Mustafa Suleiman

عليك تحديد ما هي المشاريع التي تعمل عليها هل هي واجهة خلفية أم أمامية وما هي اللغات؟

المنطق متماثل، من خلال سكراتش الغرض هو تعلم المفاهيم البرمجية بشكل مُبسط مثل الجميل الشرطية والمتغيرات وحلقات التكرار ومن خلالها نتحكم في تدفق البرنامج flow control أي آلية عمله أو المنطق الخاص به. تخيلي الأمر أنه مقدمة لمفاهيم البرمجة أو المنطق البرمجي من خلال واجهة رسومية وتلعيب من خلال إنشاء ألعاب مثلاً لجعل الأمر ممتع قليلاً. بعد ذلك ستتدرج صعوبة الشرح لننتقل إلى الأكواد والمفاهيم البرمجية الأعقد. في حال كان لديك دراية بالبرمجة من قبل فتستطيعي تخطي مسار سكراتش لا مشكلة، الفكرة أنّ الدورة تراعي جميع المستويات فهي موجهة للتأسيس في البرمجة ولمن ليس لديه أي خلفية مسبقة. ستجدين تفصيل هنا بخصوص فائدة دورة علوم الحاسوب:

السؤال ما ما زال غير واضح، ما الذي تقوم بتثبيته؟ أرجو كتابته بالإنجليزية هل تقصد تثبيت arch linux على Raspberry Pi 3؟

ما هي المشكلة أرجو توفير صورة لها، وهل المقصود orangepi ؟

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.

عليك توضيح رسالة الخطأ بصورة أو بشكل نصي لمساعدتك عامًة حاول تثبيت Java JRE من خلال التالي: sudo apt-get update sudo apt install default-jre

بخصوص الأمور المالية ستحتاج إلى التحدث مع مركز المساعدة ثم الإنتظار لحين الرد.

الـ Feature Extraction جزءًا مهمًا جدًا في بناء نماذج تعلم الآلة، إلا أنه من غير الصحيح اعتباره "أهم" جزء. فهي عبارة عملية تحويل البيانات الخام إلى ميزات أو سمات يمكن أن تستخدمها خوارزميات تعلم الآلة لتحليل البيانات وتحقيق الأهداف المرجوة، وتتطلب فهمًا عميقًا للبيانات والمشكلة التي تحاول حلها، بالإضافة إلى مهارات تقنية جيدة. بحيث يساعد اختيار الميزات المناسبة النموذج على التركيز على المعلومات المهمة في البيانات، مما يؤدي إلى تحسين دقة التنبؤات، و تقليل عدد الميزات يفيد في تبسيط النموذج وتسريع عملية التدريب. أيضًا تجنب فرط التخصيص، حيث يتعلم النموذج ضوضاء البيانات بدلاً من الأنماط العامة. لكن لماذا ليس الأهم؟ تختلف أهمية الـ Feature Extraction باختلاف البيانات ومشكلة تعلم الآلة التي تحاول حلها، وهو جزءًا واحدًا فقط من عملية بناء نموذج تعلم آلة ناجح، وتشمل المراحل الأخرى جمع البيانات، واختيار النموذج، وتقييم الأداء. مع ظهور تقنيات مثل Deep Learning، أصبح من الممكن أحيانًا للنماذج تعلم الميزات تلقائيًا من البيانات الأولية، مما يقلل من أهمية الـ Feature Extraction اليدوي. ليس دائمًا ما يتطلب الـ Feature Extraction إبداعًا وتفكيرًا خارج الصندوق، ففي الغالب يتطلب اختيار الميزات المناسبة فهمًا عميقًا للبيانات ومشكلة تعلم الآلة التي تحاول حلها. وستساعدك معرفتك بالمجال على تحديد الميزات التي من المرجح أن تكون مفيدة للنموذج. ولا توجد طريقة واحدة صحيحة لاختيار الميزات، وتحتاج إلى تجربة تقنيات مختلفة للعثور على أفضل مجموعة من الميزات لنموذجك. بمعنى يوجد طرق شائعة الاستخدام ويمكن تطبيقها على مجموعة واسعة من البيانات، مثل تحليل المكونات الرئيسية PCA وتحليل التمايز الخطي LDA، وتلك الطرق فعالة في كثير من الأحيان، ولا تتطلب بالضرورة تفكيرًا إبداعيًا كبيرًا لتطبيقها. لكن في بعض الأحيان، لا تكون الطرق القياسية كافية، وتحتاج إلى ابتكار طرق جديدة لاستخراج الميزات التي تناسب بياناتك ومشكلتك بشكل خاص، هنا يأتي دور الإبداع و فهم البيانات بشكل عميق. لذلك، بينما الخبرة ومعرفة الطرق القياسية مهمة جدًا، إلا أن القدرة على التفكير الإبداعي وتصميم طرق مخصصة لاستخراج الميزات يمكن أن تحدث فرقًا كبيرًا في أداء النموذج، خاصةً عند التعامل مع بيانات أو مشاكل معقدة.

أتفهم شعورك تمامًا واعلم أن "والذين جاهدوا فينا لنهدينهم سبلنا وإن الله مع المحسنين" ورزقك مكتوب لا محالة، عليك السعي للحصول عليه فهو لن يتنزل من السماء مطرًا فالطيور تغدوا وتروح. غالبًا ستواجه تلك المشكلة في الواجهة الأمامية، لذا تستطيع رفض العمل على ذلك الجزء من الواجهة ليتم تعيينه لشخص آخر يقبل به. وللعزوف عن ذلك كله تستطيع التخصص في الواجهة الخلفية أو في تطوير التطبيقات من خلال Flutter أو React Native. وكنصيحة أخرى، في حال تعمل حاليًا فلا تترك عملك، تعلم البرمجة بجانبه لحين التمكن من إمتلاك المهارات الكافية لتحصل على وظيفة.

من الأمور التي يتم السؤال عنها، هل أنا بحاجة إلى لغة برمجة في ذلك المجال؟ لست بحاجة إلى ذلك لكن تعلم بايثون سيفيديك في كتابة السكريبتات وتعلم Powershell و bash أيضًا. وستحتاج إلى تعلم لغة برمجة في حال تعمل على إختبار منصة معينة، مثلاً لإختبار تطبيقات الويب يجب أن تكون على علم بلغات HTML, CSS, JS , PHP، وإلا كيف ستقوم بإختبار تلك التطبيقات؟ لذا عليك تحديد إختصاصك، وستجد تفصيل هنا: أنصحك 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. ودورة الذكاء الاصطناعي ليست مخصصة لذلك، ما تحتاجه إذن هو دورة علوم الحاسوب ثم دورة بايثون، وإنت كنت تريد التخصص في إختبار وإختراق تطبيقات الويب، أنصحك إذن بدورة PHP.

ذلك خطأ شائع يقع به الغالبية عند تعلم الواجهة الخلفية، فالإطار أو الـ ORM لن يفيدك في مقابلات العمل، ما سيتم سؤالك عنه هو الأساسيات وأقصد بذلك لغة SQL وأسئلة عن قواعد البيانات لقياس مدى فهمك لها فتلك هي مهمتك. فأنت مسؤول عن كتابة استعلامات لتحسين الأداء وزيادة الكفاءة وبدون فهم جيد للغة SQL وقواعد البيانات لن تتمكن من ذلك. أيضًا ستحتاج إلى الإلمام ببروتوكول HTTP وكيف يتم معالجة الطلبات من خلال الشبكات أي آلية عمل الإنترنت، وفهم الـ DNS مع الإلمام بأساسيات نظام لينكس لأن الخوادم التي ستعمل عليها هي على ذلك النظام، لكن تستطيع إرجاء ذلك فيما بعد مثلاً.

الأمر ينقسم إلى واجهة أمامية وخلفية، تستطيع بناء الواجهة الخلفية بواسطة Django لكونه إطار واجهة خلفية في المقام الأول، أي إنشاء الـ API's والتعامل مع قاعدة البيانات ومع بوابات الدفع. وبخصوص الواجهة الأمامية إذا أردت تستطيع تنفيذها من خلال جانغو أيضًا لكن الواجهة ستكون غير تفاعلية كما لو قمت بها من خلال إطار أو مكتبة للواجهة الأمامية مثل React أو Angular.js وذلك هو الأفضل، ويوجد قوالب جاهزة لمثل ذلك النوع من المنصات. لتفصيل أكثر عليك البحث على اليوتيوب أو جوجل عن E-learning Website Using Django

في حال عدم وجود عروض، سعر الدورات هو 290 دولار لكل دورة. بالتالي 290 في 3.75 ريال يساوي 1088 ريال سعودي. وحاليًا يوجد عرض العطلة الصيفية حيث تحصل على دورتين بسعر دورة واحدة.

هناك تكرار كبير في الكود، حيث يتم إعادة نفس الكود مع تغييرات طفيفة حسب قيمة chosen. الحل الأكثر كفاءة وأداءًا هو الذي يستخدم Destructuring مرة واحدة فقط ويقلل من التكرار. كحل أبسط: let chosen = 2; const users = [ { title: "Badi", age: 22, available: true, skills: ["HTML", "CSS"] }, { title: "Ahmed", age: 54, available: true, skills: ["Python", "Django"] }, { title: "Sayed", age: 23, available: true, skills: ["PHP", "Laravel"] }, ]; const user = users[chosen - 1]; const { title, age, available, skills } = user; if (!available) { const [firstSkill] = skills; console.log(`I'm name is ${title}`); console.log(`I'm age is ${age}`); console.log(`My skill is ${firstSkill}`); } else { const [, secondSkill] = skills; console.log(`I'm name is ${title}`); console.log(`I'm age is ${age}`); console.log(`My skill is ${secondSkill}`); }

يجب تفهم أمر هام، ألا وهو مواقع الطقس كثيرة ويمكن العثور على الطقس في الوقت الحالي من خلال الهاتف بسهولة، ولو قمت بالبحث في جوجل سيظهر لك الطقس مباشرًة. لذا قبل إنشاء موقع أو الرغبة في الترتيب على نتيجة بحث معينة، يجب تفقد نية المستخدم على ماذا يبحث؟ وما هي النتائج التي تظهر له؟ وما مدى صعوبة المنافسة؟ بعد ذلك يجب إعداد موقع إحترافي إلى حدٍا ما، من خلال تصميم قالب للموقع أو شراء قالب يوفر تجربة مستخدم جيدة ومتوافق مع معايير الـ SEO. وقبل ذلك كله يجب التفكير في المحتوى الذي ستقدمه وما الذي تستطيع إضافته كما هو موجود بالفعل، يمكنك مثلاً تحديد منطقة معينة وتفقد هل هناك عمليات بحث عن محتوى معين أو كلمات معينة ولو كانت تستحق إنشاء موقع لها واستهدافها فقم بذلك. وعامًة في الـ SEO النتائج الفعلية تظهر بعد مرور سنة فلا تنتظر نتيجة قبل ذلك، طوال تلك الفترة ستبذل جهدك لتطوير الموقع ونشر محتوى قيم.

ذلك مجال واسع وتخصصاته مختلفة، عليك إذن بتعلم الأساسيات مثل كيفية اختيار الألوان والمسافات والتباين والإنسيابية وهكذا، ابحث على اليوتيوب عن "اساسيات التصميم". بعدها تعلم الفوتوشوب وAdobe AI وستجد على اليوتيوب مصادر جيد أرشح لك منها قناة مصطفى مكرم. بعد ذلك عليك تحديد التخصص الذي تريد مثل مصمم شعارات أو مصمم منتجات أو مصمم واجهات مستخدم وهكذا. وستجد مقالات ودروس بخصوص ذلك كله قسم التصميم بأكاديمية حسوب.

الـ Reinforcement Learning موجه أكثر لجانب data scientist وليس تحليل البيانات، وحتى بخصوص علم البيانات ليس مطلوب منك تعلم Reinforcement Learning. من الأفضل التركيز على multiple regression, trees, clustering, association rules, time series و graphs. تظهر أهمية Reinforcement Learning في حال العمل على مشروع يتطلب ذلك مثل بناء أنظمة تقترح منتجات أو محتوى، إلخ، فيمكن استخدام التعلم المعزز لتحسين التوصيات حسب تفاعلات المستخدم. أو لضبط التسعير أو تخصيص الموارد في الوقت الفعلي بناءًا على الظروف المتغيرة، أو اكتشاف الأنماط الغير اعتيادية في البيانات. وكحل وسط تستطيع دراسة الأساسيات فقط كمعرفة وليس للتعمق.

أولاً عليك تحديد المطلوب في سوق العمل الذي تريد العمل به، وليس تعلم المهارات من أجل التعلم فقط. ويوجد في الأكاديمية ما تريده وحاليًا يوجد عرض العطلة الصيفية للحصول على دورتين بسعر دورة واحدة. وطالما أردت التخصص في مجال الذكاء الاصطناعي، إذن دورة الذكاء الاصطناعي هي الأنسب لك. لكن قبل دخول الدورة، من الأفضل الإطلاع على المجال من خلال قراءة التالي: إذا أردت مصادر أجنبية، فالتالي به مصادر جيدة:

شكرًا لتفهمك وسؤالك قبل القيام بالأمر، ولكن ذلك غير مسموح به، فالإشتراك حق لفرد واحد فقط، وأي تعامل يخالف ذلك يعرض الحساب للغلق بسبب مخالفة الشروط. حاليًا يوجد عرض العطلة الصيفية حيث ستحصل على دورتين بسعر دورة واحدة، أو يمكنك التحدث لمركز المساعدة وتفقد هل يوجد كوبون خصم أم لا.

حتى اللحظة الحالية لا يوجد تحديث بشأنها، وسيتم رؤية طلبك من قبل القسم المختص بإعداد الدورات. في الوقت الحالي، تستطيع تفقد المصادر التالية للتعلم:

الكود لديك حاليًا لايقوم بمعالجة الأخطاء الناتجة عن الإدخال، فما تريده هو لون أي نص فقط، لذا الصحيح هو التالي: colors = [] # دالة للتحقق من صحة الإدخال def is_valid_color(color): return color.strip().isalpha() while True: try: colors_0 = input("add the first color you like (letters only): \n") if not is_valid_color(colors_0): raise ValueError("Invalid input. Please enter letters only (no numbers or special characters).") colors.append(colors_0.strip()) break except ValueError as e: print(f"Error: {e}") while True: colors_1 = input("Do you want to add more colors? yes or no? \n").lower() if colors_1 == 'yes': while True: try: far_color = input("add another color to the list (letters only):\n") if not is_valid_color(far_color): raise ValueError("Invalid input. Please enter letters only (no numbers or special characters).") colors.append(far_color.strip()) print(f"the colors you like are: {colors}") break except ValueError as e: print(f"Error: {e}") elif colors_1 == 'no': print(f"the colors you like are: {colors}") break else: print("Please answer with 'yes' or 'no'.") دالة is_valid_color هي للتحقق من أن الإدخال ليس فارغًا وليس به أرقام مثل 5 أو blue2، ما نريده هو blue فقط. فبها نقوم بإزالة المسافات البيضاء من بداية ونهاية السلسلة النصية بواسطة ميثود strip، فلو أدخل المستخدم " blue ", فإن color.strip() سيعيد "blue"، مما يعني أنه سيتم تجاهل أي مسافات غير ضرورية. isalpha() دالة مضمنة في بايثون تتحقق هل السلسلة تحتوي فقط على أحرف أبجدية (من الحروف A-Z و a-z)، وفي حال السلسلة تحتوي على أحرف فقط، ستعيد True، ولو تحتوي على أي نوع آخر من الأحرف مثل الأرقام أو الرموز أو حتى المسافات، ستعيد False. وفي باقي الكود و try و except لالتقاط الأخطاء عند إدخال الألوان. وحلقة while للسماح للمستخدم بالإجابة على السؤال حول إضافة المزيد من الألوان عدة مرات حتى يختار "لا"، في حال كان الإدخال غير "نعم" أو "لا"، يتم توجيه المستخدم لإعادة الإدخال.

الأمر يتكرر مع المطورين الآخرين لذا لا داعي للقلق، الأمر يستغرق أسبوعين تقريبًا. تستطيع التحدث إليهم عبر الهاتف المخصص للمطورين ستجد تفاصيل هنا: https://developer.apple.com/support/worldwide-telephone-hours/

لا مشكلة، فتلك البيانات متاحة للجميع وليست بيانات خاصة أو حساسة، فالمشاريع يتم عرضها في جوجل وأرشفتها، وأيضًا الجميع يرى تلك البيانات. لكن الفائدة الحقيقية تكمن في استخراج معلومات وإحصائيات مفيدة منها ورسومات بيانية.

بالطبع لا مشكلة وحتى الأعمال التي قمتي بها طالما لا يوجد ما يمنع ذلك. فالتصميمات التي تم رفضها تستطيعي حتى نشر الملفات المصدرية إن أردتي.

في حال كان العقد بينك وبين العميل ينص على ألا يتم نشر تلك الأعمال في معرض أعمالك فلا يجب ذلك بالطبع، وتقومين بذلك مقابل سعر إضافي بطبيعة الحال. لكن أغلب المشاريع ليست كذلك، ويحق لك وضع الصور في معرض أعمالك كما تشائين ولكن بدون أية روابط من شأنها نشر الملفات المصدرية فتلك من حق العميل فقط.