Mustafa Suleiman

أتفهم التشتت الذي يحدث في البداية، لكن بشكل واقعي مجال البرمجة ليس بالسهل ولا يوجد به إختصارات تؤدي لنفس النتيجة التي سيحصل عليها شخص بذل مجهود أكبر. تستطيع مشاهدة بعض المسارات والإكتفاء بذلك، لكن لن تصل للمستوى الذي سيصل إليه الشخص الأول، وأيضًا سيصبح مستواك ضعيف ولن تتمكن من حل المشاكل التي ستواجهك وستحتاج إلى الإعتماد على الآخرين. مجال الواجهة الخلفية Back-End على وجه الخصوص أصعب من الواجهة الأمامية وبحاجة إلى التعلم بشكل مُعمق وليس بشكل سطحي فالأمر يمر بدون مشكلة نسبيًا لو تخصصت في الواجهة الأمامية. لذا ستحتاج إلى دراسة كامل دورة علوم الحاسوب لتتأسس بشكل جيد في البرمجة ويصبح لديك نظرة عامة شاملة، وهناك بعض المسارات مثل الخوارزميات وهياكل البيانات وأنماط التصميم ستواجه صعوبة في فهمها في البداية حاول استيعابها بنسبة 50 إلى 70% وفيما بعد عند التخصص وتنفيذ مشاريع ستتفهم الأمر وتستطيع العودة إليها لاستيعابها بشكل أوضح. أي لا يوجد مسار في الدورة ليس مهم طالما أنك تدرس الدورة بدون خبرة سابقة في البرمجة.

يتم حاليًا مراجعة دورة تطوير الألعاب فهي دورة حديثة نسبيًا، نعتذر لك في الوقت الحالي.

الأمر سيتم كالتالي من خلال إنشاء نموذج HTML ومعالجة البيانات الخاصة به: <?php if ($_SERVER['REQUEST_METHOD'] === 'POST') { $answers = $_POST; $correctAnswers = array( 'q1' => 'a', 'q2' => 'b', ); $score = 0; foreach ($answers as $question => $answer) { if ($answer === $correctAnswers[$question]) { $score++; } } echo '<div id="result">النتيجة: ' . $score . ' من ' . count($correctAnswers) . '</div>'; } ?> <form id="quiz-form" method="post" action="<?php echo $_SERVER['PHP_SELF']; ?>"> <div id="questions"> <h2>السؤال 1</h2> <input type="radio" name="q1" value="a"> الإجابة A <input type="radio" name="q1" value="b"> الإجابة B <input type="radio" name="q1" value="c"> الإجابة C <input type="radio" name="q1" value="d"> الإجابة D <h2>السؤال 2</h2> <input type="radio" name="q2" value="a"> الإجابة A <input type="radio" name="q2" value="b"> الإجابة B <input type="radio" name="q2" value="c"> الإجابة C <input type="radio" name="q2" value="d"> الإجابة D </div> <button id="submit-btn" type="submit">إرسال</button> </form> لاحظ أننا نقارن البيانات المرسلة بالإجابة الصحيحة من خلال مصفوفة correctAnswers وإضافة النتيجة لمتغير باسم score لكل إجابة صحيحة.

ما هي اللغة أو التقنية المستخدمة في مشروعك؟

أولاً، تفقد هل الخادم (VPS) يعمل على المنفذ 8000. يمكنك فعل ذلك عن طريق تشغيل الأمر التالي في منفذ الأوامر، حيث يجب أن يكون المنفذ الذي تستخدمه Nginx لـ WebSocket هو نفس المنفذ الذي يستخدمه Django: sudo netstat -tlnp | grep 8000 ثانياً، لنتأكد من أن تكوين Nginx صحيح، عن طريق تشغيل الأمر التالي: sudo nginx -t ثم لنتأكد من أنّ الخادم يعمل على بروتوكول HTTP/1.1، عن طريق إضافة السطر التالي إلى تكوين Nginx: proxy_http_version 1.1; نفس الأمر لنتأكد من أنه يعمل مع بروتوكول WebSocket، بإضافة التالي: proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "Upgrade"; ثم التأكد من أنّه يعمل مع بروتوكول SSL/TLS، بإضافة التالي: ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/domain_name/fullchain.pem; ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/domain_name/privkey.pem; أيضًا قم بتجربة إضافة / إلى نهاية العنوان إن حدث مشكلة قم بإزالتها فذلك يعتمد على إعدادات websocket في الخادم لديك: location /ws/ { proxy_pass http://127.0.0.1:8000/; وفي ملف الإعدادات في django في مصفوفة ALLOWED_HOSTS يجب أن تحتوي على يحتوي على اسم المجال، وإليك مثال عليك تعديله: ALLOWED_HOSTS = ['test.com', 'www.news.com', 'blog.news.com', '111.222.333.444'] أيضًأ في حال تستخدم SSL/TLS، فقم بتعيين SECURE_PROXY_SSL_HEADER في ملف settings.py. SECURE_PROXY_SSL_HEADER = ('HTTP_X_FORWARDED_PROTO', 'https')

أولاً قم بتجربة حذف الملف التالي: ios\.xcode.env.local ثم احذف مجلد Pods وملف Podfile.lock. ثم أضف التالي لملف package.json لعرض رسالة الخطأ بشكل أوضح: "ios": "react-native run-ios --verbose" إن استمرت المشكلة حاول تحديث node.js وnpm وإن استمرت قم بتحديث xcode. إن استمرت المشكلة حاول تجربة إضافة الخطوط التالية إلى ملف Fastfile lane :prepare do # إعداد Hermes hermes = 'hermes-engine' sh "cd #{hermes} && pod install" sh "cd #{hermes} && bundle exec pod install" end في حال المشكلة لا تزال موجودة، قم بمحاولة حذف ملف DerivedData يدويًا قبل بناء التطبيق: rm -rf ~/Library/Developer/Xcode/DerivedData أو إضافة التالي إلى ملف YAML: - name: Clear Derived Data run: rm -rf ~/Library/Developer/Xcode/DerivedData

حل المشكلة يبدأ في بداية كتابة الكود للتصميم، حيث عليك الإعتماد على flexbox و grid قدر الإمكان، وستجد أن أغلب مشاكل التجاوب لم تعد موجودة، وستحتاج إلى تعديلات ليست بالكثيرة لضبط التصميم على مقاسات الشاشة المختلفة وذلك يسمى break points أي النقطة أو المقاس التي يحدث بها مشكلة في التصميم. ولحل المشكلة عند تلك النقطة نستخدم media query ليتم تنفيذ تنسيقات عند ذلك المقاس فقط. أيضًا استخدام وحدة rem بدلاً من الـ px. لذلك إذا قمت ببناء العناصر بشكل جيد وقمت باستخدام Grid و Flex وبالأخص Grid بشكل صحيح، ستقل نسبة استخدامك للـ Media Query بشكل كبير جدًا، وذلك يعرف باسم Fluid Layouts. ولتفقد تجاوب الموقع ستحتاج إلى استخدام أداة المطورين في المتصفح بالضغط على CTRL + SHIFT + M وستظهر لك الأداة مباشرًة. أنصحك بمشاهدة التالي: وقراءة التالي:

ستجد أسفل فيديو الدرس في نهاية الصفحة صندوق تعليقات كما هنا، أرجو طرح الأسئلة أسفل الدرس وليس هنا في قسم الأسئلة البرمجة حيث نطرح الأسئلة العامة الغير متعلقة بمحتوى الدورة أو الدرس، وذلك لمساعدتك بشكل أفضل.

لا يوجد دالة جاهزة في بايثون لحساب معامل الـ Adjusted Fisher-Pearson (أو معامل الـ Adjusted R-squared). لأنّ معامل الـ Adjusted R-squared مقياس معقد يعتمد على معامل الـ R-squared العادي وعدد المتغيرات المستقلة في النموذج، وحساب ذلك يتطلب معلومات إضافية عن النموذج، مثل عدد المتغيرات المستقلة وعدد نقاط البيانات. لو أردت حساب المعامل يدويًا عليك أولاً بناء نموذج الانحدار باستخدام statsmodels ثم استخدام مكتبة statsmodels لحساب معامل الـ R-squared. import statsmodels.formula.api as sm r_squared = model.rsquared n = len(model.fittedvalues) k = len(model.params) - 1 adjusted_r_squared = 1 - (1 - r_squared) * (n - 1) / (n - k - 1) print(f" Adjusted R-squared: {adjusted_r_squared}") model.fittedvalues يعطي قيم النموذج المتوقعة، وmodel.params يعطي معاملات النموذج. أو من خلال دالة skew من مكتبة scipy.stats لحساب معامل الـ Skewness. from scipy.stats import skew import numpy as np x = np.random.normal(size=100) skew(x, bias=False) skew(x, bias=False) من خلال تستطيع حساب معامل الـ Skewness للعينة x. ومعامل bias=False يعني استخدام الصيغة المُعدلة adjusted لحساب معامل الـ Skewness، وهي نفس معامل الـ Adjusted Fisher-Pearson.

ذلك نوع بيانات موجود في بايثون، وهو مجموعة غير قابلة للتغيير immutable تُشبه مجموعة set العادية، لكن لا يمكن تعديلها بعد إنشائها، أي لا يمكنك إضافة أو حذف عناصر من frozenset بعد إنشائها. وفائدة ذلك منع التغيير غير المقصود، مما يضمن سلامة البيانات، أيضًا تستطيع استخدامها كمفاتيح في القواميس لأنها غير قابلة للتغيير. وتُستخدم أيضًا في بعض خوارزميات التجزئة hashing بسبب عدم قابليتها للتغيير. my_frozenset = frozenset([1, 2, 3]) # my_frozenset.add(4) # سيؤدي إلى خطأ # my_frozenset.remove(1) # سيؤدي إلى خطأ print(my_frozenset)

كلاهما مختلفان، التحليل الآلي أو Analytical Automation هو استخدام البرامج والأنظمة الآلية لتحليل البيانات وتقديم تقارير وتحليلات، أي يعتمد على قواعد محددة مسبقًا لمعالجة البيانات، ويتم تنفيذه بشكل تلقائي. مثلاً تستطيع استخدامه لإنشاء تقرير يومي عن مبيعات الشركة، حسب قواعد محددة مسبقًا. بينما التعلم الآلي Machine Learning هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الأنظمة من التعلم من البيانات دون برمجة صريحة، ومبني على خوارزميات التعلم لإنشاء نماذج تنبؤية، وتحسين أدائها مع مرور الوقت. هنا باستطاعتك استخدامه لتوقع مبيعات الشركة في المستقبل، بناءًا على بيانات سابقة وتحليلها.

أعانك الله ووفقك، الشهادات التي لديها مصداقية هي الخاصة بالدورات المدفوعة ومن منصة معروفة، عامًة الشهادات في حد ذاتها غير مهمة في مجال البرمجة هي فقط مجرد إثبات على أنك درست محتوى معين، المهم هي مهاراتك ومعرض أعمالك ومدى جودة تلك الأعمال، أي سيكون هو الشهادة المعتمدة. كبداية أنصحك بدراسة دورة CS50 على اليوتيوب ستجد منها بالعربية وبالإنجليزية اختر ما تريد، ثم بعد ذلك تعلم أي لغة برمجة تريدها فمازال لديك الوقت الكافي للتجربة والتنقل من لغة لأخرى. بعد ذلك اختر تخصص برمجي مطلوب في البلد التي تنوي الذهاب إليها، ثم اعمل على تعلم المهارات المطلوبة لذلك التخصص. لكن أنصحك قبل كل ذلك بالعمل على تحسين لغتك الإنجليزية لكي تتمكن من الخروج من البلد لمكان أفضل، وأيضًا لتتمكن من تعلم البرمجة من مصدرها وهو بالإنجليزية.

بالطبع ستتعلم ذلك، الجزء الخاص بالذكاء الاصطناعي في الدورة يشمل: الواجهات البرمجية للتطبيقات (APIs): ستتعلم كيفية استخدام APIs للوصول إلى خدمات الذكاء الاصطناعي مثل Whisper و ChatGPT و Stable Diffusion. نماذج الذكاء الاصطناعي: ستتعرف على نماذج مثل Whisper (للنطق إلى نص)، ChatGPT (لإنشاء نص)، و Stable Diffusion (لإنشاء صور). وستقوم بتطبيق ما تعلمته لإنشاء تطبيقات مثل: تلخيص المقالات كتابة المقالات تفريغ الملفات الصوتية إنشاء بوت للدردشة بالإضافة إلى ذلك، ستتعلم أساسيات تعلم الآلة Machine Learning والتي تشمل: الانحدار (Regression) للتنبؤ بقيم متصلة. التصنيف (Classification) لتصنيف البيانات إلى فئات. التجميع (Clustering) لتجميع البيانات إلى مجموعات. التعلم المعزز (Reinforcement learning) لتدريب النماذج على اتخاذ القرارات.

ما قمت به هو الصحيح، فبايثون لغة برمجة عامة وقوية وتدخل في كثير المجالات حاليًا ومطلوبة، ومن خلالها تستطيع تنفيذ أغلب ما تريده. لكن عليك تحديد ما هو التخصص الخاص بالإختراق؟ هل هو لمواقع الويب أم لتطبيقات سطح المكتب أم الهواتف؟ ففي حال النظام ستحتاج إلى تعلم لغة C وC++، بينما للويب ستتعلم PHP وجافاسكريبت. وبغض النظر عن لغة البرمجة ستحتاج إلى تعلم Bash/Linux Shell لتتمكن من استخدام الأدوات المتاحة وتنفيذ السكريبتات. الأفضل الاستماع لأهل الخبرة وأنصحك بقراءة الدليل الشامل التالي للخبير الأمني محمد عبد الباسط النوبي، بعنوان ١٠١ - دليلك فى البرمجة ومجال امن وحماية واختبار اختراق تطبيقات الويب وستجد به كل ما تحتاج معرفته. وأنصحك أيضًا بقراءة النقاش الخاص به على منصة حسوب I\O وهو نقاش ثري أجاب فيه على الكثير من الأسئلة، ويحتاج منك إلى تركيز واستيعاب كبير.

بعد إنهاء 4 مسارات من الدورة على الأقل، أو الدورة بالكامل عليك رفع المشاريع التي قمت بها بالدورة على حسابك في github، ثم التحدث لمركز المساعدة وإخبارهم أنك تريد التقدم للإختبار وتوفير روابط المشاريع على github. ثم الإنتظار لبعض الوقت لحين مراجعة المشاريع وسيتم الرد عليك، وتحديد موعد لإجراء مقابلة، وبها يتم: إجراء محادثة صوتيّة لمدة 30 دقيقة يطرح المدرّب عليك أسئلة متعلّقة بالدورة والأمور التي نفّذتها خلالها. يحدد لك المدرّب مشروعًا مرتبطًا بما قمت به أثناء الدورة لتنفيذه خلال فترة محددة تتراوح بين أسبوع إلى أسبوعين. إجراء محادثة صوتيّة أخرى لمدّة 30 دقيقة يناقش بها مشروعك وما نفذته وتطرح أسئلة خلالها. إن سارت على جميع الخطوات السابقة بشكل صحيح، تحصل على الشهادة أو يرشدك المدرّب لأماكن القصور ويطلب منك تداركها ثم التواصل معنا من جديد.

سيتم تحديث تلك الدروس عما قريب جاري إعادة تسجيلها، أعتذر منك أرجو الإنتظار لبعض الوقت، وشكرًا لتفهمك.

يجب تعلم أساسيات بايثون ثم التطبيق العملي من خلال المشروع الموجود بالمسار على الأساسيات، ثم دراسة مسار تطبيقات عملية باستخدام بايثون. ثم دراسة المسار الأول من دورة تطوير واجهات المستخدم لتعلم HTML, CSS, JS وذلك المسار مجاني لك والمسارات الأولى من جميع الدورات، ثم التطبيق على ذلك من خلال المشروع العملي المتاح بالمسار. ثم تعلم مسار أساسيات إطار العمل جانغو Django والتطبيق على ذلك من خلال مسار تطوير متجر إلكتروني باستخدام جانغو Django. ثم ستحتاج إلى تثبيت ما تعلمته وتعلم المزيد أيضًا من خلال تنفيذ مشايع جانغو أخرى، تستطيع البحث على اليوتيوب عن مشاريع جانغو للمبتدئين. ثم عليك تعلم مسار Flask والتطبيقات العملية الخاصة به. بعد ذلك ستتمكن من العمل على مشاريع جانغو أي تنفيذ مشاريع خاصة بالواجهة الخلفية back-end أو مشاريع full-stack، أي واجهة أمامية وخلفية معًا. أرجو قراءة التالي:

استيراد الحزمة في ملف settings.py يتم كالتالي: import dj_database_url حيث لا نستطيع استخدام - في أسماء المتغيرات أو الوحدات في بايثون، بل نستخدم _ أيضًا عليك تعديل إعدادات قاعدة البيانات بالكامل ليصبح كالتالي وليس نسخ السطر فقط بل نقوم بتعديل كامل كائن DATABASES: DATABASES = { "default": dj_database_url.parse(os.environ.get("DATABASE_URL")) } ثم عليك إنشاء ملف باسمenv. في مجلد المشروع الرئيسي django-ps وضع به متغير البيئة DATABASE_URL = '' ثم عليك تعديل قيمته لتساوي رابط قاعدة البيانات التي أنشأتها على render، أي استبدل ' ' برابط قاعدة البيانات، حيث ستجد رابط باسم external للاستخدام الخارجي خارج render انسخه وضعه في مشروعك ثم نفذ عملية إنشاء مهجرات: python .\manage.py makemigrations ثم: py manage.py migrate ثم اتبع باقي الخطوات، أرفقت لك المشروع بعد التعديل. إن ظهرت لك مشكلة أخرى أرجو طرحها في المسار أسفل فيديو الدرس الخاص بالمشروع لمساعدتك بشكل أفضل. django-ps.zip

المكتبات مثل dj-database-url

أرجو أولاً تفعيل البيئة الإفتراضية أولاً قبل التثبيت من خلال: pipenv shell ثم تثبيت الحزمة من خلال: pip install dj-database-url ثم اتبع باقي الخطوات المذكورة. بعد الإنتهاء من تثبيت كافة الحزم، يجب إنشاء ملف requirements.txt الذي به قائمة بالحزم المثبتة بالمشروع pip freeze > requirements.txt ثم قم بعمل commit بجميع التغييرات التي قمت بها في المشروع ودفعها إلى github على مستودع المشروع، ثم إتباع باقي الخطوات في الشرح هنا.

ذلك ليس ما حدث، فلو قمت بإنشاء مشروع بنفس اسم مجلد مشروع حالي سيظهر خطأ وسيتم رفض إنشاء المشروع من خلال أمر: django-admin startproject django_basics . تستطيع إنشاء أكثر من مشروع في نفس المجلد الرئيسي الذي تستعمله لتخزين مشاريع جانغو، لكن عليك تغيير اسم المشروع الجديد ليختلف عن أسماء المجلدات الحالية للمشاريع الموجودة

statsmodels مكتبة مخصصة للنمذجة والتحليل الإحصائي، وصحيح أنك تستطيع استخدام دالة corr من pandas لحساب الارتباط بين عمودين، لكن statsmodels توفر أدوات تحليل إحصائي أكثر تقدمًا يمكن أن تساعدك على تجاوز تحليل الارتباط البسيط. فلديك وحدة statsmodels.stats.robust.scale لحساب الارتباط بين Insulin و Glucose باستخدام طرق مختلفة، مثل Pearson أو Spearman أو Kendall rank correlation. ووحدة statsmodels.regression.linear_model لإجراء تحليل انحدار خطي بسيط لنمذجة العلاقة بين Insulin و Glucose، وسوف يمنحك ذلك النموذج قيم المنحدر، والتقاطع، و R-squared، والتي يمكن أن تساعدك على فهم قوة العلاقة. أيضًا وحدة statsmodels.stats.hypothesis_tests لإجراء اختبارات الفرضية، مثل t-tests أو F-tests، لتحديد هل الارتباط بين Insulin و Glucose ذو دلالة إحصائية. أما لو كنت بحاجة فقط إلى نظرة سريعة على الارتباط بين عمودين، فدالة corr من pandas خيار مناسب وسهل الاستخدام.

بالطبع فمثل تلك الأمور حساسة جدًا، والقيم بها بحاجة لمتخصص وليس شخص عادي، ففي البيانات الطبية، تكون القيم الشاذة ناتجة عن أخطاء في القياس أو التسجيل، أو قد تكون مؤشرًا على حالة طبية غير عادية. بالتالي بإمكان الطبيب معرفة القيمة الشاذة وتحديد هل القيمة الشاذة حقيقية أم لا، وهل هي ذات أهمية سريرية أم لا. لكن في حال كان النموذج أو التحليل لغرض التدريب فلا مشكلة، تستطيع الإعتماد على بيانات قياسية أو نسب شائعة في المجال الطبي والقياس عليها، ثم تنظيف البيانات على أساسها ومعالجة الـ Outlier. مثلاً لو قمت بعمل رسم بياني للبيانات من خلال: Scatter plots Box plots Histograms Density plots ربما تجد بعض البيانات التي تختلف بشكل كبير مقارنًة بباقي البيانات ولا تتبع نمط متشابه، وأيضًا مرتفعة بشكل كبير بالنسبة النسب المتعارف عليها طبيًا (ستحتاج للبحث عن النسب)، لذا قم بحذفها لتنظيف البيانات.

طالما أنك لم تحدد بعد ما تريد التخصص به، فعليك دراسة تخصص Full-stack أي تعلم الواجهة الأمامية والخلفية معًا، وتستطيع ذلك من خلال تعلم PHP ولارافل أو جافاسكريبت وNode.js، بالطبع ستحتاج إلى تعلم HTML, CSS أيضًا. بعد ذلك تستطيع تحديد ما هو التخصص المناسب لك. لكن قبل تعلم التقنيات، من الأفضل البحث في سوق العمل عن الوظائف المتاحة لمجال البرمجة والتقنيات المطلوبة بنسبة أكبر وبالأخص لمستوى junior ثم تعلم تلك التقنيات لتوفر على نفسك الوقت، مثلاً هل لارافل لديك مطلوبة بنسبة أكبر مقارنًة بالتقنيات الخاصة بجافاسكريبت مثل Node.js وReact؟ تفقد مواقع التوظيف مثل LinkedIn وIndeed وحدد بلدك. ستجد هنا تفصيل:

شكرًا لإهتمامك وللتنبيه، وبالفعل يوجد خطأ غير مقصود بالدروس نعتذر لك عن ذلك حقًا، سيتم مراجعة الأمر من قبل الفريق المسؤول عن الدورات بالأكاديمية.