محمد_عاطف

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. أولا إن أفضل الاستضافات لمشاريع Node.js + PostgreSQL : Render وهي أفضل خيار لمشاريع Node.js + PostgreSQL وسيعطيك: Deployment سهل جدا من GitHub و PostgreSQL Database مدعومة بشكل رسمي HTTPS تلقائي Start Commands واضحة مجاني لبعض الخصائص ولكن إنتبه لأنه يتم إغلاق الخادم عند عدم الاستخدام. Railway هو سريع جدا وسهل الاستخدام ويدعم PostgreSQL مباشرة ويعمل مثل Heroku القديم. والخطة المجانية جيدة للبدء فيه ولكنها محدودة بعدد الساعات. Fly.io صاحب أداء قوي جدا وهو مناسب للتطبيقات الإنتاجية ويتطلب خبرة بسيطة في ال CLI. وإليك إستضافات قيوة إذا أردت تحكم أكبر في الخادم : DigitalOcean Droplet يعمل ك VPS حقيقي وتحتاج لإعداد كل شيء يدويا وهو أقوى وأرخص على المدى الطويل. AWS / Google Cloud / Azure هي إستضافات قوية واحترافية جدا وهي ليست مناسبة كبداية لأنها معقدة وليست للمبتدأين

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. نعم يوجد فرق واضح بين المجالين، على الرغم من تداخلهما الكبير. فببساطة تحليل البيانات (Data Analysis) يركز على فهم الماضي بينما علم البيانات (Data Science) يركز على التنبؤ بالمستقبل. يمكن اعتبار تحليل البيانات جزءاً أساسياً وخطوة مهمة داخل المجال الأوسع وهو علم البيانات. إليك مقارنة توضيحية: تحليل البيانات (Data Analysis) الهدف الرئيسي هو فحص البيانات التاريخية والحالية للإجابة على أسئلة محددة، واستخلاص رؤى (insights) وتحديد الأنماط وتقديمها في شكل تقارير ولوحات عرض (Dashboards) لدعم اتخاذ القرار. والسؤال الأساسي هو ماذا حدث و لماذا حدث أى وصفي وتشخيصي. والمهام الشائعة له: جمع وتنظيف البيانات. إجراء تحليل إحصائي وصفي. إنشاء تقارير دورية ولوحات عرض تفاعلية. تحديد الاتجاهات (Trends) والأنماط في البيانات. والأدوات الشائعة المستخدمة فيه هي SQL و Microsoft Excel و Google Sheets و أدوات BI مثل Tableau و Power BI. علم البيانات (Data Science) هو مجال أشمل يستخدم الأساليب العلمية والخوارزميات وعمليات معقدة لاستخراج المعرفة من البيانات المنظمة وغير المنظمة و لا يكتفي بفهم الماضي بل يهدف لبناء نماذج تتنبأ بالمستقبل. والسؤال الأساسي: ماذا سيحدث و ما أفضل إجراء يمكن اتخاذه أى تنبؤي وتوجيهي. والمهام الشائعة له: يتضمن جميع مهام محلل البيانات (الجمع والتنظيف و التحليل). تطبيق خوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning) والذكاء الاصطناعي. بناء نماذج تنبؤية (مثل التنبؤ بمبيعات و اكتشاف الاحتيال و أنظمة التوصية). معالجة البيانات الضخمة (Big Data). والأدوات الشائعة المستخدمة فيه هي كل أدوات محلل البيانات بالإضافة إلى لغات برمجة متقدمة مثل Python ومكتباتها مثل Pandas و NumPy و Scikit-learn و TensorFlow و R.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. نعم بالطبع يمكنكِ بناء تطبيق متكامل باستخدام بايثون سواء كان تطبيق ويب أو تطبيق سطح مكتب أو حتى تطبيق موبايل بسيط أو API أو حتى نظام متكامل يجمع بين الواجهة الأمامية والخلفية وقاعدة البيانات. فمثلا لو أردتي : تطبيق ويب كامل (Back-end + Front-end Template) يمكنكِ استخدام: Django (أسهل وأسرع لبناء نظام متكامل) Flask (خفيف ومرن) تطبيق سطح مكتب GUI يمكنكِ استخدام: Tkinter PyQt Kivy واجهات API يمكنكِ استخدام: FastAPI (الأسرع والأحدث) تطبيقات موبايل بسيطة يمكنكِ استخدام: Kivy / BeeWare

المشكلة الأساسية لديك تظهر في رسالة الخطأ في السطر الأخير: GatewayRuntimeError: ... "predict() missing 1 required positional argument: 'test_with_dates'" فسبب المشكلة هو مكتبة التقييم (kaggle_evaluation) ففي هذه المسابقة تقوم باستدعاء دالة predict الخاصة بك وتقوم بتمرير متغير واحد فقط وهو البيانات الخاصة بالاختبار test ولكنك قمت بتعريف الدالة لتنتظر متغيرين (test و test_with_dates). بما أن الدالة تنتظر شيئاً لم يتم إرساله يحدث الخطأ لديك. إذا يجب تعديل دالة predict لتستقبل متغيراً واحداً فقط، وتستخرج date_id من نفس المتغير test : import pandas as pd import tensorflow as tf import kaggle_evaluation import os # ... (باقي تعريف الأعمدة col وتحميل الموديل كما هو) ... # تأكد أن قائمة col تحتوي فقط على الأعمدة الموجودة فعلياً في البيانات القادمة (Feature Columns) def predict(test: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: # 1. التعديل هنا: حذفنا test_with_dates من تعريف الدالة df = test.copy() # تأكد أنك تختار فقط أعمدة الميزات (Features) للتنبؤ # قد تحتاج للتحقق إذا كانت كل الأعمدة في col موجودة في test # أحياناً date_id يكون موجوداً فنحتاج استثنائه من الموديل x_test = df[col] preds = model.predict(x_test, verbose=0) allocation = preds.clip(0, 2).reshape(-1) # 2. التعديل هنا: نأخذ date_id من الـ test dataframe نفسه return pd.DataFrame({ "date_id": test["date_id"].values, "prediction": allocation }) inference_server = kaggle_evaluation.default_inference_server.DefaultInferenceServer(predict) if os.getenv('KAGGLE_IS_COMPETITION_RERUN'): inference_server.serve() else: inference_server.run_local_gateway(('/kaggle/input/hull-tactical-market-prediction/',)) وهناك ملاحظة هامة جدا بخصوص التحذير (Warning) حيث ظهر لك تحذير خطير في بداية اللوج: RuntimeWarning: 1889 seconds elapsed before server startup وهذا يعني أن الكود استغرق 31 دقيقة فقط ليعمل قبل أن يبدأ التنبؤ حتى والحد المسموح به عادة هو 15 دقيقة (900 ثانية) للإقلاع. والسبب غالبا هي عملية تحميل الموديل tf.keras.models.load_model أو استدعاء المكتبات بطيء جداً. لذلم تأكد أنك تستخدم GPU accelerator في النوت بوك.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. البديل المباشر والكامل لتقنية الفلاش (Flash) هو HTML5 ومجموعة التقنيات المرتبطة به. ففي الماضي كان الفلاش هو المكون الإضافي (plugin) الذي يقوم بكل شيء: عرض الفيديو، تشغيل الأصوات، الرسوم المتحركة، والإعلانات التفاعلية. أما اليوم، فكل هذه الوظائف أصبحت مدمجة أصلاً في متصفحات الويب الحديثة باستخدام التقنيات التالية: أولا CSS3 (للتأثيرات والرسوم المتحركة) فهذا هو البديل الأهم والأكثر استخداماً لتحريك العناصر وإضافة التأثيرات البصرية مثل : الانتقالات (Transitions): لتغيير الخصائص بشكل سلس (مثل تغيير اللون عند مرور الماوس). الرسوم المتحركة (Animations): لإنشاء حركات معقدة باستخدام keyframes@، مثل تحريك شعار، أو جعل زر يهتز، أو ظهور إعلان بتأثيرات دخول. التحويلات (Transforms): لتغيير شكل العنصر (تدوير، تكبير/تصغير، إمالة) بشكل ثنائي أو ثلاثي الأبعاد (2D/3D). وهو أفضل لأنه يعمل مباشرة عبر المتصفح وسريع جداً في الأداء حيث يستخدم تسريع العتاد GPU ولا يحتاج لأي إضافات. ثانيا JavaScript (للتفاعلية والحركات المعقدة) فعندما تكون الرسوم المتحركة في CSS غير كافية، أو عندما تحتاج إلى تفاعل معقد (مثل إعلان تفاعلي أو لعبة بسيطة)، يأتي دور جافاسكريبت. Web Animations API: واجهة برمجية مدمجة في المتصفحات للتحكم الدقيق في الرسوم المتحركة (إيقاف، تشغيل، إرجاع) وهو البديل البرمجي لـ CSS Animations. مكتبات جافاسكريبت (Libraries): هي البديل الأقوى لبرامج تصميم الفلاش. بدلاً من إنشاء ملف swf.، يقوم المطورون باستخدام مكتبات جاهزة لإنشاء إعلانات وتأثيرات مذهلة. أشهرها: GSAP (GreenSock): المعيار الذهبي في عالم الرسوم المتحركة عبر الويب. هو الأداة المفضلة لإنشاء إعلانات البانر (Banner Ads) المعقدة والحركات الاحترافية. Lottie (by Airbnb): تقنية رائعة تسمح للمصممين بتصدير الرسوم المتحركة من برنامج Adobe After Effects مباشرة إلى ملف JSON، ثم عرضها على الويب بسلاسة. هذا يعطيك جودة رسوم متحركة عالية جداً. Anime.js: مكتبة خفيفة وممتازة للرسوم المتحركة. ثالثا SVG (Scalable Vector Graphics) كان الفلاش يعتمد على الرسوم المتجهة (Vectors) التي لا تفقد دقتها عند تكبيرها. البديل الحديث هو SVG. يمكنك رسم شعارات وأيقونات ورسوم معقدة كملفات SVG. الأهم من ذلك، يمكن تحريك عناصر SVG باستخدام CSS أو JavaScript. هذا يفتح مجالاً كبيراً لإنشاء رسوم متحركة تفاعلية (Infographics) أو تأثيرات تحميل (Loaders) مميزة. رابعا HTML5 Canvas فهو "لوحة رسم" يوفرها HTML5. يمكنك الرسم عليها باستخدام جافاسكريبت. يُستخدم للتأثيرات البصرية المعقدة جداً، الألعاب ثنائية الأبعاد، أو معالجة الصور مباشرة في المتصفح. يُستخدم غالباً في إعلانات البانر التفاعلية التي تحتوي على ألعاب مصغرة. خامسا وسوم <video> و <audio> بدلاً من مشغل الفلاش (ملفات .flv)، أصبح تشغيل الفيديو والصوت مباشراً عبر وسمي <video> و <audio> في HTML5.

أولا النسيان أمر طبيعي في البداية ولكن بعد سنتين وما زلت تنسى فهذا الأمر ليس طبيعا . يبدوا أنك لا تقوم بالمذاكرة بشكل جيد أى لا تقوم بالفهم التام للدروس والمواضيع وأيضا لا تقوم بالتطبيق بشكل جيد عليهم. لذلك أنصحك بالبدأ من البداية تماما وعدم تخطي أى درس أو موضوع دون التطبيق الكامل عليه والتطبيق كثيرا حتى تتأكد من أن المعلومة قد ثبتت لديك وبعد أن تقوم بدراسة عدة مواضيع معا تقوم بتطبيق عملي حقيقي على هذه المواضيع والدروس لتستطيع ربط الدروس مع بعضها البعض.

ان دراسة علوم الحاسوب عموما والبرمجة خصوصا الافضل متابعتها على جهاز الحاسوب وليس الهاتف وذلك لان البرمجة تحتاج الى تطبيق ومتابعة كثيرا . وحاليا لا يوجد تطبيق للهاتف خاص بالاكاديمية ولكن يمكنك تصفح الموقع مباشرة من خلال الهاتف اذا اردت.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته عبدالرحمن. لا تقلق فبمجرد شرائك للدورة من أكاديمية حسوب ستكون متاحة لك مدى الحياة وأيضا أى تحديثات في الدورة يتم إضافتها أو تعديلها ستكون متاحة لك دون دفع إشتراك أخر أو غيره ولهذا لا تقلق لن يتم إخراجك من الدورة سيكون لك وصول لهم مدى الحياة.

اى درس او مسار او قسم موجود به كلمة تطبيق عملي فهنا يجب رفع هذا المشروع او الملف . والافضل إذا قمت بتقسيم مسارات الدروة الي مجلدات لديك وتقوم بوضع كل ملف اكواد او مشروع في مجلد المسار الخاص به وفي النهاية تقوم برفعه. واليك اولا درس لاساسيات git : واليك طريقة رفع الواجيات :

نعتذر لك عن التاخير في الرد . حاليا يوجد ضغط على مؤكز المساعده لذلك يتاخر الرد قليلا . يرجى الانتظار قليلا وعدم فتح محادثة جديدة وذلك لانه يتم الرد عليهم بالترتيب .

في اكاديمية حسوب يتم تحديث الدورة دائما بما يتماشي ويناسب سوق العمل والتقنيات الحديثة المستخدمة. وفي دورة تطوير تطبيقات المستخدم حاليا يتم شرح العديد من التقنيات الحديثة مثل bootstrap و webpack وغيرها . واذا تم نزول تحديثات لهم او تقنيات اخرى حديثة سيتم تحديث الدورة فورا . ويمكنك رؤية التحديثات التي تتم في الدورة من خلال الرابط التالي : https://academy.hsoub.com/release-notes/

هل تقصد مشروع برمجي ؟ اى يمكن للمستقلين التقديم عليه وتقوم بدفع المال لهم لانجازه ؟ إذا كان هذا ما تقصده فلا يتم حذف المشروع من طرف مستقل بل انت من تستكيع اغلاقه بنفسك .

هل تظهر علامة دوراتي كما بالصوره التاليه ؟ إذا كانت تظهر لك فيرجى الضغط عليها والإنتقال للدورة التي إشتركت بها أما إذا لم تظهر كلمة دوراتي فيرجى الإنتظار قليلاً فأحيانا الأمر يستغرق بعض الوقت لمعالجة عملية شراء الدورة، وسيظهر لكِ بعدها تبويب دوراتي واذا لم يظهر يرجى المتابعة مع مركز المساعدة من خلال الرابط التالي https://support.academy.hsoub.com/conversations

إن دورات الأكاديمية ليس لها مدة محددة وهي متاحة مدى الحياة . الحساب الحالي الذي ترسلين السؤال منه هو حساب جديد تم إنشاءه قبل قليل لهذا لن تجدين الدورة على هذا الحساب . لذلك هذا ليس الحساب الخاص بكِ . يمكنكِ إذا نسيتي كلمة المرور إختيار أنكي نسيتي كلمة المرور الخاصة بالحساب وإتباع الخطوات الخاصة بإستعادة الحساب . وإذا ظلت المشكلة يمكنكِ محادثة الدعم من خلال الرابط التالي : https://support.academy.hsoub.com/conversations

بالطبع لا يمكن عرضها لانها واجهة خلفية اى طلبات يتم ارسالها لاضافتها في قاعدة البيانات او اعادة بيانات من قاعدة البيانات . اما إذا كنت تقصد الاختبار فهنا يمكنك إستخدام postman لارسال الطلبات وعرض البيانات من خلاله . نعم بالطبع يوجد وظائف كثيرة في الواجهات الخلفية وهي مطلوبة بكثرة وليس هناك حاجة لتكون full stack اى واجهة خلفية وامامية معا

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. الأهم من الشاهدة هو تعلم الدورة بشكل كامل وجيد لك مما سيعيك الخبرة المناسبة للإنتهاء من الدورو والحصول على بعض الدروس. يمكنك دراسة أى 4 مسارات تريدهم وليس شئ معين فيمكنك الإختيار بنفسك. ولا تعتمد على الأسرع في المسارات الآن بل إعتمد على الوظيفة التي تريدها ودراسة تلك المسارات فقط .

الإجابة بإختصار لا تركز على أحدهما فقط. ولكن ابدأ بتجربة الخوارزميات التقليدية أولا. فالاعتماد على التعلم العميق فقط يشبه استخدام اداة كبيرة لتنفيذ مهمة صغيرة الامر بالفعل قد ينجح ولكنها ليست الأداة المناسبة وستسبب فوضى وتتطلب طاقة هائلة وموارد كثيرة. لذلك دائماً ابدأ بتجربة مجموعة من الخوارزميات التقليدية. وذلك لعدة اسباب: تأسيس خط الأساس (Baseline): فالخوارزميات التقليدية (مثل Random Forest أو XGBoost) سريعة في التدريب وتعطيك خط أساس قوي. إذا لم تستطع شبكتك العصبية العميقة التغلب على هذا الخط الأساسي بشكل واضح فكل التعقيد الإضافي للتعلم العميق لا مبرر له. الفعالية على البيانات الصغيرة والمتوسطة: فغالبا ما تتفوق الخوارزميات التقليدية على الشبكات العصبية العميقة عندما تكون كمية البيانات لديك صغيرة أو متوسطة. فالتعلم العميق متعطش للبيانات (Data-hungry). قابلية التفسير (Interpretability): من الأسهل كثيراً تفسير سبب اتخاذ خوارزمية مثل "شجرة القرار" (Decision Tree) أو "الانحدار اللوجستي" (Logistic Regression) لقرار معين، مقارنة بالصندوق الأسود (Black Box) للشبكة العصبية العميقة. سرعة التجربة: يمكنك تجربة 5 خوارزميات تقليدية مختلفة وضبطها (Tuning) في الوقت الذي يستغرقه تدريب شبكة عصبية عميقة واحدة بشكل

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. 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.

بعد الحصول على الشهادة فإن هنا الأكاديمية سمنحك باقة كتابة السيرة الذاتية في موقع بعيد بقيمة 99$ مجانًا وسيجري لك فريق أخصائي التوظيف مقابلة صوتية يتعرف فيها على مهاراتك ويكتب لك أفضل سيرة ذاتية مخصصة لك ثم سيتابع معك لضبط حسابك على مستقل وبعيد ويقدم لك نصائح مخصصة للحصول على عملك الأول. وأكاديمية حسوب لا تقدم لك عمل أو وظيفة مباشرة ولكن تساعدك في العثور على عمل وأيضا منحة موقع بعيد لكتابة السيرة الذاتية وتهيئة حسابك بشكل جيد على موقع مستقل ونصائح لك للوصول إلى العميل الأول لك وكيفية أختيار العميل والعمل المناسب. بعد ذلك إذا أردت وظيفة حرة يمكنك أن تبحث عن عمل من خلال مواقع العمل الحر مثل مستقل وخمسات . أو البحث في مواقع مثل LinkedIn وغيرها والمتخصصة في وظائف الشركات وغيرها.

هنا في الأكاديمة تم تصميم الدورة وترتيبها بالترتيب الذي يتناسب مع إعتماد المسارات على بعضها البعض وأيضا في التدرج بين مستويات الشرح والصعوبة لتناسب جميع مستويات الطلاب. هنا إن قسم التعامل مع البيانات وتحليل البيانات يجب ان يتم دراستهم قبل قسم تعلم الآلة وذلك لأن قسم تعلم الآلة يعتمد على ذلك المسارين . وبالفعل مسار تعلم الآلة بعد قسم تحليل البيانات . أما مسار تحليل البيانات فقد تم وضعه بعد مسار "تطبيقات عملية على النماذج النصية الكبيرة LLMs" وذلك للتطبيق عليه وتعلم كيفية تحليل البيانات . ويمكنك إذا أردت دراسة مسار التعامل مع البيانات أولا ومن ثم دراسة مسار تحليل البيانات فلا مشكلة في ذلك.

هل تقصد دورة الذكاء الإصطناعي ؟ إذا كان كذلك فالجهاز لن يكون مناسب بكشل كامل لتشغيل النماذج الكبيرة وسيكون بطئ بعض الشئ . لاحظ أنك قمت بتحديث سعة ال RAM وأيضا إستخدام SSD وهذا الأمر جيد ولكنه ليس كافي حيث يجب دائما أيضا الإهتمام بكارت الشاشة GPU فهو المسؤول عن التدريب بشكل كبير لذلك سيتوجب عليك إستخدام google colab كما تم إستخدامه في الدورة حيث يوفر لك موارد قوية للتدريب ولا حاجة إلى جهاز حاسوب قوي لهذا الأمر.

هل يمكنك توضيح كود تحقق ماذا ؟ غالبا المشكلة ستكون من قبل المنصة أو الموقع إذا كان لا يوجد أى مشكلة لديك في خدمة الإتصالات . يمكنك محاولة إستخدام رقم أخر والتأكد فإذا تم إرسال الرسالة فحينها المشكلة ستكون في رقم هاتفك أما إذا لم يتم إرسال الرسالة فإذا المشكلة في المنصة أو الموقع ويمكنك محادثة الدعم لمساعدتك.

هنا يوجد خطأ بسيط أنه في السهم العلوي يجب أن يتم القفر للأعلى وفي السهم السفلي أن ينزل إلى أسفل . يفضل أيضا إنشاء زر لتقليل السرعة . الأفضل هنا جعل زر المسافة للقفز وجعل زر السهم الأسفل يتوقف وحذف جزء السهم الأعلى. من المفترض هنا أن يتم دمج هذين الجزئين حيث سيكون شرط بداخل شرط وهو أولا عند الضعط على زر التلمحيات أن يتم وضع إذا وإلا معا . فإذا كان التلميحات أكبر من صفر يتم طباعة التلميح وإلا يتم إظهار الرسالة. يجب هنا إنهاء البرنامج وعدم جعله يعمل بعد ذلك.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. نعم بالفعل توجد هناك عدة نماذج وخوارزميات OCR دقيقة وجيدة لإكتشاف لوحات السيارات التي تتضمن حروفا سواء عربية أو غربية ولكن بالطبع من الممكن أن تواجه بعض النماذج صعوبات في الأداء حسب جودة الصور واختلاف الخطوط واتجاه اللوحة وغيرها . أولا يمكنك إسنخدام نموذج تعلم عميق للتعرف على الحروف العربية (إذا أردت إكتشاف اللوحات العربيى) على لوحات السيارات وذلك ليأخذ في الاعتبار خصائص لوحات السيارات مثل الأبعاد الخطوط والألوان مما يرفع دقة التعرف بشكل ملحوظ. ويمكنك أيضا إستخدام نماذج مثل YOLOv4 و YOLOv5 وYOLOv7 لخطوة الكشف عن اللوحة لتحديد موقع اللوحات قبل تطبيق OCR على الحروف . وبعد ذلك يمكنك إستخدام مكتبة EasyOCR وTesseract OCR. والأفضل أن تقوم بتدريب النموذج بنفسك من خلال إستخدام مجموعات بيانات خاصة باللوحات التي تريد العمل عليها فمثلا للوحات المصرية توجد مجموعة بيانات "EALPR" يمكنك إستخدامها لتدريب النموذج على هذا الموضوع.