Kais Hasan

و عليكم السلام، هي تقوم بالتخزين بشكل مماثل لآلية التخزين في كافة لغات البرمجة، أي عبارة عن أماكن متجاورة في الذاكرة. في حال كان هناك أكثر من بعد فيتم التخزين أيضًا بنفس الطريقة، مثلًا في حال 2d يتم تخزين السطر الأول إلى جانبه السطر الثاني و هكذا. تحياتي.

إضافة سؤال هو إضافة تعليق، بالتالي سيظهر لك نافذة مماثلة لما يلي: قم بكتابة سؤالك ثم قم بسحب الملف و وضعه فوق التعليق بحيث يتم إدراجه تحياتي.

مرحبًا، يبدو أنك تطرح سؤال متعلق بأحد الدروس في أحد دورات الأكاديمية. من فضلك قم بطرح سؤالك في التعليقات أسفل الدرس حتى يمكننا معرفة إلى أي درس يتبع سؤالك. تحياتي.

مرحبًا مصعب، متأسف للأوضاع التي تمر بها. بشكل عام لا توجد دورة مجانية تعطيك شهادة معتمدة. يمكنك محاولة التعلم بشكل ذاتي من خلال المقالات و غيرها و عند الحاجة سؤالنا هنا. و حاول القيام بمشاريع بحيث تكون دليل على خبرتك تضعه في ال cv الخاص بك. بالطبع لو أمكنك شراء الدورة فإن هذا سيسهل العمل عليك و ستتلقى دعم أسرع، و لكن يمكنك حاليًا الدراسة ذاتيًا حتى يتحسن وضعك بشكل يسمح بشراء الدورات. تحياتي.

مرحبًا، لاحظ أنه أخبرك بأنك تقوم بإرفاق مفتاح ال api لحسابك حيث في نهاية الخرج موجود: عليك الذهاب إلى حسابك على huggingface ثم إلى الإعدادات، ثم نختار access tokens و نضغط على create new token. تحياتي.

و عليكم السلام علي، التحليل الآلي ممكن أن يعتمد على خوارزميات عادية، أو من الممكن أن يكون عبارة عن نموذج مدرب بطرق التعلم الآلي المختلفة. لذلك المقارنة بينه و بين التعلم الآلي ليست مفيدة فهما لا يندرجان ضمن صنف واحد. فالتعلم الآلي هو كافة الطرق المختلفة المستعملة لبناء نماذج رياضية لتنفيذ المهام المختلفة بالاعتماد على البيانات بدون برمجتها بشكل مباشر. تحياتي.

و عليكم السلام علي، هو نوع من أنواع بنى المعطيات، مثل dict, set, list و غيرها في بايثون. يتم استعماله لتمثيل مجموعة لن يتم تعديل عناصرها، و الهدف من ذلك إمكانية استعمال هذه المجموعة في الحالات التي تتطلب استعمال بنية معطيات غير قابلة للتعديل، مثلًا استعمالها كمفتاح في قاموس (لا يمكن استعمال ال set أو list كمفتاح لأنها قابلة للتعديل). تحياتي.

هذا الإطار هو إطار عام يمكن استعماله في أي مشروع برمجي و ليس فقط في مشاريع تحليل البيانات. هذه الأطر تحدد تدفق العمل و تساعد في تنظيم العمل و سيره بشكل صحيح. قد تبدو لك هذه العملية طبيعية و لا تحتاج إلى اسم فمن البديهي أن يقوم الشخص باتباع هذه العمليات بالترتيب، إلا أن الكثير من المبرمجين غالبًا ما يتخطون أول مرحلتين و يقومون ببناء المشروع بشكل مباشر و التعديل عليه حسب الحاجة بدون أي تخطيط، و هذا ما يجعل التعديل أحيانًا مكلف فقد يؤدي إلى التأثير على هيكلية البرنامج بشكل عام و يضيع جهد أيام كثيرة. هناك الكثير من أطر العمل الأخرى و لكن بشكل عام كلها تتبع لنفس الفكرة العامة. تحياتي.

و عليكم السلام، ال Data visualization هي عملية عرض البيانات بشكل مقروء للإنسان، و هناك طرق مختلفة لذلك منها المخططات البيانية و التدفقية. بينما تحليل البيانات هو عملية فهم البيانات و استنتاج أمور مختلفة منها، و للقيام بذلك فإن أحد الطرق هو استعمال ال Data visualization التي تسهل قراءة البيانات و بالتالي فهمها. كلمة visualization بحد ذاتها تعني "تصوير" أي تمثيل البيانات الرقمية على شكل صور و مخططات لذلك كما ذكرت فهي لا تعني التحليل و إنما هي جزء من عملية التحليل. تحياتي.

و عليكم السلام، هذا ليس ضروري لتفهم الأفكار، فأي فكرة سيتم فيها استعمال أمور رياضية سيتم شرحها. من الأفضل أن تبدأ بالمجال قبل التعمق في الرياضيات حتى يمكنك معرفة ما هي الأمور المهمة التي يجب تعلمها في الرياضيات بشكل دقيق. تحياتي.

و عليكم السلام، هذه المسابقة هي مسابقة تعليمية، و هي من أسهل المسابقات على Kaggle و هذا هو سبب شهرتها. المسابقة التعليمية هي مسابقة لا يوجد لها جوائز، أي أنها ليست كباقي مسابقات كاغل تعطي جوائز للأوائل، و هي تسمح لك بتطبيق الكثير من المفاهيم التي ستكون قد تعلمتها خاصة في التعامل مع البيانات و استعمال خوارزميات تعلم الآلة المختلفة. تحياتي.

مرحبًا، الفرق هو أن ال Quantitave تمثل بأرقام فهي عبارة عن مجموعة من القياسات، مثلًا في حال كان لدينا بيانات عن أشخاص، فالمقاييس الرقمية من الممكن أن تكون راتب الشخص، عدد الأطفال، عدد ساعات العمل، العمر، و غيرها الكثير. بينما ال Qualtitave تركز على الإجابة عن أسئلة محددة غالبًا بشكل نصي غير قابل للقياس، إذا أخذنا نفس المثال السابق، يمكن أن تكون هذه البيانات عبارة عن: الجنسية، هل يعمل الشخص بشكل جزئي أم كامل (لاحظ هنا ليس رقم و إنما تصنيف فقط)، المهنة و غيرها الكثير. أما ما يتم استعماله في نماذج تعلم الآلة فهو غالبًا خليط من النوعين، فغالبًا ما تجد بيانات رقمية و بيانات نصية تصنف الشخص، لذلك لا يوجد نوع مفضل على آخر، , لكن من الجدير بالذكر أن البيانات الرقمية يمكن أن تستعمل و يتم تحليلها سواء بنماذج تعلم آلة أو بطرق تقليدية لإنتاج البيانات غير الرقمية، فيمكنك تحليل عدد ساعات العمل لاستنتاج فيما إذا كان الشخص يعمل بشكل كامل أو جزئي، أو تدريب نموذج تعلم آلة لتوقع عدد الأطفال بناء على بيانات أخرى. لذلك يمكنك اعتبار ال qulatitave data على أنها أعلى مستوى من ال quantitave data فهي نتاج تحليل. تحياتي.

مرحبًا، يبدو أنك تقصد كيفية تشغيل module في لغة بايثون. بشكل عام ال modules يتم كتابتها لتقسيم الكود و تنظيمه، لذلك سؤالك عن كيفية "تشغيل" ذلك ليس واضحًا تمامًا. يمكنك تشغيل سكربت يستعمل module، كما أن بعض ال modules تقوم بكتابة بعض التعليمات التي تنفذ اختبارات على ال module في حال قمت بتنفيذ الملف الخاص به. بالتالي في حال أردت تشغيل ال module فكل ما عليك هو تشغيله بنفس الطريقة التي تقوم بتشغيل أي ملف كود بايثون. كما أنه من الأفضل لك أن تستعمل بعض البرامج متل vscode فهي تسهل عملية التعديل و كتابة الكود. و بغض النظر عن البرنامج الذي تستعمله لكتابة ملف الكود، يمكنك تشغيله عن طريق سطر الاوامر عن طريق كتابة python يليها اسم الملف الذي تريد تشغيله، بالطبع الملف يجب أن يكون في المسار الحالي في سطر الأوامر. تحياتي.

سأقوم بنقل رغبتك بإضافة ذلك المسار إلى الإدارة. تحياتي.

و عليكم السلام، ال design patterns هو عبارة عن أنماط لتنظيم الكود البرمجي لتحقيق وظائف معينة بشكل أفضل. بالتالي هو ليس خاصًا بال oop، و إن كان أغلب الأنماط الخاصة بال design patterns تستعمل ال oop فهي تستعمله و ليست "خاصة" به. تحياتي.