ما هي بيئة عمل Jupyter وكيف يمكن استخدامها؟

Jupyter هي بيئة عمل تفاعلية ومفتوحة المصدر تُستخدم لتطوير وتشغيل ومشاركة الأكواد والوثائق التفاعلية، وسبب التسمية بـJupyter هو نسبةً إلى ثلاثة لغات برمجة رئيسية هي Julia وPython وR.

وتعتمد Jupyter على فكرة "Notebook"، حيث يمكن إنشاء مستند يجمع بين الشفرة البرمجية والنص القابل للتنسيق والرسومات التوضيحية والرسومات البيانية والجداول والصوت والفيديو، وبإمكان المستخدمين تنفيذ الشفرة التفاعلية وعرض نتائج التحليل بشكل فوري في نفس الوثيقة، مما يجعلها بيئة ممتازة للتجربة والاستكشاف والتوثيق.

وتعمل على مبدأ الخادم (server-client)، من خلال تشغيل خادم Jupyter في الخلفية ويتم الوصول إليه عبر متصفح الويب، وتستطيع الكتابة وتنفيذ الكود في خلايا قابلة للتحرير داخل المستند ومشاهدة النتائج بشكل فوري.

تدعم العديد من لغات البرمجة المختلفة بالإضافة إلى Julia وPython وR، مثل Java وScala وC++ وغيرها، ويمكنك تنزيل Jupyter كحزمة Python أو استخدام توزيعة مثل Anaconda التي تأتي مع Jupyter مثبتًا مسبقًا.

وهي تُستخدم في مجموعة متنوعة من المجالات مثل علوم البيانات والتعلم الآلي والبحث العلمي وتحليل البيانات وتطوير البرمجيات وتعليم البرمجة، وأداة قوية ومرنة تمكنك من تجربة الأكواد وتصور البيانات وتوثيق النتائج بشكل سهل وفعال.

هل أنت بحاجة إليها لتعلم بايثون؟

لا، حيث أن بيئة Jupyter هي أداة مفيدة وقوية لتشغيل وتنفيذ الشفرة التفاعلية وتوثيق العمل، ولكنها ليست ضرورية لتعلم Python.

بدلاً من ذلك، تستطيع الإعتماد على محرر نصوص بسيط مثل Blocnotes في نظام التشغيل Windows أو TextEdit في نظام التشغيل macOS للكتابة وتشغيل برامج Python. يمكنك أيضًا استخدام بيئات تطوير متكاملة (IDEs) مثل PyCharm أو Visual Studio Code أو IDLE لتعلم Python بشكل مريح.

وإذا كنت ترغب في استخدام بيئة تفاعلية لتعلم Python، فهناك بيئة تفاعلية عبر الويب مثل Repl.it أو Google Colab أو PythonAnywhere.

تلك البيئات توفر محرر نصوص مع إمكانية تشغيل الشفرة وعرض النتائج مباشرة في المستعرض، مما يوفر تجربة تفاعلية شبيهة بـ Jupyter.

شكرا جدا

سوال كمان لوسمحت

هل أنا بحاجة إليها لتعلم مجال الدكاء الاصطناعي وتعلم الاله وعلم البيانات

أنا أريد استخدام بيئة عمل أخرى مثل VSCode و Visual Studio ؟

بتاريخ 23 دقائق مضت قال Ali Ahmed39:

شكرا جدا

سوال كمان لوسمحت

هل أنا بحاجة إليها لتعلم مجال الدكاء الاصطناعي وتعلم الاله وعلم البيانات

أنا أريد استخدام بيئة عمل أخرى مثل VSCode و Visual Studio ؟

لا، لست مضطراً لاستخدام بيئة عمل Jupyter كمتطلب أساسي لتعلم مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وعلم البيانات. يمكنك استخدام أي بيئة تناسبك للبرمجة مثل VSCode و Visual Studio وغيرها. 

في الواقع، بيئات التطوير المختلفة تأتي بميزات وإمكانيات متعددة تجعلها ملائمة لأغراض مختلفة. على سبيل المثال، يمكن استخدام VSCode لتطوير تطبيقات الويب وتحليل البيانات والبرمجة العامة، بينما يمكن استخدام Visual Studio لتطوير برامج الويندوز وتطبيقات الأعمال والألعاب.

ولكن، فمن المفيد أيضاً أن تتعلم كيفية استخدام بيئة عمل Jupyter لأنها تتيح لك إجراء التحليلات البيانية واستخدام العديد من المكتبات المتاحة في Python وتسهل عليك عرض النتائج بصورة واضحة ومفهومة. لذلك، يمكن أن تكون Jupyter إضافة قيمة لمهاراتك في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وعلم البيانات.

شكرا جدا ا.عبدالباسط

بتاريخ 7 ساعة قال Ali Ahmed39:

شكرا جدا

سوال كمان لوسمحت

هل أنا بحاجة إليها لتعلم مجال الدكاء الاصطناعي وتعلم الاله وعلم البيانات

أنا أريد استخدام بيئة عمل أخرى مثل VSCode و Visual Studio ؟

لا، ليس من الضروري أن تستخدم بيئة عمل Jupyter لتعلم مجال الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات والتعلم الآلي. يمكنك استخدام بيئات أخرى مثل VSCode و Visual Studio وغيرها من بيئات التطوير المتكاملة. بيئات التطوير المختلفة تحتوي على ميزات مختلفة وتمكنك من العمل بلغات برمجة مختلفة، وتحتوي على أدوات ومكتبات مختلفة تساعدك على تحليل البيانات وبناء نماذج التعلم الآلي.

مع ذلك، فإن استخدام بيئة عمل Jupyter يمكن أن يكون مفيدًا للعمل مع البيانات وتحليلها وتصورها، ولذلك فإنه يعد أداة شائعة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات والتعلم الآلي. إذا كنت ترغب في تعلم استخدام بيئة عمل Jupyter، فإنه يمكن أن يكون مفيدًا لإضافة هذه الأداة إلى الأدوات التي تستخدمها لتعلم المجالات المذكورة.

و هناك العديد من بيئات العمل الشائعة في مجال الذكاء الاصطناعي، وتختلف هذه البيئات في الميزات والوظائف التي توفرها. ومن بين هذه البيئات الأكثر شيوعًا:

1. TensorFlow: هذه البيئة هي إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق وتعلم الآلة. تم تطويرها بواسطة فريق عمل جوجل وهي تدعم لغات البرمجة مثل Python وC++ وJava.

2. PyTorch: هذه البيئة هي إطار عمل مفتوح المصدر لتعلم الآلة والتعلم العميق، وهي تدعم لغات البرمجة مثل Python وC++ وJava وغيرها.

3. Keras: هذه البيئة هي إطار عمل مفتوح المصدر لتعلم الآلة والتعلم العميق، وهي مكتوبة بلغة Python وتدعم TensorFlow وTheano وCNTK كمحركات تنفيذ.

4. Scikit-learn: هذه البيئة هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي في Python. تحتوي على أدوات لتحليل البيانات وتصنيفها وتجميعها وتحليلها وتصورها.

5. MATLAB: هذه البيئة هي بيئة تطوير متكاملة للتحليل الرياضي والتطبيقات الفنية، وتستخدم على نطاق واسع في العلوم الهندسية والطبية والعلوم الاجتماعية والاقتصادية.

6. Microsoft Azure Machine Learning Studio: هذه البيئة هي بيئة عمل سحابية لتطوير نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق، وتوفر العديد من الأدوات والخدمات للتحليل وتصور البيانات.

هذه بعض من بيئات العمل الشائعة في مجال الذكاء الاصطناعي، ومن المهم اختيار البيئة التي تناسب احتياجاتك ومهاراتك في البرمجة.

 أنصحك بمشاهدة هذا الفيديو.