The World Of Programming

بعض التفاعل لن يضر :)

без подписи

без подписи

без подписи

без подписи

المقاييس التجارية التي يجب أن يعرفها كل محلل بيانات ✅ مقاييس الإيرادات - الإيرادات: إجمالي الدخل من المبيعات (مثل الإيرادات الشهرية 25 lakh روبية) - الإيرادات الإجمالية مقابل الإيرادات الصافية: الإجمالي (قبل التكاليف)، الصافي (بعد الخصومات والمرتجعات) - متوسط قيمة الطلب: الإيرادات ÷ عدد الطلبات (مثل 1200 روبية لكل طلب) مقاييس النمو - معدل النمو: (الحالي − السابق) ÷ السابق (مثل 15% شهريًا) - النمو السنوي: مقارنة نفس الفترة من العام الماضي مقاييس العملاء - عدد العملاء: إجمالي العملاء النشطين - العملاء الجدد مقابل العملاء العائدين: يظهر قوة الاحتفاظ - تكلفة اكتساب العميل: إجمالي الإنفاق التسويقي ÷ عدد العملاء الجدد - القيمة الدائمة للعميل: إجمالي الإيرادات من عميل واحد بمرور الوقت الاحتفاظ والتوقف - معدل الاحتفاظ: العملاء الذين بقوا ÷ إجمالي العملاء - معدل التوقف: العملاء المفقودون ÷ إجمالي العملاء (مثال: 1000 عميل، فقدان 50، معدل التوقف 5%) مقاييس التسويق - معدل التحويل: التحويلات ÷ الزوار - نسبة النقر إلى الظهور: النقرات ÷ مرات الظهور - العائد على الإنفاق الإعلاني: الإيرادات ÷ الإنفاق الإعلاني مقاييس المنتج - المستخدمون النشطون يوميًا: المستخدمون النشطون في اليوم - المستخدمون النشطون شهريًا: المستخدمون النشطون في الشهر - نسبة DAU إلى MAU: قوة التفاعل مقاييس العمليات - وقت تنفيذ الطلب: الوقت اللازم لتوصيل الطلب - معدل العيوب: الوحدات المعيبة ÷ إجمالي الوحدات 📍 مهمة صغيرة اختر شركة واحدة (تجارة إلكترونية أو EdTech). اذكر 5 مقاييس يجب أن تتتبعها. اكتب سؤالًا واحدًا يجيب عليه كل مقياس. لنأخذ التجارة الإلكترونية كمثال: 1. الإيرادات: ما هو إجمالي مبيعاتنا هذا الشهر؟ 2. تكلفة اكتساب العميل: كم ننفق لاكتساب كل عميل جديد؟ 3. معدل الاحتفاظ: كم عدد العملاء الذين يعودون للتسوق؟ 4. متوسط قيمة الطلب: ما هو متوسط المبلغ الذي ينفقه العملاء لكل طلب؟ 5. وقت تنفيذ الطلب: ما مدى سرعة توصيل الطلبات؟ اضغط مرتين ♥️ للمزيد

без подписи

Data Cleaning Tips ✅

без подписи

لا تدفع مقابل دورات الذكاء الاصطناعي! تعلّم من أفضل خبراء الصناعة مجانًا ✨: ١ - أنثروبيك (Anthropic): http://anthropic.skilljar.com ٢ - جوجل (Google): http://grow.google/ai ٣ - ميتا (Meta): http://ai.meta.com/resources ٤ - إنفيديا (NVIDIA): http://developer.nvidia.com/training ٥ - مايكروسوفت (Microsoft): http://learn.microsoft.com/training ٦ - أوبن إيه آي (OpenAI): http://academy.openai.com ٧ - آي بي إم (IBM): http://skillsbuild.org ٨ - أمازون ويب سيرفيسز (AWS): http://skillbuilder.aws ٩ - ديب ليرنينج إيه آي (DeepLearning.AI): http://deeplearning.ai *اضغط مرتين ❤️ للمزيد*

без подписи

✔️ ١٠ كتب لفهم كيفية عمل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) (نسخة 2026) 1. Deep Learning – https://deeplearningbook.org المرجع الأساسي للشبكات العصبية، يغطي الانتشار العكسي (backpropagation)، والبنى، والمفاهيم التأسيسية. 2. Artificial Intelligence: A Modern Approach – https://aima.cs.berkeley.edu منظور تأسيسي للذكاء الاصطناعي كنظام متكامل. 3. Speech and Language Processing – https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ فحص متعمق لمعالجة اللغة الطبيعية، والمحولات (transformers)، واللغويات. 4. Machine Learning: A Probabilistic Perspective – https://probml.github.io/pml-book/ استكشاف الاحتمالات والإحصاء والأسس النظرية لتعلّم الآلة. 5. Understanding Deep Learning – https://udlbook.github.io/udlbook/ شرح معاصر لمبادئ التعلم العميق مع رؤى بديهية قوية. 6. Designing Machine Learning Systems – https://oreilly.com/library/view/designing-machine-learning/9781098107956/ استراتيجيات لنشر النماذج في بيئات الإنتاج. 7. Generative Deep Learning – https://github.com/3p5ilon/ML-books/blob/main/generative-deep-learning-teaching-machines-to-paint-write-compose-and-play.pdf تطبيقات عملية للنماذج التوليدية وبنى المحولات. 8. Natural Language Processing with Transformers – https://dokumen.pub/natural-language-processing-with-transformers-revised-edition-1098136799-9781098136796-9781098103248.html منهجيات لبناء أنظمة معالجة اللغة الطبيعية القائمة على المحولات. 9. Machine Learning Engineering – https://mlebook.com مبادئ هندسة تعلّم الآلة والنشر التشغيلي. 10. The Hundred-Page Machine Learning Book – https://themlbook.com نظرة عامة تأسيسية مكثفة للغاية دون تفاصيل زائدة. 📚🤖

خريطة طريق شاملة لتعلم بايثون لتحليل البيانات الخطوة 1: أساسيات بايثون 1. أساسيات برمجة بايثون - مقدمة إلى بايثون - أنواع البيانات (أعداد صحيحة، أعداد عشرية، سلاسل نصية، قيم منطقية) - المتغيرات والثوابت - العوامل الأساسية (الحسابية، المقارنة، المنطقية) 2. هياكل التحكم - الجمل الشرطية (if، elif، else) - الحلقات (for، while) - استيعاب القوائم (List comprehensions) 3. الدوال والوحدات - تعريف الدوال - وسائط الدوال وقيم الإرجاع - استيراد الوحدات - الدوال المضمنة مقابل الدوال المعرفة من قبل المستخدم 4. هياكل البيانات - القوائم، الصفوف، المجموعات، القواميس - التعامل مع هياكل البيانات (إضافة، حذف، تحديث العناصر) الخطوة 2: بايثون المتقدم 1. التعامل مع الملفات - القراءة من الملفات والكتابة إليها - التعامل مع صيغ الملفات المختلفة (txt، csv، json) 2. معالجة الأخطاء - كتل try، except - التعامل مع الاستثناءات والأخطاء بشكل أنيق 3. البرمجة الكائنية التوجه (OOP) - الفئات والكائنات - الوراثة وتعدد الأشكال - التغليف الخطوة 3: المكتبات لتحليل البيانات 1. NumPy - فهم المصفوفات وعملياتها - الفهرسة، التقطيع، والتكرار - الدوال الرياضية والإحصائية 2. Pandas - السلاسل (Series) وإطارات البيانات (DataFrames) - قراءة وكتابة البيانات (csv، excel، sql، json) - تنظيف البيانات وإعدادها - دمج، ربط، وتجميع البيانات - تجميع البيانات وتلخيصها 3. Matplotlib و Seaborn - تصور البيانات باستخدام Matplotlib - رسم أنواع مختلفة من المخططات (خطي، شريطي، مبعثر، مدرج تكراري) - تخصيص المخططات - تصورات متقدمة باستخدام Seaborn الخطوة 4: معالجة البيانات وتحليلها 1. تنظيف البيانات - التعامل مع القيم المفقودة - تحويل البيانات - هندسة الخصائص 2. التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) - الإحصاء الوصفي - تقنيات تصور البيانات - تحديد الأنماط والقيم الشاذة 3. التحليل الإحصائي - اختبار الفرضيات - تحليل الارتباط والانحدار - التوزيعات الاحتمالية الخطوة 5: مواضيع متقدمة 1. تحليل السلاسل الزمنية - التعامل مع كائنات datetime - تحليل السلاسل الزمنية - نماذج التنبؤ 2. أساسيات تعلم الآلة - مقدمة إلى تعلم الآلة - التعلم الموجه مقابل غير الموجه - استخدام Scikit-Learn لتعلم الآلة - بناء وتقييم النماذج 3. البيانات الضخمة والحوسبة السحابية - مقدمة إلى أطر البيانات الضخمة (مثل Hadoop، Spark) - استخدام الخدمات السحابية لتحليل البيانات (مثل AWS، Google Cloud) الخطوة 6: مشاريع عملية 1. مشاريع تطبيقية - تحليل مجموعات بيانات من Kaggle - بناء لوحات معلومات تفاعلية باستخدام Plotly أو Dash - تطوير مشاريع تحليل بيانات شاملة 2. مشاريع تعاونية - المشاركة في مسابقات علوم البيانات - المساهمة في مشاريع مفتوحة المصدر تفاعل ♥️ للمزيد

خريطة طريق للمبتدئين في Power BI 📊🚀 📂 ابدأ من هنا ∟📂 ما هو Power BI؟ ولماذا نستخدمه؟ ∟📂 تثبيت Power BI Desktop 📂 أساسيات Power BI ∟📂 فهم مصادر البيانات (Excel، CSV، SQL) ∟📂 تحميل البيانات وتحويلها باستخدام Power Query ∟📂 أساسيات نمذجة البيانات (العلاقات، المفاتيح) 📂 تصور البيانات ∟📂 إنشاء مرئيات أساسية (مخططات، جداول، خرائط) ∟📂 استخدام الفلاتر وأدوات التقطيع (Slicers) ∟📂 المرئيات المخصصة ونصائح التنسيق 📂 DAX (تعبيرات تحليل البيانات) ∟📂 مقدمة إلى صيغ DAX ∟📂 الدوال الشائعة (SUM، CALCULATE، FILTER) ∟📂 الفرق بين المقاييس (Measures) والأعمدة المحسوبة (Calculated Columns) 📂 التقارير ولوحات المعلومات ∟📂 بناء تقارير تفاعلية ∟📂 تصميم لوحات معلومات للرؤى ∟📂 نشر ومشاركة التقارير 📂 مواضيع متقدمة ∟📂 أمان مستوى الصف (Row-Level Security - RLS) ∟📂 خدمة Power BI ومساحات العمل (Workspaces) ∟📂 تحديث البيانات وإعداد البوابة (Gateway) 📂 مشاريع تطبيقية ∟📌 لوحة أداء المبيعات ∟📌 تقرير تحليل العملاء ∟📌 متتبع مؤشرات الأداء الرئيسية المالية 📂 ✅ الانتقال إلى المستوى التالي ∟📂 دمج Power BI مع Azure والذكاء الاصطناعي ∟📂 DAX المتقدم وتحسين الأداء ∟📂 الأتمتة باستخدام Power Automate موارد Power BI: انضم إلى قناة "Power BI for Data Analytics" على واتساب عبر الرابط المرفق. تقدم القناة مصادر مجانية لتعلم Power BI و Tableau وتصور البيانات، وتضم أكثر من 160 ألف متابع. تفاعل ❤️ للمزيد!

موضوعات مهمة يجب أن تعرفها لتعلم بايثون 👇 - القوائم، السلاسل النصية، الصفوف، القواميس، المجموعات – تعلم هياكل البيانات الأساسية في بايثون. - العوامل المنطقية والحسابية ومقارنة – فهم كيفية تقييم بايثون للشروط. - العمليات على هياكل البيانات – إلحاق، حذف، إدراج، عكس، ترتيب، والتعامل مع المجموعات بكفاءة. - قراءة واستخراج البيانات – تعلم كيفية الوصول إلى القيم وتعديلها واستخراجها من القوائم والقواميس. - الجمل الشرطية والحلقات – إتقان if`، `elif`، `else`، `for`، `while`، `break`، و `continue. - `range` و `enumerate` – التكرار بكفاءة عبر المتتاليات مع الفهرسة. - الدوال – إنشاء دوال مع وبدون وسائط، وفهم *args و **kwargs. - **البرمجة الكائنية التوجه** – العمل مع دوال `init`، المتغيرات العامة/المحلية، ومفاهيم مثل الوراثة والتغليف. - التعامل مع الملفات – قراءة وكتابة ومعالجة الملفات في بايثون. --- مصادر مجانية لتعلم بايثون 👇👇 - دورة بايثون المجانية من Google https://developers.google.com/edu/python - دورة بايثون من Freecodecamp الرابط (https://www.freecodecamp.org/learn/data-analysis-with-python/#) قد لا يعمل حاليًا. يمكنك البحث في موقع freeCodeCamp عن "Data Analysis with Python". - مقدمة إلى بايثون من Udacity https://bit.ly/3FOOQHh - ورقة غش بايثون https://t.me/pythondevelopersindia/262?single - ممارسة بايثون http://www.pythonchallenge.com/ - Kaggle https://kaggle.com/learn/intro-to-programming https://kaggle.com/learn/python - أساسيات البرمجة في بايثون https://netacad.com/courses/programming/pcap-programming-essentials-python - قناة واتساب لتعلم بايثون https://whatsapp.com/channel/0029VaiM08SDuMRaGKd9Wv0L *(قناة "Python Programming" - تضم 2.03 مليون متابع، تقدم دورات مجانية، مشاريع برمجية، وملاحظات في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي).* - قناة تليجرام لكتب بايثون https://t.me/dsabooks *(قناة "Python Programming Books" - تضم 58.3 ألف متابع، لتعلم برمجة بايثون وهياكل البيانات والخوارزميات).* - الحوسبة العلمية باستخدام بايثون الرابط (https://freecodecamp.org/learn/scientific-computing-with-python/) قد لا يعمل حاليًا. ابحث في freeCodeCamp عن "Scientific Computing with Python". - تحليل البيانات باستخدام بايثون الرابط (https://freecodecamp.org/learn/data-analysis-with-python/) قد لا يعمل حاليًا. ابحث في freeCodeCamp عن "Data Analysis with Python". - تعلم الآلة باستخدام بايثون الرابط (https://freecodecamp.org/learn/machine-learning-with-python/) قد لا يعمل حاليًا. ابحث في freeCodeCamp عن "Machine Learning with Python". استمتع بالتعلم 👍👍

مواقع مفيدة يجب على كل مطور ومهتم بالذكاء الاصطناعي وضعها في الإشارات المرجعية ✅ roadmap.sh – مسارات تعلم خطوة بخطوة للمطورين ✅ paperswithcode.com – تصفح أبحاث تعلم الآلة مع تطبيقاتها البرمجية ✅ devdocs.io – وصول غير متصل لجميع وثائق المطورين ✅ excalidraw.com – إنشاء رسوم بيانية على شكل سبورة للتخطيط ✅ codewars.com – تحسين مهارات البرمجة من خلال التحديات ✅ vectara.com – بناء تطبيقات RAG مع بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي ✅ openai.com/blog – البقاء على اطلاع بأحدث أبحاث الذكاء الاصطناعي ✅ learnprompting.org – إتقان فن هندسة الأوامر (Prompt Engineering) ✅ hackertarget.com – مفيد لأدوات اختبار الأمن السيبراني إذا كنت تريد المزيد من الموارد المجانية مثل هذه، تفاعل بـ ❤️ وقم بتشغيل جميع الإشعارات 📢

🌐 خريطة طريق شاملة لتصبح مطور ويب 📂 ١. تعلم أساسيات الويب – كيف يعمل الإنترنت – ما هو HTTP/HTTPS، DNS، الاستضافة، النطاق (Domain) – الفرق بين الواجهة الأمامية والخلفية 📂 ٢. تطوير الواجهة الأمامية (جانب العميل) ∟📌 HTML – هيكل صفحات الويب ∟📌 CSS – التنسيق، Flexbox، Grid، Media Queries ∟📌 JavaScript – التعامل مع DOM، الأحداث، ES6+ ∟📌 التصميم المتجاوب (Responsive) – نهج الهاتف أولاً ∟📌 التحكم في الإصدارات – Git و GitHub 📂 ٣. الواجهة الأمامية المتقدمة ∟📌 أطر/مكتبات جافا سكريبت – React (موصى به)، Vue أو Angular ∟📌 مديرو الحزم – npm أو yarn ∟📌 أدوات البناء – Webpack، Vite ∟📌 واجهات برمجة التطبيقات (APIs) – Fetch، دمج REST API ∟📌 نشر الواجهة الأمامية – Netlify، Vercel 📂 ٤. تطوير الواجهة الخلفية (جانب الخادم) ∟📌 اختر لغة – Node.js (جافا سكريبت)، بايثون، PHP، جافا، إلخ. ∟📌 قواعد البيانات – MongoDB (NoSQL)، MySQL/PostgreSQL (SQL) ∟📌 المصادقة والتفويض – JWT، OAuth ∟📌 واجهات RESTful API / GraphQL ∟📌 بنية MVC 📂 ٥. مهارات التطوير المتكامل (Full-Stack) ∟📌 MERN Stack – MongoDB، Express، React، Node.js ∟📌 عمليات CRUD – إنشاء، قراءة، تحديث، حذف ∟📌 إدارة الحالة – Redux أو Context API ∟📌 رفع الملفات، دمج الدفع، خدمات البريد الإلكتروني 📂 ٦. الاختبار والتحسين ∟📌 التصحيح (Debugging) – أدوات مطوري Chrome ∟📌 تحسين الأداء ∟📌 اختبارات الوحدة والتكامل – Jest، Cypress 📂 ٧. الاستضافة والنشر ∟📌 الواجهة الأمامية – Netlify، Vercel ∟📌 الواجهة الخلفية – Render، Railway، أو VPS (مثل DigitalOcean) ∟📌 أساسيات CI/CD 📂 ٨. بناء مشاريع ومحفظة أعمال (بورتفليو) – تطبيق مدونة – موقع تجارة إلكترونية – موقع بورتفليو شخصي – لوحة تحكم إدارية 📂 ٩. الاستمرار في التعلم والمساهمة – المساهمة في المصادر المفتوحة (Open-Source) – مواكبة التطورات – التدرب على منصات مثل LeetCode أو Frontend Mentor ✅ تقدم بطلب للحصول على تدريب داخلي/وظائف مع ملف GitHub وقوي ومحفظة أعمال متميزة! 👍 اضغط ❤️ للمزيد!

без подписи

يومًا ما أم اليوم الأول؟ أنت من يقرر. نسخة علم البيانات. يومًا ما: سأتعلم SQL. اليوم الأول: قم بتحميل mySQL Workbench. يومًا ما: سأبني مشاريعي لمحفظة أعمالي. اليوم الأول: ابحث في Kaggle عن مجموعة بيانات للعمل عليها. يومًا ما: سأتقن الإحصاء. اليوم الأول: ابدأ دورة Khan Academy المجانية في الإحصاء والاحتمالات. يومًا ما: سأتعلم سرد القصص باستخدام البيانات. اليوم الأول: قم بتثبيت Tableau Public وأنشئ أول مخطط لك. يومًا ما: سأصبح عالم بيانات. اليوم الأول: حدّث سيرتك الذاتية وتقدم لبعض الوظائف في علم البيانات.

🟢خسران اذا عندك تيلجرام وما عندك هذه القناة⭐️ 📣 لكل محبين و عشاق الأمن السيبراني 🛡و البرمجة جمعنا لكم كل القنوات السيبرانية و البرمجية و التي تقدم لكم مقالات و كورسات و كتب المجانية 🆓 🔗 https://t.me/addlist/XKPRjWvLJpRkYjEx 🔗 https://t.me/addlist/XKPRjWvLJpRkYjEx ✅ لإضافة قناتك لليستة التقنية تواصل مع: @Rick_125 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤