لم تكن البيانات المتوفرة حول مختلف المجالات خلال العقد الأول من هذه الألفية وما قبلها -وخاصة بشكلها الرقمي- ذات أحجام كبيرة جدًا، وكان من السهل تخزينها في هياكل مخصصة مثل الجداول الإلكترونية وقواعد البيانات العلاقيّة ومن ثم التعامل معها من خلال أدوات مختلفة بكل سهولة ويسر. فقد جمعت البيانات ما قبل الحقبة الرقمية بأساليب يدوية مرهقة بالاعتماد على الأشخاص والأوراق والجداول ولم تكن بيانات شاملة، بل كانت تقتصر على ما هو ضروري للجهة التي تحتاج هذه البيانات سواء أكانت حكومية أو سواها. مع التحول إلى الرقمنة، أصبحت عملية الحصول على البيانات وتصنيفها أسهل وأيسر وظهرت أنواع جديدة من قواعد البيانات التي تسهل التعامل مع هذه البيانات، لكن كما أشرنا بقيت ضمن حدود السيطرة. لكن الكم الهائل جدًا من البيانات التي تنتج يوميًا عن كل فرد قد وصلت وفق بعض الأبحاث إلى 1.7 ميغا بايت في الثانية عام 2020 وقد تصل إلى أضعاف هذا الرقم في لحظة كتابة هذه الأسطر. فانطلاقًا من البيانات البسيطة التي يسجلها الجوال عن مستخدميه، وبيانات التصفح واستخدام الحاسوب، وبيانات نشاطك على مختلف مواقع التواصل الاجتماعي وعمليات التسجيل والشراء أو أي نشاط على مختلف المواقع قد تُسجل وتؤرشف لغايات خاصة بمشغلي تلك المواقع فتأمل عندها الكميات الكبيرة من البيانات التي ستظهر حتى حركة مؤشر الفأرة على شاشة متصفح مسجلة وتستعملها المواقع عبر أدوات تعقب وتحليل مختلفة مثل تتبع الأقسام التي زرتها والروابط والمنتجات التي أبديت اهتمامُا بها وذلك لتحليل سلوكك وبالتالي تقديم تجربة أفضل لك. ولا ننسى تطور البرامج السحابية التي مكنت المؤسسات من تتبع أحجام ضخمة من بيانات الأعمال في الوقت الفعلي وتوفر مليارات من أجهزة إنترنت الأشياء IoT حول العالم التي تجمع كل لحظة كمًا ضخمًا من البيانات عن كل تحركاتنا، لذا يتوقع أن يكون هناك 175 زيتابايت من البيانات في عالم البيانات العالمي بحلول عام 2025 وللعلم فإن زيتابايت يساوي 1000 بايت للأس 7 وبعبارة أخرى فإن زيتابايت واحد يحتوي على 21 صفرًا ولهذا السبب نحن نعيش بالفعل حقبة انفجار البيانات الضخمة Big Data Explosion ونحتاج لطريقة تمكننا من معالجة هذا الكم الجنوني من البيانات! إن معالجة هذا الكم الهائل من البيانات هي مهمة صعبة جدًا على أي مؤسسة أو جهة، لهذا ظهرت الحاجة الماسة إلى أدوات وتقنيات فعالة لمعالجة وتحليل تلك البيانات وأشخاص مؤهلين قادرين على التعامل معها وبدأ علم البيانات بالتبلور ليكون مزيجًا من عدة علوم تتكامل لإنجاز ما يلي: تجميع البيانات الخام وإعدادها للمعالجة أو التحليل النوعي. تحويل هذه الكميات الكبيرة من البيانات الخام وغير المهيكلة إلى معلومات ذات قيمة. تقديم البيانات وعرضها بصريًا لتوضيح الاستراتيجيات أو القرارات المبنية على نتائج تحليل تلك البيانات. استخلاص الأفكار والرؤى من البيانات المحللة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وخوارزميات تعلم الآلة. وضع استراتيجيات تطوير للأعمال انطلاقًا من نتائج التحليل والدراسة. وضع توقعات صحيحة أو قريبة من الصحة في مختلف المجالات مثل استطلاعات الرأي والانتخابات وحجوزات السفر واستكشاف حالات الغش والدراسات العلمية والاجتماعية وغيرها. لم يكن علم البيانات منذ عقد مضى ولا حتى العاملين في هذا المجال منتشرًا في سوق العمل، لكن الشعبية الكبيرة حاليًا لهذه الفئة من الخبراء تعكس طريقة تفكير الأعمال بالبيانات الضخمة. فلا يمكن بعد الآن تجاهل الكميات الهائلة من البيانات الخام التي أضحت بالنسبة للكثير من الشركات بمثابة منجم ذهب افتراضي طالما أن هناك خبراء متحمسين وطموحين ودقيقي الملاحظة قادرين على التنقيب فيها ورؤية ما لا يراه غيرهم. مجالات علم البيانات يلعب علم البيانات اليوم دورًا فعالًا في جميع جوانب الحياة التجارية والطبية والحكومية …إلخ، ويجد المختصون في المجالات المختلفة كل يوم تطبيقًا جديدًا لعلم البيانات بما يعزز العمل الذي يشرفون عليه ويحقق مكاسب على جميع الأصعدة، لكننا سنقف تاليًا على أبرز المجالات التي شاع استخدام علم البيانات فيها. التعرف على الصور وتمييز الكلام عندما تحمّل صورة على فيسبوك ثم ترى اقتراحات للإشارة إلى أصدقائك في الصورة، فإن ما يجري فعلًا أن موقع فيسبوك قد استخدم خوارزمية تمييز الصور تلقائيًا وقد تعرف على الأشخاص في هذه الصورة. إن هذه الخوارزمية هي جزء من علم البيانات. وكذلك الأمر عندما تقول "Ok Google" ليستجيب هاتفك الذكي ويستعد للأوامر الصوتية، فإن علم البيانات هو السبب في ظهور خوارزمية التعرف على الكلام التي استخدمها التطبيق توًا. محركات البحث عبر الإنترنت هل لاحظت كيف تقترح لك محركات البحث الشهيرة مثل جوجل وياهو وبينج ما هو قريب من نتيجة بحثك؟ هل لاحظت السرعة في عرض النتائج والتحسن المستمر في دقة نتيجة البحث؟ يعود الفضل في ذلك إلى علم البيانات وخوارزمياته التي تجعل تجربة البحث عبر الانترنت أكثر سرعة وفعالية ورضًى للمستخدم. العلوم الطبيعية تُستنبط معظم المعايير العلمية المتعلقة بالظواهر الطبيعية من كم البيانات الهائل الناتج عن مراقبة هذه الظواهر على مدى طويل من الزمن كالمناخ والبيئة والفضاء، إذ ترسل المسابر ملايين البايتات يوميًا إلى مراكز الأبحاث لتحليلها واستقراء النتائج وبالطبع لن يكون من السهل فهم هذه البيانات والربط بينها دون استخدام خوارزميات علم البيانات وطرائقه. عالم الألعاب سواء الألعاب الرياضية الحقيقية كدراسة وتحليل حركات لاعبي كرة القدم وحتى منصات الألعاب الرقمية في تعزيز تجربة اللاعبين. تعتمد الشركات التي ترعى هذه المواضيع على تحليل نتائج البيانات المأخوذة من كم هائل من المباريات ومن تجارب مئات الآلاف الذين يمارسون ألعاب الفيديو عبر الإنترنت. لقد حسَّن استخدام علم البيانات وتقنياته أداء الكثير من شركات الألعاب. النقل إن الهدف الرئيسي لاستخدام علم البيانات في عالم النقل هو الوصول إلى المركبات ذاتية القيادة التي يسعى مصمموها إلى تقليل الخطأ البشري إلى أدنى مستوى وتقليل عدد الحوادث المرورية وضبط معدلات التلوث بعوادم الوقود. إضافة إلى ذلك، يساعد علم البيانات في تحليل حركة المرور واكتشاف الازدحامات والاختناقات المرورية وإرسال إشعارات للسائقين لسلوك طريق آخر مثلًا لوجود ازدحام في الطريق الذي يسير عليه وتحليل الحوادث المرورية واتخاذ القرارات. الرعاية الصحية لعلم البيانات دور بارز في مجال الرعاية الصحية لما يؤمنه من مساهمة في تشخيص الحالات الطبية وتخطيط العلاج والبحث الطبي ويوفر نتائج حاسمة وتوقعات تقترب نسبة الخطأ فيها من الصفر وخاصة في مجالات الكشف عن الأورام وابتكار الأدوية وتحليل الصور الطبية. أنظمة التوصية بالمنتجات تعتمد معظم الشركات مثل غوغل وأمازون ونيتفليكس على علم البيانات الذي يقدم تكنولوجيا مفيدة جدًا في تحسين تجربة مستخدمي هذه الشركات من خلال التوصية بمنتجات هذه الشركات لمستخدميها من معرفة ميولهم وسلوكياتهم أو ما يعرف بالتزكية المخصصة. فعندما تبحث عن شيء ما ثم تجد اقتراحات لأشياء مشابهة لاحقًا فهي نتيجة تطبيق خوارزميات علم البيانات. اكتشاف المخاطر تواجه الشركات المالية مخاطر تتعلق بقضايا التزوير وخسارة رأس المال، لكن بوجود علم البيانات ستقل هذه الأخطار إلى مستويات منخفضة. إذ تستفيد شركات المال من علماء البيانات في دراسة البيانات المالية للاستثمارات المطروحة وإدارة المخاطر المالية واكتشاف المعاملات الاحتيالية وتقييم مخاطر الخسارة أو الإفلاس مما يرفع ثقة العملاء بأداء هذه الشركات، كما يساعد علم البيانات أنظمة تقنية المعلومات في منع الهجمات الإلكترونية ومنع التهديدات الأمنية المختلفة. ومن مجالات هذا العلم الأخرى مساعدة الشركات التجارية على إنشاء حملات تسويقية أقوى وإعلانات مستهدفة أكثر دقة لزيادة المبيعات والأرباح، ومنع حدوث أعطال المعدات في الأماكن الصناعية، ويبرز استخدام علم البيانات المجال الأكاديمية لمراقبة أداء الطلاب وتحسينه للأفضل وغير ذلك الكثير مما لا يتسع المقال لذكره. وقلما تجد اليوم مجالًا لا يساهم علم البيانات الحديث في تحسينه وتطويره نحو الأفضل. دورة حياة مشروع علم البيانات تمر دورة علم البيانات بالمراحل التالية: الاستكشاف إعداد البيانات تخطيط النماذج بناء النماذج التحضير للعمل إيصال النتائج الاستكشاف وهي أولى مراحل هذه الدورة وتبدأ بطرح الأسئلة الصحيحة عن الظاهرة المدروسة. فلا بد قبل أن تبدأ أي مشروع متعلق بعلم البيانات أن تحدد المتطلبات الاساسية لهذا المشروع وأولوياته وميزانيته. لا بد في هذه المرحلة من تحديد كل متطلبات المشروع كعدد العاملين فيه والتقنيات المستخدمة والزمن اللازم لإنجازه والبيانات التي سيجري العمل عليها والغاية منها، وبالتالي سنتمكن من وضع إطار أولي لحل المشكلة التي كانت سببًا في إطلاق المشروع. إعداد البيانات نحتاج في هذه المرحلة إلى إنجاز المهام التالية: تصحيح البيانات وتنظيفها Data cleaning اختزال البيانات وتقليل حجمها Data Reduction تكامل البيانات Data integration نقل البيانات Data transformation بعد إنجاز هذه المراحل الأربعة تصبح البيانات جاهزة لعمليات أخرى. التخطيط لبناء النماذج نحتاج في هذه المرحلة إلى تحديد النماذج المختلفة والتقنيات اللازمة لإيجاد العلاقات والروابط بين متغيرات الدخل. وتجري عادة عملية تحليل بيانات استطلاعي Exploratory data analytics -تختصر إلى EDA- باستخدام الدوال والصيغ الإحصائية ثم أدوات تصوير البيانات لفهم الروابط بين المتغيرات ومن ثم فهم ما ترشدنا إليه تلك البيانات. من أكثر الأدوات شيوعًا في إنجاز هذه المرحلة نجد: SQL Analysis Services R SAS Python بناء النماذج تبدأ في هذه المرحلة عملية بناء النماذج. إذ يجري خلال هذه المرحلة إنشاء مجموعات من البيانات لأغراض التمرين والاختبار لتساعد في تطبيق تقنيات مثل التجميع والتصنيف والربط على البيانات المتوفرة لوضع نماذج عن سلوكها. إليك بعض أدوات بناء النماذج الأكثر شيوعا: SAS Enterprise Miner: عبارة عن إضافة تتكامل مع قواعد بيانات أو جداول (مثل إكسيل) لبناء نماذج تحليلية تعطي توقعات عن البيانات الموجودة وفقًا لمسار التحليل الذي تتبعه. WEKA: وهي مجموعة من خوارزميات لغة الآلة كتبت بلغة جافا للتعامل مع مهام التنقيب عن البيانات. SPSS Modeler: برنامج من شركة IBM لتنفيذ مهام التنقيب عن البيانات وتمثيلها بيانيًا وفهمها واتخاذ القرارات بناء عليها. MATLAB: بيئة عمل رياضية وبرمجية متكاملة لمختلف الأغراض الحسابية والتحليلية وتصوير البيانات وبناء خوارزميات تعلم الآلة وتطبيقها. تحضير المشروع للعمل تُسلم في هذه المرحلة معظم التقارير النهائية عن المشروع إلى جانب الشيفرة والمستندات التقنية. تقدم هذه المرحلة نظرة شاملة عن أداء المشروع على صعيد محدود قبل أن يجري نشر نتائجه كاملةً. إيصال النتائج النهائية يتحقق فريق العمل في هذه المرحلة من أن الهدف الذي وضع للمشروع في مرحلة الاستكشاف قد أنجز أم لا، ثم تُسلم بعد ذلك المعلومات التي تمكن الفريق من حيازتها عن طريق النماذج التي بنيت ومن ثم إيصال النتائج النهائية إلى فريق الأعمال الذي طلب الشروع بالعمل. التخصص في مجال علم البيانات رأينا سابقًا كيف ظهرت الحاجة الملحة لعلم البيانات كتخصص قائم ومستقل بذاته للتنقيب عن المعرفة بين أكوام البيانات الخام ويُعتقد وفقًا لعدة استطلاعات رأي بأنّ هذا التخصص سيكون الأكثر طلبًا في السوق خلال هذا العقد. وبما أن الطلب شديد على هذا المجال فهناك نقص كبير في اليد العاملة فيه عربيًا وعالميًا، لذا أمامك فرصة سانحة لممارسته دون الحاجة لوجود شهادة أكاديمية متخصصة فيه إذ التركيز حاليًا على الخبرة نظرًا لنقص اليد العاملة فيه. أي كل ما تحتاجه هو الخبرة الأساسية في البرمجة والإحصاء الرياضي ورغبة في تعلم هذا المجال وتحصيل كل ما يكسبك الخبرة العملية فيه من دورات ومخيمات تدريبية تؤهلك لدخول سوق العمل والحصول على فرصة مميزة لدى الكثير من الشركات والمنظمات التي ستتهافت على تدريبك وتوظيفك لديها. لهذا السبب لا بد من الاطلاع على التخصصات التي يمكنك العمل بها في حال رغبت في التخصص في مجال علوم البيانات. الوظائف التي يتضمنها علم البيانات حتى تختار التخصص الذي تراه مناسبًا لخبراتك وميولك، سنفرد هذه الفقرة للتفصيل في مجموعة من أهم الوظائف والأدوار الوظيفية المرتبطة بالبيانات والمتطلبات الأساسية لكل وظيفة: عالم بيانات Data scientist محلل بيانات Data analyst مهندس بيانات Data engineer معماري بيانات Data architect مطوّر تصوير بيانات Data Visualization Developer خبير في تعلم الآلة Machine Learning expert لنكتشف المزيد حول كل دور من هذه الأدوار وأهم التقنيات والمهام المنوطة به. محلل البيانات هو شخص خبير ينقّب في أكوام البيانات الخام باحثًا عن نماذج وأنماط علاقات تربط بينها. يعمل بعد ذلك على عرض نتائج ما توصل له بما يساعد على اتخاذ قرار أو حل مشكلة. ما المهارات التي يجب أن يتقنها محلل البيانات؟ معرفة جيدة في الرياضيات. معرفة جيدة في التنقيب ضمن البيانات Data mining. معرفة أساسيات علم الإحصاء Statistic. أن يكون مطلعًا على بعض لغات البرمجة والأدوات البرمجية المستخدمة في علم البيانات مثل: Python MATLAB SQL Hive R JS SAS SPSS وغيرها مهندس بيانات وهو الشخص الذي يعمل مع كميات كبيرة من البيانات ويكون مسؤلًا عن بناء وصيانة بنى مناسبة لهذه البيانات وفقًا لمشروع علم البيانات الذي يعمل عليه. يعمل مهندس البيانات أيضًا على تصميم العمليات التي تتحكم بمجموعات البيانات وتُستخدم في نمذجة هذه المجموعات أو التنقيب فيها أو حيازة معلومات منها أو التحقق من سلامتها. ما المهارات التي يجب أن يتقنها مهندس البيانات؟ معرفة معمقة بتقنيات برمجية مثل: SQL MongoDB Cassandra HBase Apache Spark Hive MapReduce معرفة جيدة بلغات برمجة مثل Python, C/C++, Java, Perl. معماري بيانات وهو الشخص الذي يتصور ويصمم الأسلوب الذي تُنجز وفقه البنية التحتية المسؤولة عن تخزين وإدارة البيانات لأغراض التحليل سواء على صعيد العتاد الصلب أو الصعيد البرمجي. ما المهارات التي يجب أن يتقنها معماري البيانات؟ معرفة معمقة بقواعد تطوير البرمجيات والأنظمة. معرفة معمقة بالمعماريات المستخدمة في إنجاز قواعد البيانات. عالم بيانات عالم البيانات هو شخص خبير يعمل على تجميع وتحليل واستخلاص النتائج من كميات كبيرة من البيانات الخام أو المهيكلة أو غير المهيكلة. يجمع عمل عالم البيانات بين علوم الحواسب وخاصة برمجتها وعلم الإحصاء والرياضيات. يعمل عالم البيانات على تحليل ومعالجة ونمذجة البيانات ثم يفسر النتائج التي حصل عليها كي يُنشئ خطة عمل مناسبة للشركة أو المنظمة أو الجهة التي يعمل لديها. يُسخّر علماء البيانات قدراتهم ومهاراتهم في مختلف المجالات سواء التقنية منها أو الاجتماعية للبحث عن تفاصيل قد لا يراها ولا يفهمها سواهم في كم البيانات الهائل الذي يعملون عليه، إذ يتضمن عملهم عادة إيجاد ترابط منطقي بين بيانات غير مهيكلة أو خام تنتج عن مصادر مختلفة كالأجهزة الذكية وردود الأفعال على مواقع التواصل الاجتماعي ومحتوى رسائل البريد الإلكتروني وغيرها من المصادر التي يصعب ملاءمتها من قواعد البيانات المهيكلة. ما المهارات التي يجب أن يتقنها عالم البيانات؟ فهم معمق لعلم الإحصاء. معرفة جيدة في الرياضيات. مهارة في إحدى لغات البرمجة التالية أو أكثر Python R SAS SQL Hive Pig Apache spark MATLAB قدرة جيدة على تصوير البيانات Visualization. مهارات تواصل جيدة. دورة تطوير التطبيقات باستخدام لغة Python احترف تطوير التطبيقات مع أكاديمية حسوب والتحق بسوق العمل فور انتهائك من الدورة اشترك الآن مطور تصوير بيانات وهو شخص يعمل إلى جانب عالم البيانات لتمثيل البيانات بصريًا وتقديم عروض ومخططات تفصّل نتائج تحليل هذه البيانات بطريقة مرئية سهلة الفهم لإيصالها إلى من يستخدمها. ما المهارات التي يجب أن يتقنها مطور تصوير بيانات؟ مهارة في إحدى لغات البرمجة التالية أو أكثر: Python R SAS SQL Hive Pig Apache spark MATLAB قدرة تحليلية ممتازة. قدرة كبيرة على إيجاد الطرق الأمثل في تصوير البيانات. خبير في تعلم الآلة هو الشخص الذي يعمل مع مختلف خوارزميات تعلم الآلة التي تُستخدم في علم البيانات مثل خوارزميات الارتجاع أو الإنحدار Regression والتجميع clustering والتصنيف classification وشجرة القرار decision tree والغابة العشوائية random forest وغيرها. ما المهارات التي يجب أن يتقنها خبير تعلم الآلة؟ خبرة في أحد لغات البرمجة التالية أو أكثر: Python ++C R Java Hadoop فهم جيد للخوارزميات الكثيرة المستخدمة في علم البيانات وتعلم الآلة. مهارة تحليلية في حل المشاكل. معرفة جيدة في علمي الاحتمالات والإحصاء. مصادر تعلم علم البيانات هل أنت متحمس للتخصص في مجال علم البيانات وتعلمه بشكل ذاتي وبأقصر الطرق بعيدًا عن أروقة الجامعات ومناهجها المكثفة -بسنواتها الطويلة التي تمتد لأربع أو خمسة سنوات- لكنك لا تعرف من أين تبدأ؟ سنسلط في القسم الضوء على مصادر تعلم تخصص علم البيانات العربية لدخول سوق العمل، فكما أشرنا حاليًا السوق شره على المتخصصين ويركز على الخبرة والمشاريع العملية المنجزة ولا يتطلب شهادات جامعية حصرية. نفترض أنك أنهيت مراحل جيدة من التعليم الدراسي أو قد أنهيت المرحلة الثانوية أو تخصصت في أحد التخصصات الهندسية وبذلك تكون قد حصَّلت معرفة جيدة بأساسيات الرياضيات والإحصاء وحتى مواضيع متقدمة مثل التفاضل والتكامل (إن كنت قد اخترت التخصص العملي وليس الأدبي) وبذلك تكون قد قطعت شوطًا في تعلم هذا العمل، وعمومًا الأساسيات تكفي للبدء ويمكن لاحقًا التعمق في أي موضوع تحتاج إليه. بعدها يمكنك البدء بتعلم أساسيات علوم الحاسوب ولغات البرمجة المخصصة المستخدمة في علم البيانات وأهمها لغة بايثون و لغة R ولغة SQL فهي من أكثر اللغات المطلوبة والمخصصة للاستخدام مع البيانات. تؤمّن هذه اللغات قدرات وظيفية كبيرة في التواصل مع قواعد البيانات واستخلاص البيانات الخام وتحليلها وتنظيمها واستخلاص الرؤى وفقا للظاهرة المدروسة ومن ثم التقييم وإتخاذ القرار، وكل ذلك من خلال مجموعة واسعة من الخوارزميات التي توفرها هذه اللغات ضمنًا أو من خلال مكتبات متوافقة معها. من أهم المصادر العربية المتكاملة التي ننصحك بها كي تتعلم هذه التقنيات: كتاب ملاحظات للعاملين بلغة SQL 1.0.0 كتاب البرمجة بلغة بايثون الذي يشرح أساسيات لغة بايثون سلسلة تعلم لغة R التي تطلعك على كافة الأساسيات والمواضيع النظرية التي تحتاجها في هذه اللغات. سلسلة مقالات think stats التي توفر لك مجموعة مميزة من المقالات والدروس المتخصصة في تعليم الاحتمالات والإحصائيات لمبرمجي بايثون بأسلوب مبسط وسهل الفهم. وإذا كنت تفضل التعلم بإشراف مختصين يجيبونك على أي سؤال يخطر ببالك ويقرن التعليم النظري بالتطبيق العملي فأنصحك بالاطلاع على دورة أساسيات علوم الحاسب التي توفرها أكاديمية حسوب فهي كفيلة بأن تكسبك كافة الأسس التي تحتاجها لتعلم أسس البرمجة وقواعد البيانات، وكذلك دورة تطوير التطبيقات بلغة بايثون والتي تمكنك من تطوير طيف واسع من التطبيقات في مجالات منوعة من بينها تطبيقات عملية في تحليل البيانات تساعدك في التعرف على أبرز مكتبات بايثون المتخصصة في التعامل مع علم البيانات. إضافة إلى لغات البرمجة التي ذكرناها ستجد الكثير من المنصات والأدوات التي تدعم بشكل مباشر العمل مع البيانات الضخمة وتقدم مختلف الأدوات المساعدة في التحليل والتنظيم واتخاذ القرار والتي يمكنك تعلمها ومن أبرزها SAS و Spark و Hadoop و Azure و AWS. خاتمة ألقينا الضوء في هذا المقال على علم البيانات الذي يُتوقع أن يكون من أكثر الأعمال طلبًا خلال هذا العقد من الألفية نظرًا للحاجة الماسة للعمل ضمن كميات هائلة من البيانات الخام وضرورة الاستفادة منها في تطوير الأعمال على مختلف الأصعدة. كما تحدثنا عن المكونات والتخصصات التي يضمها ومجالات استخدامه وتطبيقه، كما تحدثنا عن دورة الحياة التي يمر بها أي مشروع يعتمد على علم البيانات. ومنعًا لتضارب الأفكار وضياع التسميات، فقد تحدثنا عن الفرق بين علم البيانات وتحليلها وكذلك الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي. وهكذا نكون قد أحطنا بشكل مفصل أساسيات علم البيانات وتخصصاته ومجالاته المختلفة لمن يرغب فعليًا في امتهانه أو احتراف أحد اختصاصاته، ووضحنا المتطلبات الضرورية التي يحتاجها المتعلم حتى يبدأ رحلته في هذا المجال المهم والشيق والمجزي ماديًا والذي ينبئ بمستقبل واعد.

هل سمعت عن نظام إدارة الإصدارات Git وترغب بتعلم المزيد عنه؟ هل أنت مطور ترغب في استخدام GitHub وتجد التعامل معه صعبًا؟ هذا الفيديو أُعدّ خصيصًا لك. سنشرح مفاهيم Git وأساسياته، وسنطبق ذلك عمليًا. يمكنك أن تطلع على سلسلة المقالات التي وفرناها في أكاديمية حسوب عن Git.

سنتحدث في هذه المقالة عن بعض المفاهيم العامة المتعلقة بخوارزميات الترتيب، ثم نستعرض 10 من أشهر خوارزميات ترتيب المصفوفات. قبل أن نواصل، سنعطي بعض التعاريف العامة. خوارزميات الترتيب المستقرة: تكون خوارزمية ترتيب ما مستقرةً stable إذا كانت تحافظ على الترتيب النسبي للعناصر التي لها نفس قيمة المفتاح الذي يُجرى الترتيب وفقًا له. خوارزميات الترتيب الموضعية In place algorithms: نقول أنّ خوارزمية ترتيب ما هي خوارزمية موضعية In place إذا كانت الذاكرة الإضافية التي تستخدمها أثناء الترتيب تساوي ‎O(1)‎ (دون احتساب المصفوفة المراد ترتيبها). أسوء حالة تعقيدية Worst case complexity: نقول أنّ أسوء حالة تعقيدية Worst case complexity لخوارزمية تساوي ‎O(T(n))‎ إذا كان وقت تشغيلها لا يزيد عن ‎T(n)‎ مهما كانت المدخلات. أفضل حالة تعقيدية Best case complexity: نقول أنّ أفضل حالة تعقيدية Best case complexity لخوارزمية ما تساوي ‎O(T(n))‎ إذا كان وقت تشغيلها لا يقل عن ‎T(n)‎ مهما كانت المدخلات. أوسط حالة تعقيدية Average case complexity: نقول أنّ أوسط حالة تعقيدية Average case complexity لخوارزمية ترتيب ما تساوي ‎O(T(n))‎ إذا كان متوسط أوقات تشغيلها بالنسبة لجميع المدخلات الممكنة يساوي ‎T(n)‎. استقرار الترتيب Stability in Sorting تكون خوارزمية الترتيب مستقرةً إذا كانت تحافظ على الترتيب النسبي للقيم ذات المفاتيح المتساوية في المصفوفة المُدخلة الأصلية بعد ترتيبها. أي إن كانت خوارزمية الترتيب مستقرةً وكان هناك كائنَان لهما مفاتيح متساوية، فسيكون ترتيبُهما في الخرج المُرتّب مماثلًا لتَرتيبهما في المصفوفة المدخلة غير المرتبة. انظر مصفوفة الأزواج التالية: (1, 2) (9, 7) (3, 4) (8, 6) (9, 3) سنحاول ترتيب المصفوفة حسب العنصر الأول في كل زوج. سيخرج الترتيب المستقر لهذه القائمة ما يلي: (1, 2) (3, 4) (8, 6) (9, 7) (9, 3) وهو ترتيبٌ مستقر لأنّ ‎(9, 3)‎ تظهر بعد ‎(9, 7)‎ في المصفوفة الأصلية أيضًا. أما الترتيب غير مستقر فيكون كما يلي: (1, 2) (3, 4) (8, 6) (9, 3) (9, 7) قد ينتج عن الترتيب غير المستقر الخرج نفسه الذي يٌنتجه الترتيب المستقر أحيانًا، لكن ليس دائمًا. هذه بعض أشهر أنواع التراتيب المستقرة: الترتيب بالدمج Merge sort. الترتيب بالإدراج Insertion sort. ترتيب بالجذر Radix sort . ترتيب Tim. الترتيب بالفقاعات Bubble Sort. هذه بعض أنواع التراتيب غير المستقرة: الترتيب بالكومة Heap sort. الترتيب السريع Quick sort. سوف نستعرض في بقية هذه المقالة 10 خوارزميات ترتيب شهيرة. الترتيب بالفقاعات Bubble Sort table { width: 100%; } thead { vertical-align: middle; text-align: center; } td, th { border: 1px solid #dddddd; text-align: right; padding: 8px; text-align: inherit; } tr:nth-child(even) { background-color: #dddddd; } المعامِل الوصف ترتيب مستقر نعم ترتيب موضعي نعم أفضل حالة تعقيد (O(n أسوء حالة تعقيد (O(n^2 أوسط حالة تعقيد (O(n^2 تعقيد المساحة (O(1 توازن خوارزمية الفقاعات ‎BubbleSort‎ كل زوج متتالي من العناصر في المصفوفة غير المرتبة، ثمّ تبدل مواضعهما إن كان تَرتيبهما خاطئًا. ويوضّح المثال التالي كيفية عمل خوارزمية الفقاعات على المصفوفة ‎{6,5,3,1,8,7,2,4}‎ (تُحاط الأزواج قيد المقارنة في كل خطوة بالرمز "**"): {6,5,3,1,8,7,2,4} {**5,6**,3,1,8,7,2,4} -- 5 < 6 -> تبديل {5,**3,6**,1,8,7,2,4} -- 3 < 6 -> تبديل {5,3,**1,6**,8,7,2,4} -- 1 < 6 -> تبديل {5,3,1,**6,8**,7,2,4} -- 8 > 6 -> لا تبديل {5,3,1,6,**7,8**,2,4} -- 7 < 8 -> تبديل {5,3,1,6,7,**2,8**,4} -- 2 < 8 -> تبديل {5,3,1,6,7,2,**4,8**} -- 4 < 8 -> تبديل نحصل بعد الدورة الأولى على المصفوفة ‎{5,3,1,6,7,2,4,8}‎، لاحظ أنّ أكبر قيمة غير مرتبة في المصفوفة (8 في هذه الحالة) ستصل دائمًا إلى موضعها النهائي. للتأكد من أنّ المصفوفة مرتّبة ترتيبًا صحيحًا وأنّ كل عناصرها في المواضع الصحيحة، سيكون علينا تكرار هذه العملية n-1 مرّة، حيث يمثّل n طول المصفوفة المراد ترتيبها. خوارزمية الترتيب بالفقاعات التي تُعرف أيضًا باسم الترتيب المتدرّج Sinking Sort، هي خوارزمية ترتيب بسيطة تمرّ مرارًا وتكرارًا على المصفوفة حتى ترتّبها، وتوازن كل زوج متتال من العناصر، ثمّ تبدّلهما إن كان ترتيبهما خاطئًا. الرسم البياني التالي يمثّل آلية عمل خوارزمية الترتيب بالفقاعات: هذه تطبيقات لخوارزمية الترتيب بالفقاعات بعدة لغات برمجة. لغة C++‎: void bubbleSort(vector<int>numbers) { for(int i = numbers.size() - 1; i >= 0; i--) { for(int j = 1; j <= i; j++) { if(numbers[j-1] > numbers[j]) { swap(numbers[j-1],numbers(j)); } } } } لغة C: void bubble_sort(long list[], long n) { long c, d, t; for (c = 0 ; c < ( n - 1 ); c++) { for (d = 0 ; d < n - c - 1; d++) { if (list[d] > list[d+1]) { /* تبديل */ t = list[d]; list[d] = list[d+1]; list[d+1] = t; } } } } هذا تطبيق يستخدم المؤشرات: void pointer_bubble_sort(long * list, long n) { long c, d, t; for (c = 0 ; c < ( n - 1 ); c++) { for (d = 0 ; d < n - c - 1; d++) { if ( * (list + d ) > *(list+d+1)) { /* تبديل */ t = * (list + d ); * (list + d ) = * (list + d + 1 ); * (list + d + 1) = t; } } } } لغة C#‎‎: public class BubbleSort { public static void SortBubble(int[] input) { for (var i = input.Length - 1; i >= 0; i--) { for (var j = input.Length - 1 - 1; j >= 0; j--) { if (input[j] <= input[j + 1]) continue; var temp = input[j + 1]; input[j + 1] = input[j]; input[j] = temp; } } } public static int[] Main(int[] input) { SortBubble(input); return input; } } بايثون: #!/usr/bin/python input_list = [10,1,2,11] for i in range(len(input_list)): for j in range(i): if int(input_list[j]) > int(input_list[j+1]): input_list[j],input_list[j+1] = input_list[j+1],input_list[j] print input_list جافا: public class MyBubbleSort { public static void bubble_srt(int array[]) {//main logic int n = array.length; int k; for (int m = n; m >= 0; m--) { for (int i = 0; i < n - 1; i++) { k = i + 1; if (array[i] > array[k]) { swapNumbers(i, k, array); } } printNumbers(array); } } private static void swapNumbers(int i, int j, int[] array) { int temp; temp = array[i]; array[i] = array[j]; array[j] = temp; } private static void printNumbers(int[] input) { for (int i = 0; i < input.length; i++) { System.out.print(input[i] + ", "); } System.out.println("\n"); } public static void main(String[] args) { int[] input = { 4, 2, 9, 6, 23, 12, 34, 0, 1 }; bubble_srt(input); } } جافاسكربت: function bubbleSort(a) { var swapped; do { swapped = false; for (var i=0; i < a.length-1; i++) { if (a[i] > a[i+1]) { var temp = a[i]; a[i] = a[i+1]; a[i+1] = temp; swapped = true; } } } while (swapped); } var a = [3, 203, 34, 746, 200, 984, 198, 764, 9]; bubbleSort(a); console.log(a); // [ 3, 9, 34, 198, 200, 203, 746, 764, 984 ] الترتيب بالدمج Merge Sort الترتيب بالدمج هي خوارزمية تعتمد مبدأ فرّق تسد، إذ تقسم المصفوفةَ المدخلةَ إلى نصفين بشكل متتابع إلى أن تصبح لدينا n مصفوفة أحادية، حيث n يمثل حجم المصفوفة المُدخلة. بعد ذلك، تُدمج المصفوفات الجزئية المرتبة مثنى مثنى، إذ يُضاف أصغر العنصرين المتقابلين في المصفوفتين المراد دمجهما في كل خطوة. تستمر هذه العملية إلى حين الانتهاء من بناء المصفوفة المُرتّبة. يوضح المثال التالي آلية عمل خوارزمية الترتيب بالدمج: التعقيد الزمني للخوارزمية: ‎T(n) = 2T(n/2) + Θ(n)‎. يمكن تطبيق التكرارية أعلاه إما باستخدام طريقة الشجرة التكرارية Recurrence Tree method أو الطريقة الرئيسية (Master method)، يمكنك معرفة تفاصيل هاتين الطريقتين من هنا. تعقيد الطريقة الرئيسية يساوي ‎Θ(nLogn)‎ في جميع الحالات الثلاث (الأسوأ والمتوسطة والفضلى)، ذلك أنّ الترتيب بالدمج يقسّم المصفوفة تعاوديًا إلى أنصاف، ويستغرق وقتًا خطيًا لدمج نصفين، حيث لدينا: المساحة الإضافية: ‎O(n)‎. نموذج الخوارزمية: فرّق تسد. الموضعيّة: على العموم، التطبيقات الشائعة للخوارزمية لا تكون موضعية. مستقرة: نعم. هذه بعض تطبيقات خوارزمية الدمج في بعض لغات البرمجة: لغة Go: package main import "fmt" func mergeSort(a []int) []int { if len(a) < 2 { return a } m := (len(a)) / 2 f := mergeSort(a[:m]) s := mergeSort(a[m:]) return merge(f, s) } func merge(f []int, s []int) []int { var i, j int size := len(f) + len(s) a := make([]int, size, size) for z := 0; z < size; z++ { lenF := len(f) lenS := len(s) if i > lenF-1 && j <= lenS-1 { a[z] = s[j] j++ } else if j > lenS-1 && i <= lenF-1 { a[z] = f[i] i++ } else if f[i] < s[j] { a[z] = f[i] i++ } else { a[z] = s[j] j++ } } return a } func main() { a := []int{75, 12, 34, 45, 0, 123, 32, 56, 32, 99, 123, 11, 86, 33} fmt.Println(a) fmt.Println(mergeSort(a)) } لغة C int merge(int arr[],int l,int m,int h) { int arr1[10],arr2[10]; // مصفوفتان مؤقتتان hold the two arrays to be merged int n1,n2,i,j,k; n1=m-l+1; n2=h-m; for(i=0; i<n1; i++) arr1[i]=arr[l+i]; for(j=0; j<n2; j++) arr2[j]=arr[m+j+1]; arr1[i]=9999; // لتحديد نهاية كل مصفوفة مؤقتة arr2[j]=9999; i=0; j=0; for(k=l; k<=h; k++) { // دمج مصفوفتين مرتبتين if(arr1[i]<=arr2[j]) arr[k]=arr1[i++]; else arr[k]=arr2[j++]; } return 0; } int merge_sort(int arr[],int low,int high) { int mid; if(low<high) { mid=(low+high)/2; // فرق تسد merge_sort(arr,low,mid); merge_sort(arr,mid+1,high); // Combine merge(arr,low,mid,high); } return 0; } ‎لغةC# ‎‎ public class MergeSort { static void Merge(int[] input, int l, int m, int r) { int i, j; var n1 = m - l + 1; var n2 = r - m; var left = new int[n1]; var right = new int[n2]; for (i = 0; i < n1; i++) { left[i] = input[l + i]; } for (j = 0; j < n2; j++) { right[j] = input[m + j + 1]; } i = 0; j = 0; var k = l; while (i < n1 && j < n2) { if (left[i] <= right[j]) { input[k] = left[i]; i++; } else { input[k] = right[j]; j++; } k++; } while (i < n1) { input[k] = left[i]; i++; k++; } while (j < n2) { input[k] = right[j]; j++; k++; } } static void SortMerge(int[] input, int l, int r) { if (l < r) { int m = l + (r - l) / 2; SortMerge(input, l, m); SortMerge(input, m + 1, r); Merge(input, l, m, r); } } public static int[] Main(int[] input) { SortMerge(input, 0, input.Length - 1); return input; } } جافا: هذا تطبيق بلغة جافا يستخدم المقاربة العامة. public interface InPlaceSort<T extends Comparable<T>> { void sort(final T[] elements); } public class MergeSort < T extends Comparable < T >> implements InPlaceSort < T > { @Override public void sort(T[] elements) { T[] arr = (T[]) new Comparable[elements.length]; sort(elements, arr, 0, elements.length - 1); } // نتحقق من كلا الجانبين، ثم ندمجهما private void sort(T[] elements, T[] arr, int low, int high) { if (low >= high) return; int mid = low + (high - low) / 2; sort(elements, arr, low, mid); sort(elements, arr, mid + 1, high); merge(elements, arr, low, high, mid); } private void merge(T[] a, T[] b, int low, int high, int mid) { int i = low; int j = mid + 1; // b نختار أصغر عنصر منهما، ثم نضعه في for (int k = low; k <= high; k++) { if (i <= mid && j <= high) { if (a[i].compareTo(a[j]) >= 0) { b[k] = a[j++]; } else { b[k] = a[i++]; } } else if (j > high && i <= mid) { b[k] = a[i++]; } else if (i > mid && j <= high) { b[k] = a[j++]; } } for (int n = low; n <= high; n++) { a[n] = b[n]; }}} Java: هذا تطبيق آخر للخوارزمية بلغة Java، ولكن وفق منظور تصاعدي (من الأسفل إلى الأعلى) public class MergeSortBU { private static Integer[] array = { 4, 3, 1, 8, 9, 15, 20, 2, 5, 6, 30, 70, 60,80,0,9,67,54,51,52,24,54,7 }; public MergeSortBU() { } private static void merge(Comparable[] arrayToSort, Comparable[] aux, int lo,int mid, int hi) { for (int index = 0; index < arrayToSort.length; index++) { aux[index] = arrayToSort[index]; } int i = lo; int j = mid + 1; for (int k = lo; k <= hi; k++) { if (i > mid) arrayToSort[k] = aux[j++]; else if (j > hi) arrayToSort[k] = aux[i++]; else if (isLess(aux[i], aux[j])) { arrayToSort[k] = aux[i++]; } else { arrayToSort[k] = aux[j++]; } } } public static void sort(Comparable[] arrayToSort, Comparable[] aux, int lo, int hi) { int N = arrayToSort.length; for (int sz = 1; sz < N; sz = sz + sz) { for (int low = 0; low < N; low = low + sz + sz) { System.out.println("Size:"+ sz); merge(arrayToSort, aux, low, low + sz -1 ,Math.min(low + sz + sz - 1, N - 1)); print(arrayToSort); } } } public static boolean isLess(Comparable a, Comparable b) { return a.compareTo(b) <= 0; } private static void print(Comparable[] array) {http://stackoverflow.com/documentation/algorithm/5732/merge-sort# StringBuffer buffer = new StringBuffer();http://stackoverflow.com/documentation/algorithm/5732/merge-sort# for (Comparable value : array) { buffer.append(value); buffer.append(' '); } System.out.println(buffer); } public static void main(String[] args) { Comparable[] aux = new Comparable[array.length]; print(array); MergeSortBU.sort(array, aux, 0, array.length - 1); } } بايثون def merge(X, Y): " دمج مصفوفتين مرتبتين " p1 = p2 = 0 out = [] while p1 < len(X) and p2 < len(Y): if X[p1] < Y[p2]: out.append(X[p1]) p1 += 1 else: out.append(Y[p2]) p2 += 1 out += X[p1:] + Y[p2:] return out def mergeSort(A): if len(A) <= 1: return A if len(A) == 2: return sorted(A) mid = len(A) / 2 return merge(mergeSort(A[:mid]), mergeSort(A[mid:])) if __name__ == "__main__": # Generate 20 random numbers and sort them A = [randint(1, 100) for i in xrange(20)] print mergeSort(A) الترتيب بالإدراج الترتيب بالإدراج هي إحدى خوارزميات الترتيب البسيطة، إذ ترتّب العناصر واحدًا تلو الآخر بنفس الطريقة التي ترتّب فيها أوراق اللعب يدويًّا. الرسم البياني التالي يوضّح آلية عمل خوارزمية الترتيب بالإدراج: المصدر: ويكيبديا يمكنك معرفة المزيد من التفاصيل حول آلية عمل الخوارزمية من ويكي حسوب. هذا تطبيق لخوارزمية الترتيب بالإدراج بلغة هاسكل Haskell: insertSort :: Ord a => [a] -> [a] insertSort [] = [] insertSort (x:xs) = insert x (insertSort xs) insert :: Ord a => a-> [a] -> [a] insert n [] = [n] insert n (x:xs) | n <= x = (n:x:xs) | otherwise = x:insert n xs الترتيب بالدلو Bucket Sort الترتيب بالدلو هي خوارزمية ترتيب توزّع عناصر المصفوفة المراد ترتيبها على عدد من الدلاء (مصفوفات)، ثمّ تُرتّب عناصر كل دلو على حدة باستخدام خوارزمية ترتيب مختلفة، أو بتطبيق خوارزمية الترتيب بالدلو تكراريًا، يمكنك معرفة المزيد من التفاصيل عن هذه الخوارزمية من موسوعة حسوب. هذا تطبيق لخوارزمية الترتيب بالدلو بلغة C#‎‎ public class BucketSort { public static void SortBucket(ref int[] input) { int minValue = input[0]; int maxValue = input[0]; int k = 0; for (int i = input.Length - 1; i >= 1; i--) { if (input[i] > maxValue) maxValue = input[i]; if (input[i] < minValue) minValue = input[i]; } List<int>[] bucket = new List<int>[maxValue - minValue + 1]; for (int i = bucket.Length - 1; i >= 0; i--) { bucket[i] = new List<int>(); } foreach (int i in input) { bucket[i - minValue].Add(i); } foreach (List<int> b in bucket) { if (b.Count > 0) { foreach (int t in b) { input[k] = t; k++; } } } } public static int[] Main(int[] input) { SortBucket(ref input); return input; } } الترتيب السريع Quicksort خوارزمية الترتيب السريع هي خوارزمية ترتيب تنتقي عنصرًا من عناصر المصفوفة وتجعله محورًا، ثمّ تقسّم المصفوفة المعطاة حول ذلك العنصر، بحيث تأتي جميع العناصر الأصغر من المحور قبله، وجميع العناصر الأكبر منه تأتي بعده. تُطبّق الخوارزمية تكراريًا على الأقسام حتى تُرتّب المصفوفة بالكامل، وهناك طريقتان لتقديم هذه الخوارزمية. طريقة لوموتو Lomuto في هذه الطريقة يُنتقى أحد العناصر ليكون محور الترتيب، وغالبًا ما يكون العنصر الأخير من المصفوفة، ويُحفظ فهرس المحور ثم تُتعقّب المواقع التي تحتوي على العناصر التي تساوي قيمة المحور أو تصغُره، ويُجرى التبديل بين موقعي العنصرين إن عُثِر على عنصر أصغر من المحور، ويُزاد فهرس المحور بواحد. فيما يلي شيفرة عامة للخوارزمية: partition(A, low, high) is pivot := A[high] i := low for j := low to high – 1 do if A[j] ≤ pivot then swap A[i] with A[j] i := i + 1 swap A[i] with A[high] return i آلية الترتيب السريع: quicksort(A, low, high) is if low < high then p := partition(A, low, high) quicksort(A, low, p – 1) quicksort(A, p + 1, high) يوضّح المثال التالي آلية عمل خوارزمية الترتيب السريع: طريقة هور Hoare تستخدم طريقة هور مؤشرين يبدآن بالإشارة إلى طرفي المصفوفة المُقسّمة، ثم يتحركان نحو بعضهمًا إلى أن يحصل انقلاب، أي تصبح القيمة الصغرى في الجانب الأيسر من المحور، والكبرى في الجانب الأيمن منه؛ وعند حصول الانقلاب تبدّل الخوارزمية بين موقعي القيمتين وتعاد العملية مرةً أخرى. عندما تلتقي الفهارس، تتوقف الخوارزمية ويُعاد الفهرس النهائي. تُعد طريقة هور أكثر فعاليةً من طريقة Lomuto، لأنّ عدد التبديلات التي تجريها أقل بثلاث مرات في المتوسط من طريقة Lomuto، كما أنّها أكثر فعاليةً في إنشاء الأقسام حتى عندما تكون جميع القيم متساوية. quicksort(A, lo, hi) is if lo < hi then p := partition(A, lo, hi) quicksort(A, lo, p) quicksort(A, p + 1, hi) شيفرة عامة لتقسيم المصفوفة: partition(A, lo, hi) is pivot := A[lo] i := lo - 1 j := hi + 1 loop forever do: i := i + 1 while A[i] < pivot do do: j := j - 1 while A[j] > pivot do if i >= j then return j swap A[i] with A[j] هذا تطبيق لخوارزمية الترتيب السريع بلغة بايثون: def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr) / 2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quicksort(left) + middle + quicksort(right) print quicksort([3,6,8,10,1,2,1]) الخرج الناتج: [1 ، 1 ، 2 ، 3 ، 6 ، 8 ، 10] وهذا تطبيق لطريقة Lomuto بلغة جافا: public class Solution { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); int[] ar = new int[n]; for(int i=0; i<n; i++) ar[i] = sc.nextInt(); quickSort(ar, 0, ar.length-1); } public static void quickSort(int[] ar, int low, int high) { if(low<high) { int p = partition(ar, low, high); quickSort(ar, 0 , p-1); quickSort(ar, p+1, high); } } public static int partition(int[] ar, int l, int r) { int pivot = ar[r]; int i =l; for(int j=l; j<r; j++) { if(ar[j] <= pivot) { int t = ar[j]; ar[j] = ar[i]; ar[i] = t; i++; } } int t = ar[i]; ar[i] = ar[r]; ar[r] = t; return i; } الترتيب بالعد Counting Sort المساحة الإضافية: ‎O(n+k)‎ التعقيد الزمني: الحالة الأسوأ: ‎O(n+k)‎. الحالة الأفضل: ‎O(n)‎. الحالة المتوسطة ‎O(n+k)‎. الترتيب بالعد Counting sort هي خوارزمية لترتيب الكائنات وفقًا لمفاتيحها. خطوات الخوارزمية: أنشئ مصفوفة C حجمها يساوي عدد العناصر الفريدة في المصفوفة المُدخلة A. املأ المصفوفة 😄 لكل x عنصر فريد من المصفوفة المُدخلة، تحتوي C[x]‎‎ تردّد ذلك العنصر في المصفوفة المُدخلة A. حوّل C إلى مصفوفة بحيث يشير C[x]‎‎ إلى عدد القيم التي تصغُر x عبر التكرار في المصفوفة، وعيّن مجموع القيمة السابقة لكل C [x]‎‎، وكذلك جميع القيم في C التي تظهر قبله. كرِّر خلفيًا على المصفوفة A مع وضع كل قيمة في مصفوفة B جديدة مرتبة في الفهرس المسجّل في C. ولكل A [x]‎‎، نعيّن قيمة B [C [A [x]]]‎‎ إلى A [x]‎‎، مع إنقاص قيمة C [A [x]]‎‎ بمقدار واحد في حال وجود قيم مكرّرة في المصفوفة الأصلية غير المرتبة. يوضّح المثال التالي آلية عمل خوارزمية الترتيب بالعد: وفي ما يلي مثال توضيحي للخوارزمية: for x in input: count[key(x)] += 1 total = 0 for i in range(k): oldCount = count[i] count[i] = total total += oldCount for x in input: output[count[key(x)]] = x count[key(x)] += 1 return output يمكنك الاطلاع على المزيد من التفاصيل والأمثلة التوضيحية عن خوارزمية الترتيب بالعدّ من موسوعة حسوب الترتيب بالكومة Heap Sort المساحة الإضافية: ‎O(1)‎. التعقيد الزمني:O(nlogn)‎. الترتيب بالكومة هي خوارزمية تستند على الكومة الثنائية Binary Heap، وهي مشابهة لخوارزمية الترتيب بالتحديد Selection Sort التي تعتمد على اختيار العنصر الأكبر في المصفوفة في البداية، ثمّ تضعه في نهاية المصفوفة، ثمّ تعيد العملية على بقية العناصر. هذا مثال توضيحي لخوارزمية الترتيب بالكومة: function heapsort(input, count) heapify(a,count) end <- count - 1 while end -> 0 do swap(a[end],a[0]) end<-end-1 restore(a, 0, end) function heapify(a, count) start <- parent(count - 1) while start >= 0 do restore(a, start, count - 1) start <- start - 1 وهذا مثال على آلية عمل خوارزمية الترتيب بالكومة على المصفوفة [2,3,7,1,8,5,6]: هذا تطبيق لخوارزمية الترتيب بالكومة بلغة C#‎‎: public class HeapSort { public static void Heapify(int[] input, int n, int i) { int largest = i; int l = i + 1; int r = i + 2; if (l < n && input[l] > input[largest]) largest = l; if (r < n && input[r] > input[largest]) largest = r; if (largest != i) { var temp = input[i]; input[i] = input[largest]; input[largest] = temp; Heapify(input, n, largest); } } public static void SortHeap(int[] input, int n) { for (var i = n - 1; i >= 0; i--) { Heapify(input, n, i); } for (int j = n - 1; j >= 0; j--) { var temp = input[0]; input[0] = input[j]; input[j] = temp; Heapify(input, j, 0); } } public static int[] Main(int[] input) { SortHeap(input, input.Length); return input; } } الترتيب بالتدوير Cycle Sort الترتيب بالتدوير هي خوارزمية موضعية غير مستقرة، وتُعدّ مثاليةً من حيث عدد مرات الكتابة في المصفوفة الأصلية وعدد مرات الكتابة في الذاكرة، فكل عنصر يُكتب إمّا مرةً واحدةً إن لم يكن في موضعه الصحيح، أو لا يُكتب على الإطلاق. يمكنك معرفة المزيد من التفاصيل والأمثلة التوضيحية عن خوارزمية الترتيب بالتدوير من موسوعة حسوب هذا مثال توضيحي عن تطبيق على الخوارزمية: (input) output = 0 for cycleStart from 0 to length(array) - 2 item = array[cycleStart] pos = cycleStart for i from cycleStart + 1 to length(array) - 1 if array[i] < item: pos += 1 if pos == cycleStart: continue while item == array[pos]: pos += 1 array[pos], item = item, array[pos] writes += 1 while pos != cycleStart: pos = cycleStart for i from cycleStart + 1 to length(array) - 1 if array[i] < item: pos += 1 while item == array[pos]: pos += 1 array[pos], item = item, array[pos] writes += 1 return outout ترتيب الفردي-الزوجي Odd-Even Sort المساحة الإضافية: ‎O(n)‎ التعقيد الزمني: ‎O(n)‎ خوارزمية ترتيب الفردي-الزوجي Odd-Even Sort (أو الترتيب بالطوب Brick sort هي خوارزمية ترتيب بسيطة طُوِّرت لتُستخدم مع المعالجات المتوازية ذات التقاطعات المحلية parallel processors with local interconnection. توازن هذه الخوارزمية بين جميع أزواج العناصر المتجاورة ذات الفهارس الفردية / الزوجية في المصفوفة، وتبدل العناصر إذا وجدت أنّ الزوج مرتّب ترتيبًا خاطئًا. تكرر الخوارزمية الخطوة نفسها، لكن هذه المرة على الأزواج ذات الفهارس الزوجية / الفردية، وتستمر في المناوبة بين النمط زوجي / فردي وفردي / زوجي إلى أن تُرتّب المصفوفة. هذا مثال توضيحي لخوارزمية الطوب Brick: if n>2 then 1. apply odd-even merge(n/2) recursively to the even subsequence a0, a2, ..., an-2 and to the odd subsequence a1, a3, , ..., an-1 2. comparison [i : i+1] for all i element {1, 3, 5, 7, ..., n-3} else comparison [0 : 1] هذا رسم توضيحي لآلية عمل خوارزمية الترتيب فردي/زوجي على مجموعة عشوائية: المصدر: ويكيبيديا وهذا مثال توضيحي على الخوارزمية: وفيما يلي تطبيق بلغة C#‎‎ لخوارزمية الترتيب بقوالب الطوب: public class OddEvenSort { private static void SortOddEven(int[] input, int n) { var sort = false; while (!sort) { sort = true; for (var i = 1; i < n - 1; i += 2) { if (input[i] <= input[i + 1]) continue; var temp = input[i]; input[i] = input[i + 1]; input[i + 1] = temp; sort = false; } for (var i = 0; i < n - 1; i += 2) { if (input[i] <= input[i + 1]) continue; var temp = input[i]; input[i] = input[i + 1]; input[i + 1] = temp; sort = false; } } } public static int[] Main(int[] input) { SortOddEven(input, input.Length); return input; } } الترتيب بالتحديد Selection Sort المساحة الإضافية: ‎O(n)‎ التعقيد الزمني: ‎O(n^2)‎ الترتيب بالتحديد هي خوارزمية موضعية لترتيب المصفوفات، تعقيدها الزمني يساوي O (n2)‎‎، ما يجعلها غير فعالة مع المصفوفات الكبيرة، وعادةً ما يكون أداؤها أسوأ من خوارزميات الإدراج المماثلة. بالمقابل، تتميّز خوارزمية الترتيب بالتحديد بالبساطة وقد تتفوّق أداءً على بعض الخوارزميات الأعقد في بعض الحالات، خاصّةً عندما تكون الذاكرة الإضافية محدودة. تقسّم الخوارزمية المصفوفة إلى قسمين هما مصفوفة تضم العناصر المرتبة فعليًا، والتي تُبنى من اليسار إلى اليمين من مقدمة المصفوفة (اليسرى)؛ فيما تضم المصفوفة الأخرى العناصر المتبقية التي تنتظر أن تُرتّب، والتي تشغل بقية المصفوفة. وتكون المصفوفة المرتّبة فارغةً في البداية، بينما تحتوى المصفوفة غير المرتّبة كل عناصر المصفوفة المُدخلة. تبحث الخوارزمية عن أصغر عنصر (أو أكبر عنصر، بحسب غرض الترتيب) في المصفوفة غير المرتّبة وتبدّله بالعنصر غير المرتّب الموجود في أقصى اليسار (أي تضعه في المكان الصحيح)، ثمّ تنقل حدود المصفوفة الفرعية عنصرًا واحدًا إلى اليمين . هذا مثال توضيحي للخوارزمية: function select(list[1..n], k) for i from 1 to k minIndex = i minValue = list[i] for j from i+1 to n if list[j] < minValue minIndex = j minValue = list[j] swap list[i] and list[minIndex] return list[k] وهذا تمثيل بصري للخوارزمية: وهذا مثال على خوارزمية الترتيب بالتحديد: فيما يلي تطبيق على لخوارزمية بلغة C #‎‎: public class SelectionSort { private static void SortSelection(int[] input, int n) { for (int i = 0; i < n - 1; i++) { var minId = i; int j; for (j = i + 1; j < n; j++) { if (input[j] < input[minId]) minId = j; } var temp = input[minId]; input[minId] = input[i]; input[i] = temp; } } public static int[] Main(int[] input) { SortSelection(input, input.Length); return input; } } وهذا تطبيق على الخوارزمية بلغة إكسير Elixir: defmodule Selection do def sort(list) when is_list(list) do do_selection(list, []) end def do_selection([head|[]], acc) do acc ++ [head] end def do_selection(list, acc) do min = min(list) do_selection(:lists.delete(min, list), acc ++ [min]) end defp min([first|[second|[]]]) do smaller(first, second) end defp min([first|[second|tail]]) do min([smaller(first, second)|tail]) end defp smaller(e1, e2) do if e1 <= e2 do e1 else e2 end end end Selection.sort([100,4,10,6,9,3]) |> IO.inspect ترجمة -بتصرّف- للفصول من 28 إلى 38 من الكتاب Algorithms Notes for Professionals. اقرأ أيضًا المقال السابق: أمثلة عن أنواع الخوارزميات خوارزميات تحليل المسارات في الأشجار خوارزمية ديكسترا Dijkstra’s Algorithm الخوارزميات الشرهة Greedy Algorithms

في مقال اليوم نقدم دليلًا سريعًا مدعمًا بالأمثلة العملية شرح لغة PHP التي تعد واحدة من لغات البرمجة القوية المستخدمة بشكل أساسي لتطوير الويب، فعلى الرغم من ظهور العديد من لغات البرمجة الأحدث في مجال تطوير الويب إلا أن لغة PHP لا تزال اللغة الأكثر شيوعًا واستخدامًا، وهي تتطور باستمرار لإصلاح أي عيوب أو أخطاء فيها وتعزيز أمان وأداء المواقع المبنية باستخدامها. نبذة مختصرة عن لغة PHP يشير اسم PHP إلى عبارة Hypertext Pre-processor أي المعالج المسبق للنصوص الفائقة وكلمة النصوص الفائقة تعني النصوص التي تملك روابط تنقلك لنصوص أو صفحات صفحات ويب أخرى عند النقر فوقها. وهي لغة برمجة مفتوحة المصدر وشائعة الاستخدام تستخدم في إنشاء وتطوير مواقع الويب الديناميكية، وقد طور باستخدامها أكثر من 75% من المواقع الموجودة على شبكة الإنترنت بحسب w3techs. تتميز لغة PHP بسهولتها ودعمها لمجموعة متنوعة من قواعد البيانات وبروتوكولات الإنترنت وتوفيرها للعديد من مكتبات وأطر العمل المساعدة للمبرمجين، وما زاد من شهرتها وحافظ على مكانتها وأهميتها بين مطوري الويب اعتماد العديد من منصات إدارة المحتوى ومنصات التجارة الإلكترونية المشهورة عليها مثل ووردبريس WordPress ودروبال Drupal وماجنتو Magneto وغيرها الكثير، فإذا كنت مهتمًا بمجال تطوير الويب فإن تعلم لغة PHP خيار مناسب وغني بالفرص. تعمل لغة PHP على الخادم server-side بخلاف لغات برمجة أخرى تعمل على المتصفح أو العميل client-side مثل لغة جافا سكريبت JavaScript أي أنها لا تنفذ الشيفرة البرمجية في متصفح الويب، بل تشغلها مباشرة على خادم الويب وبعدها يرسل خادم الويب نتيجة التنفيذ إلى المتصفح لعرضها، وتفترض هذه المقالة أنك تمتلك معلومات أساسية عن لغة PHP وطريقة عملها في الخلفية عند زيارتك لصفحة ويب من خلال متصفح الويب الخاص بك، وبأنك تعرف مسبقًا كيف تحول جهاز حاسوبك إلى خادم محلي وكيف تعد كل الأدوات اللازمة لكتابة أوامر PHP وتنفيذها، فإذا لم تكن على دراية بهذه المعلومات الأساسية أنصحك قبل ذلك ان تقرأ مقال تعرف على لغة PHP ثم تتابع قراءة هذا المقال. ملاحظة: تعمل الأكواد الواردة في الفقرات التالية مع إصدار PHP 5 والإصدارات اللاحقة فقد قدم الإصدار الخامس من PHP العديد من التغييرات والتحسينات المهمة على الإصدارات السابقة وأبرز هذه التغييرات دعم البرمجة كائنية التوجه oop في PHP ووفر العديد من تحسينات الأداء والأمان، وتابعت الإصدارات اللاحقة التحسين وأضافت ميزات جديدة للغة. كيف تكتب أكواد PHP تكتب أكواد PHP بعد وسم الفتح php?> وقبل وسم الإغلاق ‎<? ثم تحفظ داخل ملفات لها الامتداد ‎.php على خادم الويب، ومن الأفضل عمليًا تجاهل كتابة وسم الإغلاق إذا كان ملف php يحتوي على شفرة php فقط، لتلافي نتيجة خرج غير متوقعة. <?php echo "Hello World!"; ?> كما يمكن أن تدمج أكواد PHP مع أكواد HTML لإنشاء صفحات ويب ديناميكية بالشكل التالي: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title> HTML and PHP </title> </head> <body> <h1>PHP code mixed with HTML</h1> <?php echo "Hello World!"; ?> </body> </html> التعليقات Comments التعليقات هي أجزاء من الكود البرمجي لا تنفذ عند تشغيل البرنامج وهي تستخدم لشرح وتوثيق الكود وتوضيح عمله للمطورين الآخرين الذين يقرأون هذا الكود، أو لتوضيحها للمبرمج الذي كتبها نفسه فقد ينسى ما كتبه عند العودة لقراءة الكود بعد فترة من الزمن. يمكن كتابة التعليقات في لغة PHP بعدة طرق كما في المثال التالي: // استخدم علامة القوسين المائلين // لبدأ تعليق بسطر واحد // يمكن استخدام العلامة # لكن علامة // أكثر شيوعيا. /* إحاطة نص بالقوس المائل متبوعا بالنجمة بداية وبالنجمة متبوعة بالقوس المائل نهاية يجعل من هذا النص تعليقا متعدد الأسطر */ طباعة الخرج في PHP يمكنك استخدم تعليمة echo أو print لطباعة الخرج أو عرض البيانات المطلوبة على صفحة الويب. print('Hello '); // بدون سطر فاصل "Hello " طباعة استخدام القوسين ( ) اختياري مع تعليمتي echo و print echo "World\n"; // مع سطر فاصل "World" طباعة يجب أن تنتهي كل العبارات في لغة PHP بالفاصلة المنقوطة ";" وأي شيء مكتوب خارج وسوم php?> ستتم طباعته على الشاشة بشكل تلقائي. دورة تطوير تطبيقات الويب باستخدام لغة PHP احترف تطوير النظم الخلفية وتطبيقات الويب من الألف إلى الياء دون الحاجة لخبرة برمجية مسبقة اشترك الآن الأنماط Types والمتغيرات Variables تستخدم المتغيرات في PHP لتخزين وحفظ قيم البيانات، ويمكن أن تخزن هذه المتغيرات قيمًا مختلفة كالأرقام والنصوص والقيم المنطقية. يمكنك التصريحعن المتغيرات في PHP بكتابة الرمز $ يليه مباشرة اسم المتغير، ويجب ان تبدأ أسماء المتغيرات تبدأ بحرف أو تسطيرة سفلية _ يتبعها بأي عدد من الأحرف أو الأرقام أو التسطيرات السفلية. وتكون أسماء المتغيرات حساسة لحالة الأحرف case-sensitive. من أهم أنماط المتغيرات في لغة PHP نذكر: المتغيرات المنطقية Boolean ويملك المتغير من هذا النمط القيمة true أي صحيح أو القيمة false أي خاطئ. $boolean = true; // TRUE أو True $boolean = false; // FALSE أو False الأعداد الصحيحة Integer حيث يملك المتغير من هذا النمط قيمة صحيحة موجبة أو سالبة $int1 = 12; // => 12 $int2 = -12; // => -12 $int3 = 012; // => 10 (البادئة 0 تدل على عدد ثماني) $int4 = 0x0F; // => 15 (0x تدل على رقم ستة عشري) المحارف الصحيحة الثنائية Binary integer literals متاحة اعتبارًا من PHP 5.4.0 وهي تستخدم لتمثيل الأعداد الصحيحة بالنظام الثاني $int5 = 0b11111111; // 255 (0b يدل على عدد ثنائي) الأرقام العائمة Floats أو (المضاعفة doubles) وهي تستخدم لتمثيل الأعداد العشرية $float = 1.234; $float = 1.2e3; $float = 7E-10; لحذف متغير في PHP وتحرير موارد الذاكرة المحجوزة لأجله نستخدم تعليمة unset unset($int1); يمكن إجراء العمليات الحسابية على المتغيرات العددية كما يلي: $sum = 1 + 1; // 2 $difference = 2 - 1; // 1 $product = 2 * 2; // 4 $quotient = 2 / 1; // 2 كما يمكن إجراء العمليات الحسابية المختزلة بالشكل التالي: $number = 0; $number += 1; // بمقدار 1 $number زيادة echo $number++; // (طباعة 1 (الزيادة بعد التقييم echo ++$number; // (طباعة 3 (الزيادة قبل التقييم $number /= $float; // $number قسمة واسناد ناتج القسمة إلى السلاسل النصية Strings وهي تستخدم لتخزين النصوص ويجب أن تكون النصوص محدودة ضمن إشارة تنصيص واحدة ’ من كل جانب كما يلي: $sgl_quotes = '$String'; // => '$String' تجنب استخدام علامات التنصيص المزدوجة إلا في حالة تضمين متغيرات أخرى $dbl_quotes = "This is a $sgl_quotes."; // => 'This is a $String.' تحدد المحارف الخاصة حصريًا باقتباسات مزدوجة $escaped = "This contains a \t tab character."; $unescaped = 'This just contains a slash and a t: \t'; قم بإحاطة المتغيرات بالقوسين المائلين عند الحاجة $apples = "I have {$number} apples to eat."; $oranges = "I have ${number} oranges to eat."; $money = "I have $${number} in the bank."; منذ الإصدار الخامس يمكن استخدام nowdocs في حالة عدة أسطر غير مجمعة $nowdoc = <<<'END' Multi line string END; ستقوم heredocs بتجميع النصوص $heredoc = <<<END Multi line $sgl_quotes END; يتم وصل النصوص أو دمجها باستخدام النقطة "." echo 'This string ' . 'is concatenated'; يمكن تمرير النصوص كبارامتر لـ echo echo 'Multiple', 'Parameters', 'Valid';// 'MultipleParametersValid' يعيد الثوابت في PHP يعرّف الثابت باستخدام ()define ولا يمكن تغيير قيمته خلال فترة التشغيل. ويجب أن تبدأ أسماء الثوابت الصحيحة بحرف أو تسطيرة سفلية, متبوعة بأية حروف أو أرقام أو تسطيرات سفلية. define("FOO", "something"); الوصول إلى المتغير الثابت متاح دون الحاجة الى استخدام الرمز $ echo FOO; // 'something' يعيد echo 'This outputs ' . FOO; // 'This outputs something' يعيد المصفوفات Arrays المصفوفات في PHP هي هياكل بيانات تسمح بتخزين مجموعة من القيم ضمن متغير واحد، وكل المصفوفات في PHP هي مصفوفات مترابطة (تسمى hashmaps في بعض اللغات البرمجية) وتعمل في جميع إصدارات php $associative = array('One' => 1, 'Two' => 2, 'Three' => 3); تم إدخال تركيب قواعدي syntax جديد في PHP 5.4 $associative = ['One' => 1, 'Two' => 2, 'Three' => 3]; echo $associative['One']; // 1 تطبع إضافة عنصر للمصفوفة المترابطة $associative['Four'] = 4; القوائم المحرفية يسند لها مفاتيح صحيحة حكمًا $array = ['One', 'Two', 'Three']; echo $array[0]; // => "One" إضافة عنصر إلى نهاية المصفوفة $array[] = 'Four'; أو array_push($array, 'Five'); حذف عنصر من مصفوفة unset($array[3]); المزيد حول تعلميات الطباعة في PHP echo('Hello World!'); تقوم التعليمة السابقة بطباعة !Hello World على شاشة الاظهار القياسية stdout، وstdout هي صفحة الوب إذا كنت تستخدم متصفحًا print('Hello World!'); // echo مشابه لـ // هي أيضًا من تركيبات اللغة لذلك يمكنك إلغاء الأقواس echo و print echo 'Hello World!'; print 'Hello World!'; $paragraph = 'paragraph'; echo 100; // اطبع المتغيرات العددية مباشرة echo $paragraph; // أو المتغيرات إذا تم إعداد الوسوم القصيرة المفتوحة أو كانت نسخة PHP الخاصة بك 5.4.0 أو أحدث يمكنك استخدام قواعد بناء الجمل القصيرة لـ echo <p><?= $paragraph ?></p> $x = 1; $y = 2; $x = $y; المتغير x$ يحتوي نفس قيمة المتغير y$ $z = &$y; المتغير z$ يحتوي إسناد إلى قيمة y$، وأي تغيير في قيمة z$سيغير قيمة y$ وبالعكس المتغير x$ تبقى قيمته بدون تغيير كقيمة y$ الأصلية echo $x; // => 2 echo $z; // => 2 $y = 0; echo $x; // => 2 echo $z; // => 0 تخرج التفريغات Dumps نوع وقيمة المتحول إلى شاشة العرض القياسية stdout var_dump($z); // int(0) يطبع تطبع التعليمة Print المتغيرات إلى شاشة الإظهار القياسية stdout بصيغة مقروءة للإنسان print_r($array); // Array ( [0] => One [1] => Two [2] => Three ) يطبع العمليات المنطقية $a = 0; $b = '0'; $c = '1'; $d = '1'; يقوم assert بإصدار تنبيه إذا كانت معطياته غير صحيحة وهذه المقارنة ستكون دومًا صحيحة حتى إذا كانت الأنواع مختلفة assert($a == $b); // equality المساواة assert($c != $a); // inequality عدم المساواة assert($c <> $a); // alternative inequality عدم المساواة بشكل بديل assert($a < $c); assert($c > $b); assert($a <= $b); assert($c >= $d); التالي سيكون صحيحًا فقط في حال كانت القيم متساوية ومن نفس النوع assert($c === $d); assert($a !== $d); assert(1 === '1'); assert(1 !== '1'); المشغل `Spaceship` <=> (منذ PHP 7) يعيد 0 إذا كانت القيم على طرفيه متساوية، ويعيد 1 إذا كانت القيمة على اليسار أكبر، ويعيد -1 إذا كانت القيمة على اليمين أكبر $a = 100; $b = 1000; echo $a <=> $a; // النتيجة 0 كونهما متساويين echo $a <=> $b; // $a < $b النتيجة -1 كون echo $b <=> $a; // $b > $aالنتيجة 1 كون يمكن تحويل المتغيرات إلى أنواع مختلفة بحسب استخدامها $integer = 1; echo $integer + $integer; // => 2 $string = '1'; echo $string + $string; // => 2 (تم تحويل النصوص الى أعداد صحيحة) $string = 'one'; echo $string + $string; // => 0 النتيجة 0 لأن المشغل + لا يستطيع موائمة النص `one` الى رقم. موائمة الأنواع Type casting يمكن استخدامها للتعامل مع متغير من نوع معين كنوع آخر. $boolean = (boolean) 1; // => true $zero = 0; $boolean = (boolean) $zero; // => false يوجد أيضًا توابع مخصصة لموائمة أغلب الأنواع $integer = 5; $string = strval($integer); null هي قيمة خالية $var = null; بنى التحكم Control Structures تمكنك بنى التحكم في لغة PHP من التحكم في تنفيذ الكود البرمجي بناءً على شروط معينة أو تكرار تنفيذ جزء من الكود عدة مرات ومن أشهر بنى التحكم المستخدمة في لغة PHP العبارات الشرطية if وعبارات الحلقات مثل for و while وعبارات switch. if (true) { print 'I get printed'; } if (false) { print 'I don\'t'; } else { print 'I get printed'; } if (false) { print 'Does not get printed'; } elseif (true) { print 'Does'; } المشغل الثلاثي ternary print (false ? 'Does not get printed' : 'Does'); بدأ استخدام المشغل الثلاثي المختصر من PHP 5.3 وهو مكافئ لـ "$x ? $x : 'Does'"" $x = false; print($x ?: 'Does'); بدأ مشغّل دمج القيم الفارغة null coalesce operator من php 7 $a = null; $b = 'Does print'; echo $a ?? 'a is not set'; // 'a is not set' تطبع echo $b ?? 'b is not set'; // 'Does print' تطبع $x = 0; if ($x === '0') { print 'Does not print'; } elseif ($x == '1') { print 'Does not print'; } else { print 'Does print'; } القواعد البديلة لبناء الجمل مفيدة لبناء النماذج <?php if ($x): ?> This is displayed if the test is truthy. <?php else: ?> This is displayed otherwise. <?php endif; ?> استخدم التعليمة switch لتوفير كتابة جزء من العمليات المنطقية كما يلي switch ($x) { case '0': print 'Switch does type coercion'; break; // 'two' و'three' وإلا سينتقل الى الحالة break يجب تضمين case 'two': case 'three': // 'two' أو 'three' تساوي $variable قم بعمل شيء ما اذا كانت قيمة break; default: // قم بعمل الاجراء الافتراضي } الحلقات while، do…while، for هي حلقات مألوفة غالبًا وتستخدم لتكرار تنفيذ مجموعة من التعليمات البرمجية كما يلي: $i = 0; while ($i < 5) { echo $i++; } // "01234" اطبع $i = 0; do { echo $i++; } while ($i < 5); // "01234" اطبع for ($x = 0; $x < 10; $x++) { echo $x; } // "0123456789" اطبع $wheels = ['bicycle' => 2, 'car' => 4]; يمكن أن تعمل حلقات foreachعلى المصفوفة بالشكل التالي: foreach ($wheels as $wheel_count) { echo $wheel_count; } // "24"اطبع ويمكنك لحلقة foreach المرور إما عبر المفاتيح أو القيم الخاصة بالمصفوفة foreach ($wheels as $vehicle => $wheel_count) { echo "A $vehicle has $wheel_count wheels"; } $i = 0; while ($i < 5) { if ($i === 3) { break; // while اخرج من حلقة } echo $i++; } // "012" اطبع for ($i = 0; $i < 5; $i++) { if ($i === 3) { continue; // تجاوز هذا التكرار من الحلقة } echo $i; } // "0124" اطبع الدوال Functions الدوال في البرمجة هي مجموعات من الأوامر التي لها اسم محدد وتستخدم لأداء مهمة معينة وهي تساعد في تنظيم واختصار التعليمات البرمجية. ونعرّف الدالة PHP باستخدام الكلمة المفتاحية function function my_function () { return 'Hello'; } echo my_function(); // => "Hello" الاسم المقبول للدالة يجب أن يبدأ بحرف أو تسطيرة سفلية متبوعة بأي عدد من الأحرف ،الأرقام، أو التسطيرات السفلية function add ($x, $y = 1) { // اختيارية وقيمتها الإفتراضية تساوي 1 $y $result = $x + $y; return $result; } echo add(4); // => 5 echo add(4, 2); // => 6 لا يمكن الوصول للمتغير result$ من خارج الدالة واستخدام الأمر ;print $result هنا سيعطي خطأ منذ النسخة PHP 5.3 أصبح من الممكن تعريف دوال مجهولة anonymous functions أي دوال لا تملك اسمًا وتخزن قيمها في متغيرات كما يلي: $inc = function ($x) { return $x + 1; }; echo $inc(2); // => 3 function foo ($x, $y, $z) { echo "$x - $y - $z"; } يمكن للدوال أن تعيد دوالًا أخرى function bar ($x, $y) { // استخدم use لإحضار المتغيرات الخارجية return function ($z) use ($x, $y) { foo($x, $y, $z); }; } $bar = bar('A', 'B'); $bar('C'); // "A - B - C" يطبع يمكنك استدعاء الدوال المسماة named functions باستخدام النصوص $function_name = 'add'; echo $function_name(1, 2); // => 3 وهو هام من أجل تحديد أي دالة يتوجب تشغيلها برمجيًا، أو استخدم الدالة التالية call_user_func (callable $callback [, $parameter [, … ]]); يمكنك الحصول على كل البارمترات الممررّة للدالة function parameters() { $numargs = func_num_args(); if ($numargs > 0) { echo func_get_arg(0) . ' | '; } $args_array = func_get_args(); foreach ($args_array as $key => $arg) { echo $key . ' - ' . $arg . ' | '; } } parameters('Hello', 'World'); // Hello | 0 - Hello | 1 - World | يمكنك الحصول على عدد متغير من المعطيات ابتداء من PHP 5.6 function variable($word, ...$list) { echo $word . " || "; foreach ($list as $item) { echo $item . ' | '; } } variable("Separate", "Hello", "World"); // Separate || Hello | World | التضمين في PHP باستخدام include و require يفيد التضمين في PHP لتضمين محتوى ملف في ملف آخر ويمكن القيام بتضمين ملف في آخر باستخدام include كما يلي: include 'my-file.php'; وبهذا تكون الشفرة ضمن الملف my-file.php متاحة ضمن مجال الرؤية، إذا لم يكن بالإمكان تضمين الملف (على سبيل المثال إذا كان الملف غير موجود ) يظهر تنبيه. include_once 'my-file.php'; إذا كانت شفرة الملف my-file.php متضمنة في مكان أخر ، لن يتم تضمينها ثانية. وهذا يمنع الاخطاء التي تحدث بسبب تكرار التصريح عن الصفوف require 'my-file.php'; require_once 'my-file.php'; تقوم الدالة ()require بنفس عمل ()include إلا أنها ستتسبب بخطأ فادح إذا لم يتمكن من تضمين الملف. محتويات ملف my-include.php <?php return 'Anything you like.'; يمكن الدوال Includes، requires أيضًا أن تعيد قيمة $value = include 'my-include.php'; تضمن الملفات بالاعتماد على المسار المعطى، وإذا لم يحدد المسار يتم اعتماد مسار توجيه الاعداد include_path فإذا لم يتم إيجاد الملف يتم البحث في مسار استدعاء السكريبت ومسار العمل الحالي قبل الاعلان عن الاخفاق الأصناف Classes في PHP الأصناف classes في البرمجة هي أنماط بيانات خاصة تستخدم كقوالب لإنشاء الكائنات objects وتعرف الأصناف في PHP باستخدام العبارة class class MyClass { const MY_CONST = 'value'; // ثابت static $staticVar = 'static'; المتغيرات الثابتة Static ومجال رؤيتها public static $publicStaticVar = 'publicStatic'; يمكن الوصول إليها خلال الصنف فقط private static $privateStaticVar = 'privateStatic'; يمكن الوصول اليها من خلال الصنف والأصناف المشتقة protected static $protectedStaticVar = 'protectedStatic'; يجب تحديد مجال الرؤية للخصائص Properties public $property = 'public'; public $instanceProp; protected $prot = 'protected'; يمكن الوصول إليها من الصنف والأصناف الفرعية private $priv = 'private'; // يمكن الوصول إليها من الصنف فقط قم بإنشاء الباني باستخدام __construct public function __construct($instanceProp) { // $this قم بالوصول إلى متغيرات الحالة باستخدام $this->instanceProp = $instanceProp; } تعرًف الطرق methods كدوال داخل الصنف public function myMethod() { print 'MyClass'; } تجعل الكلمة المفتاحية final الدالة غير قابلة للتحميل الزائد unoverridable final function youCannotOverrideMe() { } الطرق السحرية Magic Methods الطرق السحرية في PHP هي طرق أو وظائف خاصة يبدأ اسمها بشرطة سفلية مزدوجة تسمح لك بإضافة وظائف إلى الأصناف دون الحاجة لتعريف هذه الدوال بشكل صريح. على سبيل المثال الدالة toString__ هي دالة سحرية تستدعى تلقائيًا عند استخدام عمليات أو وظائف معينة تتطلب تحويل الكائن إلى سلسلة نصية public function __toString() { return $property; } ومن الدوال السجرية لدينا دالة الهدم ()destruct__ وهي عكس دالة البناء()construct__ وتستدعى عندما لا تعود هنالك حاجة لأن يكون العنصر مشارًا إليه كمرجع public function __destruct() { print "Destroying"; } الكلمة المفتاحية static في PHP تستخدم الكلمة المفتاحية static في PHP لتعريف خصائص الصنف والطرق على أنها ثابتة وهذا يجعلها قابله للوصول بدون الحاجة إلى إنشاء كائن من الصنف. الخاصية المعرّفة بأنها ثابتة لا يمكن الوصول إليها من العنصر المشتق من الصنف (لكن يمكن ذلك في الطرق الثابتة) public static function myStaticMethod() { print 'I am static'; } ثوابت الصنف Class constants يمكن الوصول إليها دائمًا بشكل ثابت echo MyClass::MY_CONST; // 'value' الخرج; echo MyClass::$staticVar; // 'static' الخرج; MyClass::myStaticMethod(); // 'I am static' الخرج; اشتقاق حالات الأصناف instance باستخدام new $my_class = new MyClass('An instance property'); استخدام القوسين اختياري إذا كنت لا تريد تمرير أيّة معطيات يمكننك الوصول إلى أعضاء الصنف class members باستخدام <- echo $my_class->property; // => "public" echo $my_class->instanceProp; // => "An instance property" $my_class->myMethod(); // => "MyClass" قم بتوسيع الصنف باستخدام extends class MyOtherClass extends MyClass { function printProtectedProperty() { echo $this->prot; } // التحميل الزائد للطرق Override function myMethod() { parent::myMethod(); print ' > MyOtherClass'; } } $my_other_class = new MyOtherClass('Instance prop'); $my_other_class->printProtectedProperty(); // => "protected" يطبع $my_other_class->myMethod(); // "MyClass > MyOtherClass" يطبع final class YouCannotExtendMe { } يمكنك استخدام الطرق السحرية magic methods لإنشاء دوال الجلب أو الإرجاع getters وداول الاسناد setters class MyMapClass { private $property; public function __get($key) { return $this->$key; } public function __set($key, $value) { $this->$key = $value; } } $x = new MyMapClass(); echo $x->property; // __get() سوف تستخدم طريقة $x->property = 'Something'; // __set() سوف تستخدم طريقة يمكن أن تكون الأصناف تجريدية (باستخدام الكلمة المفتاحية abstract) أو واجهات تنفيذ (باستخدام الكلمة المفتاحية implements). الواجهات Interfaces في لغة PHP الواجهات في PHP هي طريقة مجردة لتعريف الكائنات، ويصرح عن الواجهة بالكلمة المفتاحية interface. interface InterfaceOne { public function doSomething(); } interface InterfaceTwo { public function doSomethingElse(); } يمكن أن توسّع الواجهات interface InterfaceThree extends InterfaceTwo { public function doAnotherContract(); } abstract class MyAbstractClass implements InterfaceOne { public $x = 'doSomething'; } class MyConcreteClass extends MyAbstractClass implements InterfaceTwo { public function doSomething() { echo $x; } public function doSomethingElse() { echo 'doSomethingElse'; } } يمكن أن يكون للأصناف أكثر من واجهة واحدة class SomeOtherClass implements InterfaceOne, InterfaceTwo { public function doSomething() { echo 'doSomething'; } public function doSomethingElse() { echo 'doSomethingElse'; } } السمات Traits trait هي ميزة تستخدم للسماح بإعادة استخدام مجموعة من الوظائف داخل الأصناف ويمكنك اعتبارها بمثابة طريقة لتضمين سلوك مشترك بين الأصناف وهي ميزة متوفره بدءًا من النسخة PHP 5.4.0 ويصرّح عنها باستخدام trait trait MyTrait { public function myTraitMethod() { print 'I have MyTrait'; } } class MyTraitfulClass { use MyTrait; } $cls = new MyTraitfulClass(); $cls->myTraitMethod(); // Prints "I have MyTrait" فضاءات الأسماء Namespaces في PHP تستخدم فضاءات الأسماء في PHP لتنظيم الشيفرة وتجنب تعارض أسماء الأصناف والوظائف والمتغيرات فهي تجمع العناصر ضمن في مجموعات أو مساحات لها نفس الاسم لتميزها عن غيرها وللقيام بذلك نكتب namespace كأول عبارة في الملف. دعونا نتظاهر بأن هذا ليس هو الحال <?php افتراضيًا, توجد الأصناف في namespace عام, ويمكن أن تستدعى صراحة بـ backslash $cls = new \MyClass(); ضبط namespace لملف namespace My\Namespace; class MyClass { } من ملف آخر $cls = new My\Namespace\MyClass; أو من داخل namespace آخر namespace My\Other\Namespace; use My\Namespace\MyClass; $cls = new MyClass(); أو يمكنك استبدال namespace باسم مستعار namespace My\Other\Namespace; use My\Namespace as SomeOtherNamespace; $cls = new SomeOtherNamespace\MyClass(); الربط الساكن المتأخر Late Static Binding class ParentClass { public static function who() { echo "I'm a " . __CLASS__ . "\n"; } public static function test() { // على الصف الذي عُرّف التابع ضمنه self تؤشر self::who(); // على الصف الذي استدعي التابع منه static تؤشر static::who(); } } ParentClass::test(); /* ParentClass أنا ParentClass أنا */ class ChildClass extends ParentClass { public static function who() { echo "But I'm " . __CLASS__ . "\n"; } } ChildClass::test(); /* ParentClass أنا ChildClass ولكن أنا */ الثوابت السحرية Magic constants الثوابت السحرية هي ثوابت معرفة مسبقًا في PHP يبدأ اسمها وينتهي بشرطتين سفليتين ولها استخداماات مختلفة، على سبيل المثال للحصول على اسم الصنف الحالي نستخدم الثابت السحري __CLASS__ داخل تصريح الصنف كما يلي: echo "Current class name is " . __CLASS__; وللحصول على مسار الدليل الكامل لملف نستخدم __DIR__ echo "Current directory is " . __DIR__; الاستخدام النموذجي require __DIR__ . '/vendor/autoload.php'; الحصول على المسار الكامل للملف echo "Current file path is " . __FILE__; الحصول على اسم الدالة الحالية echo "Current function name is " . __FUNCTION__; الحصول على رقم السطر الحالي echo "Current line number is " . __LINE__; الحصول على اسم الطريقة الحالية. يرجع قيمة فقط عندما يستخدم داخل تصريح سمة أو كائن echo "Current method is " . __METHOD__; الحصول على اسم namespace الحالي echo "Current namespace is " . __NAMESPACE__; الحصول على اسم السمة الحالية. ترجع قيمة فقط عندما تستخدم داخل التصريح عن السمة أو الكائن. echo "Current trait is " . __TRAIT__; معالجة الأخطاء Error Handling في PHP يمكن أن تتم معالجة أخطاء بسيطة باستخدام كتلة try catch try { // افعل شيء ما } catch (Exception $e) { // معالجة استثناء } عند استخدام كتلة try catch في بيئة namespace استخدم التالي try { // افعل شيء ما } catch (\Exception $e) { // معالجة استثناء } استثناءات مخصّصة class MyException extends Exception {} try { $condition = true; if ($condition) { throw new MyException('Something just happened'); } } catch (MyException $e) { // معالجة استثنائية } ترجمة -وبتصرّف- للمقال Learn PHP in Y Minutes