محمد عاطف17

عندما يقوم المبرمجون بكتابة تعليق في الكود باستخدام // فهذا ما يسمى بالتعليق (comment) وتختلف علامة التعليق من لغة برمجة إلى أخرى . والتعليقات هي نص لا يتم تنفيذه من قبل الشيفرة بل يستخدمه المطورون لإخبار أشياء عن الكود للمطورين الأخرين أو لأنفسهم في المستقبل وهذا لفهم الكود بشكل أفضل حيث هذه التعليقات تساعد على توضيح غرض الكود أو تفاصيله. ولهذا ليس عليك كتابة تفاصيل لجميع الأكواد حيث الأكواد السهلة أو التي لا تحتاج لشرح أو ليست مهمة لا نقوم بكتابة تعليقات وتوضيحات لها . بل التعليقات تكون للأجزاء المهمة . فمثلا لو قمت بإنشاء دالة معينة تقوم بغرض معين وهذا الكود صعب الفهم أو من يقرأه لن يفهم عمل تلك الدالة حينها الأفضل لك كتابة تعليق وتوضيح عمل تلك الدالة وهذا حتى لو قام مبرمج أخر بالعمل على الكود يفهم عملها وحتي بالنسبة لك ففي بعض الأحيان عندما ترجع للكود بعد فترة تكون نسيت كل شئ بخصوصه ولهذا فالتعليق سيفيدك في المقام الأول . وأيضا يتوجب كتابة تعليقات إذا كان هناك جزء مفقود في الكود . حيث يوجد ما يسمى TODO وهذه الكلمة متفق عليها وتشير إلى أن الكود ينقصه شئ ولكنه لم يتم إنشاءه حتى الآن وهي تكون إضافات أو خصائص جديدة لم يتم إنشاءها أو يجب تحسين الكود الحالي . لهذا إذا كان لديك كود تريد تحسينه في المستقبل أو إضافة خاصية جديدة يرجى كتابة TODO هكذا مثلا : // TODO: New Feature must be added وهكذا تقوم بشرح الذي يجب عمله بعد TODO . ولهذا يجب وضع نفسك مكان مبرمج أخر سيعمل على الكود فإن كان هناك شيفرة لن يفهمها بمجرد النظر أو هناك توضيح تريد كتابته له فحينها يجب عليك كتابة التعليق . ولكن لا تقم بالكتابة هكذا وكل شئ تقوم بكتابته فهذا سيقوم بتكبير حجم الملف وأيضا سيأخذ منك وقتا كثيرا. وأيضا يجب عليك أن تكون مختصرا في كتابة التعليقات ولا تقم بكتابة نصوص كبير.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. يمكنك الإطلاع على الصفحة التالية الامتحان والحصول على الشهادة بها كل شيء يتعلق بموضوع الشهادة و الإمتحان و الخطوات مقتبسة من الصفحة: خطوات الامتحان 1. تواصل معنا أخبرنا برغبتك باجراء الامتحان مع تزويدنا بروابط مشاريعك التي طبقتها أثناء الدورة. يجب أن تكون قد طبقت المشاريع مع المدرب أثناء الدورة، ولا يمكن اجراء امتحان بمشاهدة المحتوى فقط. 2. محادثة صوتية سنحدد لك موعد لاجراء محادثة صوتية لمدة 30 دقيقة يطرح المدرب فيها أسئلة متعلقة بالدورة ويناقش معك ما نفذته خلالها. 3. مشروع التخرج سيحدد لك المدرب مشروعًا مرتبطًا بما تعلمته أثناء الدورة لتنفيذه خلال فترة محددة تتراوح بين أسبوع الى أسبوعين. 4. مراجعة المشروع والتخرج سيراجع المدرب المشروع الذي أنجزته، وإن سارت جميع الخطوات السابقة بشكل صحيح، ستتخرج وتحصل على الشهادة أو يرشدك المدرّب لأماكن القصور ويطلب منك تداركها ثم التواصل معنا من جديد. الشروط التي يجب تحقيقها قبل التقدم للإمتحان: يمكنك التقدم إلى امتحان الدورة، من خلال التواصل مع مركز مساعدة أكاديمية حسوب، مع مراعاة الشروط التالية: إتمام أربعة مسارات تعليمية على الأقل التطبيق العملي مع المدرب، والاحتفاظ بالمشاريع العملية الناتجة لإرسالها للمراجعة رفع المشاريع على حسابك على GitHub أولًا بأول لمشاركتها معنا إذا يجب عليك قراءة الشروط السابقة جيدا . فإذا أتممت أربع مسارات بالفعل وقمت بالتطبيق مع المدرب ورفع الأكواد على موقع github يمكنك الآن محادثة الدعم وإخبارهم للتقدم للحصول على الشهادة.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. إذا كنت تقصد شريحة willow التي أصدرتها جوجل مؤخرا هذا الشهر فإن هذه الشريحة تمثل تقدم كبير جدا في مجال الحوسبة الكمومية. حيث تحتوي الشريحة على 105 كيوبت ( qubits - بيتات كمومية) مما يسمح لها بحل مشكلات معقدة جدا في خلال خمس دقائق فقط وهذه المهام في الطبيعي قد تستغرق الأجهزة العادية أكثر من عشرة سبتلييون عام لإكمالها تخيل الرقم وهو 25^10 أى 10,000,000,000,000,000,000,000,000 سنة . والحوسبة الكمومية هي نوع متقدم من الحوسبة يستخدم مبادئ ميكانيكا الكم (quantum mechanics) لمعالجة المعلومات. حيث في الأجهزة العادية يتم إستخدام البتات (0 أو 1) بينما أجهزة الكمبيوتر الكمومية يتم إستخدام الكيوبتات (qubits) و التي يمكن أن تكون في حالة 0 و1 في نفس الوقت و هذا يمكنها من معالجة كميات هائلة من البيانات بشكل متزامن معا مما يجعلها أسرع بكثير في حل المشكلات المعقدة. ومن مميزات شريحة "Willow" : عدد الكيوبتات: تحتوي على 105 كيوبت عكس شريحة "Sycamore" السابقة من جوجل التي احتوت على 53 كيوبت فقط. تقليل معدلات الخطأ: أحد التحديات الرئيسية في الحوسبة الكمومية هو معدلات الخطأ العالية حيث تمكنت جوجل من تحسين وتقليل معدلات الخطأ بشكل ملحوظ في "Willow". القدرة الحسابية: إستطاعت شريحة "Willow" إكمال مهام حسابية معقدة في أقل من خمس دقائق وهو إنجاز كان ينظر إليه على أنه مستحيل بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر العادية. يمكنك قراءة تفاصيل أكثر من خلال المقالة الرسمية لجوجل : Meet Willow, our state-of-the-art quantum chip

أولا يجب عليك فهم الأساسيات الرئيسية للغة ومن ثم المتابعة تدريجيا في الأساسيات وبعد الإنتهاء من كل درس يجب عليك التطبيق العملى حتي تفهم الأمور جيدا وتثبت المعلومة لديك . فمثلا لو فهمت من الدرس 90% من المعلومات بالتطبيق ستكتمل ال 10% الأخرى وأيضا لن تنسي الدروس التي طبقتها . وبعد الإنتهاء تماما من دراسة الأساسيات و الدروس الأخرى المتقدمة قليلا أو حتى قمت بتعلم إطار عمل خاص بلغة البرمجة . فحينها سيتوجب عليك التطبيق كثيرا على مشاريع عملية حقيقية يتم إستخدامها في الواقع . وبالتطبيق الكثير ستثبت المعلومة أكثر لديك وسيكون من الصعب نسيانها . وإذا أردت مثلا المراجعة كل ما عليك فعله حينها هو فقط مراجعة الدرس سريعا سواء بقراءة الملخصات أو مشاهدة الفيديو سريعا وستجد أن تذكرت الأمور سريعا . وبعد ذلك يمكنك البحث عن مشروع وتطبيقه وبناءه بنفسك. ويمكنك قراءة الإجابات التالية لشرح وافي ومفصل لطريقة المذاكرة والمراجعة :

يمكنك الإنتظار في فترة الخصومات حيث يتم دائما في أوقات العروض مثل الأعياد و غيرها ويتم توفير الدورات بنصف الثمن لذلك يمكنك شراء الدورة حينها . ويمكنك دائما محادثة مركز الدعم للسؤال عن الكوبونات والخصومات . وإذا قام أحد بشراء بطاقة هدية لك أو لجعل أحد يقوم بشراء بطاقة هدية بقيمة الدورة يمكنك قراءة التفاصيل التالية : شراء بطاقة هدية أما إذا كان لديك بطاقية الهدية فإليك طريقة إستخدامها : استخدام بطاقة الهدية

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. لا هذا ليس حلا جيدا وخاصة في البيانات الطبية حيث أنه ليس طبيعيا أن نقوم بوضع بيانات مريض إلى مريض أخر حيث كل شخص مختلف عن الأخر في الظروف الصحية و بنيته الجسدية والوراثية. فتخيل أن هناك بعض البيانات المفقودة لشخص ما وهذه البيانات المفقودة من المفترض أن لا تشخص هذا الإنسان بالمرض . ولكنك تقوم بوضع بيانات شخص أخر مريض في تلك البيانات . إذا أنت قمت بتزييف بيانات أو وضع بيانات خاطئة مما ستسبب مشاكل في المهمة التي تريد تنفيذها بناء على تلك البيانات الخاطئة وستجعل النموذج منحاز لبعض الفئات التي قمت بإستخدام بياناتها لمريض أخر. وتوجد لديك عدة طرق للتعامل مع تلك البيانات. فإذا كان لديك عدد قليل من القيم المفقودة في صفوف أو أعمدة معينة فهنا الطريقة المناسبة هي إزالة هذه الصفوف أو الأعمدة بالكامل حتى لا تؤثر على البيانات الأخرى. ولكن عيب هذه الطريقة أنه إذا كانت البيانات المفقودة كثيرة بالنسبة للبيانات الأخرى التي لديك فهنا ستفقد بيانات كثيرة مهمة ولن تكون جيدة. الطريقة الثانية هي إستبدال تلك القيم بالقيم الوسطية أو المتوسطة (Mean/Median) أو (Mode) وهذه الطريقة مناسبة إذا كانت البيانات التي لديك هي بيانات عددية مثل العمر أو ضغط الدم أو مستوى السكر في الدم فهنا يمكنك إستخدام أى قيم بديلة سواء المتوسط أو ال mean أو القيم اللتي تتكرر كثيرا وغيرها . ولكن من عيوب تلك الطريقة إذا كانت البيانات لا تتبع توزيع طبيعي بل توزيع عشوائي أو تحتوي قيم متطرفة (outliers) كثيرة. إذا كانت البيانات لديك قليلة وتوجد قيم مفقودة بها هنا يفضل البحث عن قيم جديدة أخرى والبحث عن مصادر جديدة حتي تكون لديك بيانات كثيرة تسمح لك بالتعامل معها.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. في بايثون لا يوجد نوع بيانات يسمى object بل هو نوع خاص فقط بمكتبة pandas . أما في بايثون يسمى قاموس dict : القواميس في بايثون السلاسل النصية في بايثون أما في مكتبة pandas فإن نوع البيانات object هو النوع الافتراضي للأعمدة و الذي يستخدم لتخزين القيم النصية (strings) أو أي بيانات أخرى غير رقمية مثل التواريخ والقوائم وغيرها . أى الأعمدة التي تحتوي قيما غير عددية سيكون نوعها object مهما كانت القيم و لاجظ القيم التالية جميعها يتم إعتبارها ك object في pandas : # سلاسل نصية عادية data = {'col': ['ahmed', 'mohamed', 'amr']} # قوائم lists data = {'col': [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]} # قيم مختلطة تعتبر object data = {'col': ['ahmed', 123, [1, 2, 3]]} ولذلك فإن الكود الثاني الخاص ب data_train[columns].dtypes == str لن يعمل لأن النوع الإفتراضي كما وضحت لك هو object مهما كانت القيم التي بداخله. أما الكود الأول الخاص ب data_train[columns].dtypes == object فسيتم تنفيذه دائما حتي لو لم تكن البيانات بداخل العمود من نوع str في بايثون ولكن لو أردت فقط تنفيذ كود معين على عمود يحتوي قيم نصية فقط يمكنك إستخدام التالي : encoder = LabelEncoder() for columns in data_train.columns: is_string = data_train[columns].apply(lambda x: isinstance(x, str)).all() if is_string: data_train[columns] = encoder.fit_transform(data_train[columns]) هنا إستخدمنا apply للتطبيق على العمود وإستخدمنا isinstance للتحقق من القيمة على أنها str وليست اى نوع بيانات أخر في بايثون وبهذا فإن is_string ستحوي قيمة True إذا كانت جميع البيانات في العمود من نوع str في بايثون

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. إولا يجب عليك تحديد ما هو نوع المشروع الذي ستعمل عليه و الخصائص التي توجد به وأيضا هل سيكون جميع الأشخاص متصلين في نفس الوقت أم لا و أيضا هل سيحوي المشروع بيانات كبيرة جدا أم متوسطة أم صغيرة . حيث إمكانيات الجهاز تتوقف على جميع الأسئلة السابقة . فأولا إذا كان جميع الأشخاص سيعملون في وقت واحد و المشروع كبير ويقوم بتنفيذ أمور معقدة فهنا سيقوم بإستهلاك CPU كثيرة ولذلك سيتوجب عليك إستخدام معالج حديث وأقل شئ أن يكون ثنائي النواة و لكن الأفضل أن يكون أكثر من ذلك ويجب على التردد الخاص به أن يكون كبيرا وذلك حتى يستطيع تنفيذ أكثر من طلب في نفس الوقت ولا تجد بطئ أثناء تصفح العديد من الأشخاص في نفس الوقت . وأيضا ستحتاج إلى RAM أقل شئ 8 جيجا بايت ل 50 شخص في نفس الوقت والأفضل لو أكثر من ذلك مثلا 16جيجابايت أو 32 لأن نظام التشغيل سيستهلك من ال RAM أيضا . وأخيرا نأتي للتخزين . لو كان المشروع سيتم تخزين الكثير من الملفات عليه مثل الصور أو ملفات word و pdf فسيتوجب عليك الحصول على مساحة تخزين كبيرة لا تقل عن 256 جيجابايت ولو كانت البيانات سيتم حفظها لوقت طويل فيفضل إحضار قرص أكبر من ذلك ولنقل مثلا 512 جيجابايت . ويفضل أن يكون القرص من نوع SSD لأنه يتسم بالسرعة مما سيجعل المشروع لديك سريعا وخدم الكثير من الأشخاص في نفس الوقت بجانب المعالج. أما بخصوص المشروع فيمكنك تشغيله على الجهاز كالتالي من خلال هذا الأمر : python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 وهكذا أى جهاز متصل بالشبكة المحلية يمكن الوصول إلى مشروعك من خلال عنوان ip الجهاز ومن ثم المنفذ . فلو كان عنوان الجهاز الذي يوجد به المشروع هو 192.168.1.100 سيمكنك الوصول إلى المشروع من خلال الشبكة المحلية على الرابط التالي : http://192.168.1.100:8000/ ولذلك سيتوجب عليك جعل الجهاز يأخذ static ip حتى لا يتغير ال ip بإستمرار ولا يستطيع أحد الوصول إلى المشروع . وأيضا سيتوجب عليك وضع الكود التالي في ملف settings.py ALLOWED_HOSTS = ['*']

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. ستجد أسفل فيديو الدرس صندوق للتعليقات كما هنا يرجى طرح سؤالك أسفل الدرس وليس هنا حيث هنا قسم الأسئلة العامة ولا نقوم بإجابة الأسئلة الخاصة بمحتوى الدورة أو الدرس، وذلك لمعرفة الدرس الذي توجد به مشكلتك و لمساعدتك بشكل أفضل

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. أولا بخصوص مشكلة المشروع فالخطأ لديك في ملف Front-end\src\Pages\Auth\Register6.js سطر رقم 27 لاحظ كيف أنك وضعت علامة / بين سلسلتين نصيتين ولذلك يتم قسمة السلسلتين هنا على بعضهما البعض و لهذا يظهر لك NAN أى not a number اى أنه ليس رقم . والصحيح هو جعل سلسلة نصية واحدة وعلامة / بداخلها كالتالي : const res = await axios.post(`${Api.baseURL}/${Api.REGISTER}`, form); وستجد أنه الآن يعمل معك . أما بخصوص مشكلة xampp فيبدوا أنه توجد مشكلة في mysql تمنع تشغيله أو من الممكن ان المنفذ 3306 الخاص ب mysql محجوز في برنامج أخر . لذلك يرجى إتباع الخطوات في الحل التالي ويجب أن يحل المشكلة إن شاء الله :

إذا كنت تتحدث عم ال px في إطار تصميم الويب . فإن ال px (بيكسل) هي وحدة قياس ثابتة تُستخدم لتحديد أبعاد العناصر على الصفحة مثل عرض الصور و حجم النصوص و حجم الأزرار والعناصر . ولإختيار القياسات المناسبة يجب عليك دراسة وفهم ال (Responsive Design) وأنصحك بقراءة الدروس التالية لفهم أكثر حول ال (Responsive Design) : ولكن يفضل عدم إستخدام ال px في تحديد النصوص أو الصور وغيرها ويفضل إستخدام الأبعاد الأخرى مثل : em أو rem لتحديد حجم الخط والنصوص. % النسبة المئوية لتحديد أحجام الصور والعناصر وغيرها . وستجد نصائح أكثر حول ذلك في المقالات والإجابات السابقة التي أرفقتها لك.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. نعم بالطبع يمكنك استخدام الدالة describe() مع بيانات من نوع object . و عندما تستخدم describe على عمود يحتوي على بيانات من نوع object ستحصل على بعض الإحصائيات الوصفية الخاصةبهذا العملود مثل: import pandas as pd data = {'name': ['mohamed', 'ahmed', 'mohamed', 'sara', 'ahmed']} df = pd.DataFrame(data) description = df['name'].describe() print(description) النتيجة ستكون كالتالي: count 5 unique 3 top mohamed freq 2 Name: name, dtype: object ستجد أن count هو عدد القيم في العمود. و unique هي عدد القيم الفريدة في العمود و top القيمة الاكثر تكرارا في العمود و freq هي عدد المرات التي ظهرت فيها قيم ال top

لاحظ البيانات التي أرسلتها . لا يوجد بها أى قيمة فارغة . ولهذا لا يتم إستبدال القيم ب NaN . Poor 8802 Intermediate 6376 Favorable 3011 TBD 1341 Normal 643 Other 504 Not tested 55 هل يمكنك توضيح ما هي القيم التي تظن أنها فارغة في البيانات السابقة التي أرسلتها ؟ أعتقد أن جميع البيانات موجودة ولا توجد أى قيمة أو حقل فارغ. فقط يتم إستبدال الخانات أو الحقول الفارغة ب NaN

أى عند قراءة البيانات من الملف ستقوم المكتبة بإعتبار أى قيمة وضعتها في المعامل na_values ستكون قيمة فارغة وسيتم حذفها إذا تم إستخدام dropna . فمثلا لو لدينا البيناات التالية في ملف ال csv : Name , Age , City Ahmed , 25 , Cairo , 30 , Alexandria Mohammed, , Riyadh Sami , 22 , لاحظ أنه يوجد الكثير من الحقول فارغة أى قيمة نصية "" وعند إستخدام الكود الذي وضحته لك وهو : import pandas as pd # قراءة الملف مع اعتبار القيم الفارغة كسلسلة فارغة كـ NaN df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['']) print(df) ستكون البيانات كالتالي : Name Age City 0 Ahmed 25.0 Cairo 1 NaN 30.0 Alexandria 2 Mohammed NaN Riyadh 3 Sami 22.0 NaN لاحظ كيف أن القيم الفارغة أصبحت ب Nan وهكذا عند إستخدام الدالة dropna سيتم حذف تلك القيم.

يمكنك أولا تحويل قيم السلاسل النصية الفارغة إلى قيمة Nan كالتالي : df['my_column'].replace('', None, inplace=True) وتأكد من كتابة إسم العمود الذي توجد به القيم الفارغة . بعد ذلك يمكنك حذف القيم الفارفة كاملة من خلال الدالة dropna كالتالي: df.dropna() أو إذا أردت تلقائيا إعتبار القيمة na عند قراءة البيانات من الملف يمكنك إستخدام التالي : data = pd.read_csv('data.csv', na_values=['']) وبعد ذلك يمكنك إستخدام dropna

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. هل القيمة نصية ؟ أى "null" أم ماذا ؟ أما القيمة في العمود فارغة أى سلسلة نصية فارغة هكذا "" . يرجى توضيح الأمر ولو أمكن إرسال نسخة من البيانات التي لديك وتحتوي null

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. نعم بالطبع ستتمكن من إيجاد وظيفة وإحدي تلك المجالات هي User Experience Specialist و أيضا هي متوجهة أكثر لمدير المشروعات أما المبرمج تمكنه العمل على المشروع الخاص به أو إذا أراد الإلمام بالجانب الإداري للمشروعات لتحسين مهاراته. وإذا أردت تفاصيل أكثر بخصوص العمل فستحتاج إلى التحدث لمركز المساعدة بخصوص ذلك الأمر. ويمكنك قراءة الإجابة التالية لمزيد من التفاصيل حول تلك الدورة اكثر :

في حالة كنتي مبتدأة في مجال البرمجة والحاسوب بشكل عام أو لم تختاري المجال المناسب لكي بعد فدورة علوم الحاسوب هي أفضل اختيار لكي ستعرفكي بشكل شامل على كافة المجالات والمصطلحات لتصبحي بعدها مملمة بما يتعلق بهذا المجال وقادرة على فهمه وإختيار المناسب لكي . ويمكنكي قراءة الإجابة التالية لمزيد من التفاصيل حول تلك الدورة : وفي حال كنتي تريدين الدخول في أحد اختصاصات مثل تطوير الويب سواء أنظمة خلفية أو واجهات أمامية أنصحكي بمراجعة هذا المقال الذي يشرح لكي بالتفصيل خريطة مجالات تعلم تطوير الويب والدورات المتوفرة في الأكاديمية لكل من تلك المجالات مع شرح عنها: أيضا يفضل قراءة المقال التالي فهذا المقال سيجيبك على كثير من تساؤلاتك مع الشرح: أما إذا كنتي تريدين التخصص في مجال الذكاء الإصطناعي ولديكي خلفية مسبقة عن مجال الحاسوب عموما فدورة الذكاء الإصطناعي ستكون جيدة بالنسبة لكي ويمكنكي قراءة الإجابة التالية لمزيد من التفاصيل حولها والمقارنة بينها وبين دورة علوم الحاسب:

دورة تطوير المنتجات هي لمديري المشروعات لمن يريد فهم كيفية دراسة السوق وتحليله وتحليل المنافسين وكيفية توظيف فريق العمل الخاص بك للعمل على المشروع طرق وخطوات سير عمل المشلروع . أما كمبرمج فهي مناسبة لك في حال كنت تعمل على مشروع خاص بك أو تريد الإلمام بالجانب الإداري للمشروعات لتحسين مهاراتك. أما بالنسبة لمحلل نظم فهذه وظيفة مختلفة تماما وتتطلب مهارات أخرى لا يتم تدريسها في تلك الدورة . وأيضا لن تجعلك مدير شركة بل مدير مشروعات . ويمكنك قراءة الإجابات السابقة التي أرفقناها لك فهي تحوي تفاصيل أكثر عن الدورة . وبخصوص العمل الأفضل لك محادئة مركز الدعم فهو من سيساعدك في ذلك.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. من النتيجة التي قمت بإرفاقها يظهر لي بالفعل أن البيانات التي تم إرجاعها لا تحتوي على أى قيم مفقودة . وأعتقد أنك تشير إلى "N/A - pediatric" و إلى "<missing cytogenetics" وإذا كان هذا ما تقصده فهذه القيم لا تعتبر قيم مفقودة في مكتبة pandas. وإليك أمثلة على القيم التي تعتبرها pandas كقيم مفقودة: NaN (Not a Number) : تأتي nan من مكتبة numpy حيث تعتبر nan هي القيم الأكثر شهرة في pandas كقيم مفقودة import numpy as np import pandas as pd data = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8] }) في المثال السابق سيتم إعتبار np.nan كقيمة مفقودة. None : data = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, None, 4] }) NaT (Not a Time) : هو نوع خاص يتم الإشارة به إلى القيم المفقودة في الأعمدة التي تحتوي على تواريخ أو بيانات زمنية. data = pd.DataFrame({ 'date': [pd.to_datetime('2024-01-01'), pd.NaT, pd.to_datetime('2024-01-03')] }) سيتم إعتبار pd.NaT كقيمة مفقودة. السلاسل النصية الفارغة : data = pd.DataFrame({ 'A': ['apple', '', 'banana'] }) ويمكنك قراءة المزيد حول القيم التي يتم إعتبارها مفقودة من خلال التوثيق الرسمي : https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/missing_data.html#missing-data وإذا أردت تحويل نص معين إلى قيمة مفقودة مثل "N/A - pediatric" توجد عدة طرق . الطريقة الأولى عند قراءة البيانات من الملف يمكنك إعتبار أى قيمة تريدها كمفقودة كالتالي : data = pd.read_csv('data.csv', na_values=['N/A - pediatric', 'missing', 'null']) أما الطريقى الأخرى إذا كانت لديك البيانات بالفعل يمكنك إستخدام replace كالتالي : data['my_column'] = data['my_column'].replace(['N/A - pediatric', 'missing', 'null'], np.nan)

دورة تطوير المنتجات هي لمديري المشروعات، فهي مناسبة لك كمبرمج أو مٌصمم في حال كنت تعمل على مشروع أو تريد الإلمام بالجانب الإداري للمشروعات لتحسين مهاراتك. لهذا هي موجهة للفئة التالية: لمن ليس لديه خبرة في مجال البرمجة أو التصميم ويريد تنفيذ مشروعه الناشئ لمن يريد تعلم إدارة تطوير المنتجات لتحسين فرصه التوظيفية لمن يعمل في إدارة المنتجات ويرغب بتوسعة معلوماته حول عملية التطوير وإدارتها و في حال تم توظيفك من قبل شركة فهناك الكثير من المهام التي يتوجب عليك إنجازها وهذه بعض منها: مسؤول عن تحديد الفرص الجديدة لتطوير منتج جديد قابل للتسويق من المفهوم إلى التوزيع. تحسين منتج موجود لتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل وتنشيط السوق الحالية. متابعة المنتجات بعد اطلاقها وتقييمها. العمل على رفع التقارير الدورية للمدير العام. وإذا أردت تفاصيل أكثر بخصوص العمل فستحتاج إلى التحدث لمركز المساعدة بخصوص ذلك الأمر. ويمكنك قراءة الإجابات التالية لمزيد من التفاصيل حول دورة تطوير المنتجات :

إذا المشكلة هنا هذا الحقل ليس حقل تاريخ (Date) بل هو حقل نصي عادي (string) يرجى محاولة تغيره إلى حقل Date . أو يمكنك محاولة تحويل التاريخ في الكود ليتم عرضه كما تريد كالتالي : foreach (DataRow row in dt.Rows) { row["formatted_date"] = ((DateTime)row["formatted_date"]).ToString("yyyy-MM-dd"); } يجب عليك وضع الكود السابق قبل إرسال البيانات إلى SetDataSource ومع التأكد من تغير formatted_date إلى إسم الحقل الذي لديك في قاعدة البيانات.

قم بإختيار Format Object وأنظر هل يظهر لك قائمة كالتالي أم لا : إذا لم تظهر تلك القائمة يرجى إختيار format Painter

يرجى أولا تغير تنسيق الحقل الخاص بالتاريخ ليقوم بعرض التاريخ فقط وليس الوقت . افتح التقرير في Crystal Reports. قم بتحديد الحقل الذي يحتوي على التاريخ. من خصائص الحقل (Field Explorer) قم بالضغط على الحقل الذي يحتوي على التاريخ. اختر الخيار "Format Field". في نافذة التنسيق، اختر "Date and Time" ثم قم باختيار التنسيق الذي يعرض التاريخ فقط (مثل MM/dd/yyyy أو yyyy-MM-dd) أو أى تنسيق أخر تريده. قم بحفظ التغيرات وقم بالتجربة مرة أخرى .

لاحظ أن الجهاز لديك غير متصل بالإنترنت فهو في وضع ال plane mode (الطيران) والخطأ الذي يظهر في موجه الأوامر أن pip لم يستطع الوصول إلى الإنترنت. يرجى أولا التاكد من وجود إنترنت أثناء التثبيت وإعادة المحاولة . إذا ظلت المشكلة يرجى تنفيذ الأوامر التالية : python -m pip install --upgrade pip python -m pip install pyinstaller --no-cache-dir