Mustafa Suleiman

ليست الفكرة في حل المسائل فالحلول متوفرة في كل مكان، بل في تنمية مهارة التفكير المنطقي لديك وتحسين مستواك في أساسيات البرمجة بشكل عام واللغة البرمجية التي تستخدمها بشكل خاص. قم بذلك بالتوازي أثناء دراسة الدورة، وابدء بحل مسائل صغيرة فور تعلم أي مفهوم جديد مثل مسائل حسابية بسيطة، أي الجمع بين التعلم النظري والتطبيق عبر التمارين مثل منصات HackerRank أو Edabit أو Codewars للمبتدئين، حيث تبدأ بالتدرج من خلال منصة سهلة نسبيًا مثل Codewars وحل الأسئلة السهلة ثم المتوسطة ثم الصعبة، ثم الإنتقال لمنصة leetcode وحل المسائل التي بها بدءًا من مستوى متوسط فما فوق. لكن قبل حل المسائل البرمجية، عليك تعلم أساسيات هياكل البيانات والخوارزميات أي مفاهيم بسيطة من الـ DSA مثل: Arrays وطرق التعامل معها. Strings والخوارزميات الأساسية عليها مثل عكس النصوص، البحث عن عنصر. Time Complexity بشكل بسيط مثل فهم الفرق بين O(n) و O(n^2). بعد حل أي مسألة، اقرأ حلول الآخرين لتعلم تقنيات جديدة وخصص وقتًا يوميًا للحل حتى لو 30 دقيقة، وتستطيع التعمق في DSA عند الانتقال للمسائل المتوسطة، حيث ستتعلم هياكل البيانات الأساسية Linked Lists, Stacks, Queues, Hash Tables, Trees. والخوارزميات أساسية: البحث الخطي والثنائي Linear/Binary Search. الفرز السريع والدمج Quick Sort, Merge Sort. الاجتياز Traversal للأشجار مثل BFS, DFS. ثم تعلم المفاهيم المتقدمة من DSA قبل المسائل الصعبة Hard، وستتعلم Dynamic Programming وGraph Algorithms (مثل Dijkstra, Kruskal)، بالإضافة إلى Advanced Trees (مثل AVL Trees, Trie)، وركّز على الفهم العميق للنظريات كالفرق بين Greedy و Dynamic Programming. ولا تتعلم DSA نظريًّا دون تطبيق والعكس صحيح، أيضًا لا تُهمل المشاريع العملية، أي عليك الجمع بين حل المسائل وبناء مشاريع صغيرة مثل تطبيق لإدارة المهام بلغة بايثون وخلافه لتعزيز الفهم.

رابط تحميل الإصدار Ubuntu 24.04.3 LTS ها هو: https://ubuntu.com/download/desktop/thank-you?version=24.04.3&architecture=amd64&lts=true في حال تفعيل WSL فلا حاجة لتحميل النسخة من الرابط السابق، كل ما عليكِ هو تنفيذ الأمر التالي في منفذ الأوامر CMD تستطيعي البحث عنه في شريط البحث بالأسفل في الويندوز: wsl --install وسيقوم ويندوز بتحميل الملفات اللازمة وتثبيت توزيعة Ubuntu وبعد انتهاء العملية، سيطلب منك إعادة تشغيل الكمبيوتر فقومي بذلك. بعد إعادة التشغيل، ستفتح نافذة سوداء تلقائيًا لتكملة التثبيت وسيطلب منك إنشاء اسم مستخدم Username و كلمة مرور Password لنظام Linux وتذكريهم جيدًا لأنك ستحتاجينهم عند استخدام أوامر sudo. في حال لم تفتح النافذة فقومي بتشغيل CMD وكتابة الأمر: ubuntu

يتم تحديث محتوى الدورة بشكل دوري على مدار العام، لذا مثل تلك المفاهيم يتم إضافتها بشكل تدريجي. وبالفعل النص العربي أصعب، فالحروف متصلة وتتغير أشكالها، الحركات الصغيرة صعبة الاكتشاف، الإتجاه من اليمين لليسار وكذلك الخطوط العربية متنوعة جدًا. لذا حاليًا، اعتمدي على الـ Pipeline التالية في المشاريع القادمة عند الحاجة إلى OCR: 1- المعالجة المسبقة للصور Pre-processing وهي أهم خطوة، فالنموذج الجيد مع صورة سيئة سيعطي نتائج سيئة، بتنفيذ التالي بواسطة cv2: تحويل الألوان Grayscale و Binarization لتحويل الصورة إلى تدرج رمادي ثم إلى أبيض وأسود فقط باستخدام تقنيات مثل Otsu’s Thresholding لإزالة الخلفيات الملونة. إزالة الضوضاء Denoising باستخدام فلاتر مثل Gaussian Blur لإزالة النقاط الصغيرة التي قد يفسرها النموذج على أنها نقاط حروف عربية. تصحيح الميل Deskewing فالنصوص المائلة تدمر دقة الـ OCR، استخدمي خوارزميات لتدوير الصورة بحيث يكون النص أفقيًا. زيادة الدقة Upscaling وSuper Resolution بحيث لو الصورة منخفضة الجودة، استخدمي نماذج AI لرفع دقتها قبل إدخالها للـ OCR. 2- تجربة النموذج المناسب للنص، أي لا تعتمدي على نموذج واحد لكل شيء، والنماذج التالية هي الأفضل للغة العربية حاليًا: PaddleOCR أثبت تفوق كبير على Tesseract في العربية. EasyOCR أبطأ قليلاً من PaddleOCR. Tesseract جيد فقط في حال ستقومين بعمل Fine-tuning على الخطوط التي تستخدميها، فالنسخة الخام منه للعربية ليست الأفضل مع الخطوط المعقدة. 3- التعامل مع تقطيع النصوص Segmentation لأنّ مشكلة اللغة العربية الكبرى هي تداخل الأسطر والحروف. في PaddleOCR، يوجد موديل خاص لاكتشاف أماكن النصوص أي Detector وموديل للقراءة Recognizer، ويجب استخدام كليهما. 4- بعد المعالجة السابقة البعدية تأتي مرحلة التصحيح فالـ OCR لن يكون دقيق 100% أبدًا، لذا ستحتاجين لتنظيف المخرجات: استخدام النماذج اللغوية الكبيرة LLM بتمريره إلى نموذج جيد في اللغة العربية مثل Llama مع Prompt يطلب منه "صحح الأخطاء الإملائية والسياقية في النص التالي الناتج من OCR دون تغيير المعنى". فالنماذج اللغوية تفهم السياق، فلو قرأ الـ OCR كلمة الذهاء الاصطناعي، سيعرف الـ LLM أن المقصود هو الذكاء الاصطناعي. في حال أردتي القيام بالأمر بنفسك، فعليكِ بالتالي: اعتمدي على Regex لاستبدال الأخطاء المتكررة مثلاً الـ OCR يخلط بين الرقم 0 والنقطة . أو الرقم 5 والحرف هـ توحيد الياء والألف المقصورة ي / ى والهاء والتاء المربوطة ه / ة في حال السياق يسمح. التصحيح الإملائي بواسطة مكتبات مثل PyEnchant مع قواميس عربية، أو مكتبة Hunspell.

كل شخص له أسلوب يُناسبه في الدراسة، لكن المهم هو تجنب المشاهدة السلبية وتخصيص وقت أكبر للتطبيق العملي، فالبرمجة عبارة عن تفكير منطقي لحل مشكلة ثم تنفيذ ذلك من خلال كتابة الكود. بالنسبة لطريقة الدراسة البعض يُفضل كتابة مُلخصات لكل شيء، لكن لا أنصحك بذلك، اكتفي فقط بكتابة ملاحظات ومُلخصات ورسومات للأمور النظرية أو معلومة معينة تريد الإحتفاظ بها للعودة إليها للمراجعة. بينما البرمجة نفسها اكتفي بالتطبيق العملي فهو الأهم وبدونه فلا معنى للمُلخصات النظرية مهما كتبت، ببساطة لن تستطيع قيادة سيارة بمشاهدة فيديو صحيح؟ وحاول تجنب الإنقطاعات المتكررة خاصًة في البداية، حاول الدراسة بإنتظام بحد أدنى ساعتين يوميًا أو شبه يومي. ستجد تفصيل هنا:

المشكلة في كلمة المرور الخاصة بقاعدة البيانات، حيث فشل المصادقة مع خادم قاعدة البيانات، عليك تعديل كلمة arwa12345678 بكلمة المرور الصحيحة وذلك ف ملف .env أي عليك تعديل كلمة المرور في المتغير DATABASE_URL التالي: DATABASE_URL="postgresql://arwaacademy:arwa12345678@localhost:5432/arwaschool?schema=public" لكن لاحظ في الرابط لديك اسم المستخدم الخاص بقاعدة البيانات هو arwaacademy فهل لديك مستخدم بذلك الاسم في postgres؟ في حال قمت بتحميل المشروع من مستودع فقم بتعديل الرابط لاسم المستخدم الإفتراضي وهو postgres مع تعديل كلمة المرور لكلمة المرور الخاصة بك أي استبدل كلمة password هنا، ثم أنشيء قاعدة بيانات باسم arwaschool DATABASE_URL="postgresql://postgres:PASSWORD@localhost:5432/arwaschool?schema=public"

في الإصدار 7 من Prisma أنت بحاجة إلى إضافة driver adapter إلى الباني الخاص بـ إلى Prisma Client وستجد هنا شرح لما عليك ففعله. Driver adapters and client instantiation الحل الأبسط حاليًا هو استخدم الإصدار 6: npm i prisma@6 @prisma/client@6 ثم تنفيذ التالي لإعادة توليد Prisma Client: npx prisma generate

ما تعلمته هو الأساسيات وأنت بحاجة إلى التعمق أكثر، فلا تنتقل إلى Flask الآن. أي بدلاً من تشتيت نفسك بين إطار عمل وآخر، الأفضل مهنيًا هو الوصول لمرحلة الإتقان في جانغو، والانتقال الآن لـ Flask سيجعلك تعرف القليل عن كل شيء، لكن سوق العمل يبحث عن متخصص يعرف كل شيء عن شيء واحد. أيضًا ما زالت المعلومات حاضرة في ذهنك حول جانغو، لو انتقلت لإطار آخر ثم عدت بعد فترة ستحتاج إلى مراجعة ما تعلمته لاسترجاع المعلومات. في الدورة تعلمنا Django MVT حيث يقوم جانغو بإرسال ملفات HTML للقارئ أي تطوير موقع كامل بما في ذلك الواجهة الأمامية عن طريق محرك القوالب الخاص بجانغو. لكن في سوق العمل يستخدم جانغو فقط كـ Backend أي واجهة برمجة تطبيقات API ويرسل البيانات بصيغة JSON ليتعامل معها تطبيق موبايل أو موقع مبني بـ React أوVue. لذا عليك تعلم كيفية بناء APIs، التعامل مع Serializers، الـ Token Authentication (JWT)، وكيف توثق الـ API الخاص بك من خلال Swagger. ولا تقلق تعلمت بالفعل أساسيات الجزء الخاص بالواجهة الخلفية Backend في الدورة لأننا قمنا بتطوير الواجهة الأمامية والخلفية معًا، تحتاج إلى التعمق فقط. ثم بناء مشروع بنفسك وليكن نظام حجز طبي أو نظام إدارة مكتبة أو مدونة متطورة، وقم ببنائه من الصفر، واستخدم Google والوثائق الرسمية فقط عند الحاجة، وستعاني قليلاً وذلك طبيعي لكن ستتعلم الكثير.

المجالات مختلفة تمامًا عن بعضها البعض، قم بدراسة دورة كاملة عن أساسيات علوم الحاسوب كالتي موجودة في أكاديمية حسوب هنا، ثم قم بالبحث عن كل مجال لتحصل على نظرة عامة حول كل منهم، واختر المجال الذي تراه مناسب أو لديك حافز نحوه، ثم حاول تعلمه. عامًة في حال لديك الوقت الكافي لمدة سنتين على الأقل لتعلم مجال الذكاء الاصطناعي فاختر ذلك التخصص فهو الأفضل بينهم كمستقبل بلا شك، في المرتبة الثانية مجال الأمن السيبراني وبعده الواجهة الأمامية. بخصوص المطلوب أكثر في الوقت الحالي هما مجالي الذكاء الاصطناعي ومجال الأمن السيبراني، لكون مجال الواجهة الأمامية مُتشبع بالفعل. عامًة لا تستمع لأحد قم بإجراء بحثك وتفقد الوظائف المطلوبة في الدول التي تستهدفها.

بالطبع يوجد في دورة المشاريع التالية للتطبيق على ما تعلمته بخصوص تحليل البيانات: تحليل أداء الطلاب في إحدى المدارس تحليل بيانات متجر إلكتروني لتحسين استراتيجية المبيعات تحليل سلوك العملاء تحليل بيانات الحملات التسويقية لتحسين استراتيجيتها تحليل بيانات حملة تسويقية لبنك للتنبؤ باشتراك العملاء تحليل مبيعات السيارات إضافة الذكاء الاصطناعي لمتجر إلكتروني إضافة الذكاء الاصطناعي لمطعم إضافة الذكاء الاصطناعي لفندق إضافة الذكاء الاصطناعي لمركز خدمات تحليل بيانات المتجر الإلكتروني بالإعتماد على قاعدة بيانات. وبالطبع البيانات ليست ضخمة فذلك سيستغرق وقت كبير، لكن الآلية هي نفسها أي تستطيع تطبيق ما تعلمته على بيانات ضخمة لا مشكلة. وللعلم تخصص الدورة هو الذكاء الاصطناعي وليس تحليل البيانات، فما ذكرته يخص جانب تحليل البيانات أكثر. ويوجد مسارات ومشاريع أخرى تتعلق بالمفاهيم الأخرى في مجال الذكاء الاصطناعي، ستجد تفصيل عنها في صفحة الدورة.

تعديل واجهة المستخدم على سلة لا يحتاج منك سوى خبرة في HTML و CSS، حيث يتم تخصيص الواجهة من خلالهم، وبالطبع هناك حدود للتخصيص حيث لا يوجد إمكانية لتخصيص كامل بل التعديل على التصميم الموجود فقط. ولو أردت تطوير قالب كامل، فالأمر يتم من خلال PHP ومحرك القوالب Twig بينما شوبيفاي ستحتاج منك تعلم لغة Liquid الخاصة بمحرك القوالب لديها، وكذلك لغات الويب HTML, CSS, JS

تابع المسار كما أنت وقم بإنهائه لا تشتت نفسك، ثم قم بدراسة المسار الجديد وهو "أطر عمل CSS" حيث تم استبدال مسار "بناء واجهة مستخدم تشبه موقع يوتيوب" بذلك المسار. والتحديث يشمل 33 درسًا بمدة 5 ساعات ونصف، ويهدف المسار إلى تدريب الطالب على استخدام أطر عمل CSS لبناء واجهات ويب احترافية وحديثة، مع التركيز على إطار Bootstrap بإصدار الحديث وهو 5، باعتباره واحدًا من أشهر وأكثر الأُطر استخدامًا في عالم تطوير الواجهات، ويبدأ المسار بمدخل شامل يوضح لماذا نحتاج أصلًا إلى أطر العمل، وكيف تسهّل عملية التطوير وتسرّع إنتاج واجهات متناسقة ومتجاوبة دون الحاجة إلى كتابة كل شيء من الصفر. خلال المسار، سيتدرّب الطالب على فهم أنظمة الشبكات، والمكوّنات الجاهزة، والأدوات المساعدة التي توفّر له مرونة كبيرة في بناء صفحات حقيقية. كما سيعمل على مشروع عملي متكامل يطبّق فيه كل المفاهيم التي يتعلمها خطوة بخطوة، مما يساعده على الانتقال من الجانب النظري إلى التطبيق الاحترافي بسهولة. ثم الإنتقال لتنفيذ مشاريع مختلفة من خلال بوتستراب وCSS في المسارات التالية.

في حال تستخدم برنامج غير مجاني فستحتاج إلى شراء رخصة من أجل إزالة العلامة المائية وأقصد لو البرنامج يضع تلك العلامة في النسخة المجانية. أما إن كنت تقصد إزالة علامة مائية من ملف قمت بتحميله فالأمر لا يصح، فهي موضوعة من أجل حماية الملف من النسخ والتوزيع الغير مسموح به.

يوجد في الموقع فلاتر لتصفية القوالب بناءًا عليها، بمعنى لإختيار قالب HTML, CSS فقط، قم بتحديد فلتر HTML: ونفس الأمر لو أردت قالب مُطور من خلال بوتستراب، فقم بالضغط على فلتر Boostrap وستحصل على HTML, CSS, JS, Boostrap ثم اختر القالب الذي تريده وانزل لأسفل الصفحة وستجد زر التحميل، ولو أردت المعاينة قبل التحميل اضغط على Live view

لن تتعلم استخدام المنصة من خلال قراءة تعليقات هنا، بل يجب التعلم من خلال المشاهدة من شخص خبير ومحاولة التقليد، أنصحك بتعلم الأساسيات من القنوات التالية، اختر الشرح المناسب لك: وركز على تعلم كيفية استخدام منصة Figma وأساسيات التصميم من خلالها. بعد ذلك قم بمشاهدة شرح يوضح لك كيف تستلم ملف التصميم من مُصمم واجهات المستخدم UI/UX وكيف تقوم بتحويله إلى كود، ابحث على اليوتيوب عن Figma File to Code. The Designer to Developer Handoff

تقصد مجال GraphRAG وللتوضيح هو مجال حديث ظهر بقوة في أخر عام، ولذلك المصادر التعليمية الممنهجة له قليلة، ومعظمها عبارة عن أوراق بحثية أو مقالات تقنية متناثرة. في البداية تحتاج إلى استيعاب أساسيات Graph Database وهي فهم يتم تخزين البيانات في الـ Graph أصلاً، وهو يتكون من شيئين فقط: Nodes العقد، وهي الكيانات مثل يزيد، شركة جوجل، كتاب. Relationships و Edges أي العلاقات وهي الروابط بين العقد مثل يزيد يعمل في جوجل. ويوجد Properties وهي خصائص داخل العقدة أو العلاقة. ومثلما يوجد SQL لقواعد البيانات العادية، فيوجد لغة تسمى Cypher لقواعد بيانات الـ Graph وتحديداً Neo4j، وهي لغة سهلة تشبه الرسم. أنصحك بالتعلم من خلال المصدر الرسمي المجاني وهو: https://graphacademy.neo4j.com/categories/beginners ثم الإنتقال للمستوى المتوسط لتتعلم كيف تعمل على نص غير مهيكل وتحوله إلى Nodes و Relationships وذلك من خلال بايثون: https://graphacademy.neo4j.com/categories/intermediate/ ثم الإنتقال للمستوى المتقدم: https://graphacademy.neo4j.com/categories/advanced/