الخطوة 1
أساسيات Pythonصفحة مخصصة
ابدأ هذه الخطوةابدأالمتغيرات والشروط والحلقات والدوال والقوائم: القسمان من دورة Python اللذان تفترضهما كل الخطوات التالية. الأصناف والملفات يمكنها الانتظار.ابدأصفحة مخصصة2 أقسام، بالترتيب
مسار تعليمي
خارطة طريق علم البيانات للمبتدئين
من سطرك الأول في Python إلى نماذج يمكنك الوثوق بها: SQL، والرسوم البيانية، والإحصاء، ثم تعلم الآلة مع scikit-learn. كود حقيقي في متصفحك، ورسم بياني في كل درس لتعلم الآلة.
2,421,911+ من الـ codders مسجلون في هذه الدورات
487 درسًا539 تحديات2,161 أسئلة الاختبار
- مناسب للمبتدئين
مساعدة برمجية بالذكاء الاصطناعي
دروس تفاعلية عملية
تعليق صوتي في كل درس
اختبارات لقياس معرفتك
8 شهادات مجانية على طول المسار
درّب نموذجًا في متصفحك
شيفرة scikit-learn حقيقية مع ناتجها الحقيقي. اسحب شريط التمرير لتغيير سطر واحد وشاهد ما يتعلمه النموذج.
قيمة k الصغيرة تحفظ كل نقطة تدريب وترسم حدًا متعرجًا. وقيمة k الأكبر تجعله أنعم.
main.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.3, random_state=0)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
k = 5
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
model.fit(X_train, y_train)
print(f"train accuracy: {model.score(X_train, y_train):.2f}")
print(f"test accuracy: {model.score(X_test, y_test):.2f}")
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-2, 3, 56), np.linspace(-1.5, 2, 40))
proba = model.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:, 1]
proba = proba.reshape(xx.shape)
plt.figure(figsize=(5, 4))
plt.pcolormesh(xx, yy, proba, cmap="coolwarm", alpha=0.35)
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train,
cmap="coolwarm", edgecolors="k")
plt.title(f"k-nearest neighbors, k = {k}")
plt.show()
جارٍ تحميل الرسوم
الناتج
خارطة طريق علم البيانات، خطوة بخطوة
كل خطوة دورة موجودة على Coddy. خذها بالترتيب، أو ابدأ مباشرة بالتي تنقصك: يُحفظ تقدمك لكل دورة في الحالتين.
- 1
- 2الخطوة 2
SQL للحصول على البياناتصفحة مخصصة
ابدأ هذه الخطوةابدأاختر وصفِّ واربط وجمّع ولخّص جداول حقيقية. معظم بيانات الشركات موجودة في قاعدة بيانات، وعالم البيانات الذي يجيد الاستعلام عنها لا ينتظر أحدًا ليصدّرها له.ابدأصفحة مخصصة2 أقسام، بالترتيب - 3الخطوة 3
البيانات والرسومصفحة مخصصة
ابدأ هذه الخطوةابدأمصفوفات NumPy وجداول pandas ورسوم matplotlib، ثم مجموعات البيانات المدمجة iris وwine وdigits. الأدوات التي يبدأ بها كل مشروع لتعلم الآلة، مع رسم بياني في كل درس.ابدأصفحة مخصصة - 4الخطوة 4
الإحصاء لتعلم الآلةصفحة مخصصة
ابدأ هذه الخطوةابدأالمركز والتشتت، والتوزيعات، والاحتمال بالمحاكاة، والقيم الشاذة، والارتباط، وخطوط الاتجاه، وقيم p، والتحجيم والترميز. تتعلمها بالمحاكاة والرسم، لا بحفظ المعادلات.ابدأصفحة مخصصة - 5الخطوة 5
التعلم الخاضع للإشرافصفحة مخصصة
ابدأ هذه الخطوةابدأقسّم ودرّب وتنبأ وقيّم مع scikit-learn: k-NN، والانحدار الخطي واللوجستي، والأشجار، والغابات، والتعزيز، والتحقق المتقاطع، وخطوط المعالجة، وصولًا إلى مصنِّف لأنواع البطاريق.ابدأصفحة مخصصة - 6الخطوة 6
التعلم غير الخاضع للإشرافصفحة مخصصة
ابدأ هذه الخطوةابدأاعثر على البنية دون تسميات: k-means، والتجميع الهرمي، وDBSCAN، وPCA، وكشف الشذوذ، وصولًا إلى مشروع يرسم خريطة للأرقام المكتوبة بخط اليد ويجمّعها.ابدأصفحة مخصصة
ما الذي تحصل عليه
كل ما ستستخدمه لتتعلّم البرمجة
تعلّم بالممارسة
اكتب أكواداً حقيقية، واستعلم من قواعد البيانات، وأنشئ مواقع ويب، وأتقن أوامر الذكاء الاصطناعي. دروسنا التفاعلية تغطي كل المهارات التي يحتاجها المطورون المعاصرون.
playground.js
محرر الأكواد
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3 return greeting + " " + name
4}
5
اختبار #1
اختبار #2
اختبار #3
الإدخال
"Alex"
الإخراج
"Hello, Coddy! Alex"
ابنِ سلسلتك
حافظ على الاستمرارية وشاهد تقدمك ينمو! تابع عادة البرمجة اليومية، واحمِ سلسلتك بأيام التجميد، واكسب مكافآت لحضورك كل يوم.
12 أيام متتالية
عُد غداً للحفاظ على سلسلتك!
January 2026
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
ضعف أو لا شيء
اليوم 5 من 7
تجميد السلسلة
2 left
لست وحدك
تنافس على لوحات المتصدرين العالمية، وادعُ أصدقاءك لكسب المكافآت، واحتفلوا بإنجازات بعضكم. البرمجة أفضل مع الأصدقاء!
دوري المتحدّينأفضل 7 يتقدمون
1
Alex7+ Days
2840
2
Jordan7+ Days
2650
3
Sam7+ Days
2420
4
Casey
2180
5
Morgan7+ Days
1950
منطقة الترقيةكل طريقة للتعلّم
اقرأ، استمع، اختبر نفسك، اسأل الذكاء الاصطناعي، أو ابحث عما درسته من قبل. كل درس يتكيّف معك.
مقدمة للمتغيّرات
صوت
المتغيّر حاوية مسمّاة تخزّن قيمة يمكن الرجوع إليها لاحقًا في برنامجك.
في بايثون، تُنشئ واحدًا بكتابة الاسم ثم علامة يساوي ثم القيمة التي تريد تخزينها.
يمكن أن تتغيّر القيمة بمرور الوقت - إعادة الإسناد ببساطة توجّه الاسم إلى قيمة جديدة.
1xSarah
احصل على شهادتك
احصل على شهادات لكل دورة تكملها. أضفها إلى ملفك على LinkedIn وسيرتك الذاتية لعرض خبرتك البرمجية لأصحاب العمل.
شهادة إتماميُشهد بأنمحمد أحمدقد أتمّ بنجاح
أساسيات Python
أساسيات Python
التاريخيناير 2026
أضف إلى LinkedInلماذا تتبع خارطة طريق علم البيانات هذه على Coddy
- ترتيب واحد بلا تخمين. Python أولًا، ثم SQL للحصول على البيانات، ثم الرسوم البيانية والإحصاء لفهمها، ثم النماذج للتنبؤ بها. كل خطوة تستخدم ما علّمته الخطوة السابقة.
- ترى البيانات. في كل درس لتعلم الآلة رسم بياني أو مخطط، والرسوم التي يرسمها كودك تظهر في تبويب «الرسوم البيانية» بجانبه، فيصبح التوزيع أو الارتباط أو حد القرار شيئًا رأيته بعينك، لا مجرد شيء قرأت عنه.
- أدوات حقيقية بلا تثبيت: Python وSQL وNumPy وpandas وmatplotlib وSciPy وscikit-learn، كلها تعمل في متصفحك بالإصدارات التي يستخدمها علماء البيانات.
- مشروعان مكتملان، مصنِّف لأنواع البطاريق ومستكشف للأرقام المكتوبة بخط اليد، إضافة إلى تحديات نهائية حول تسرّب العملاء والاحتيال واختبارات A/B. وتنتهي كل دورة بشهادة مجانية.
أسئلة شائعة حول كيف تصبح عالم بيانات
كيف أصبح عالم بيانات من الصفر؟
تعلّم Python، ثم SQL، ثم كيف تستكشف البيانات وترسمها مع pandas وmatplotlib، ثم ما يكفي من الإحصاء لتميّز النمط من الضجيج، ثم تعلم الآلة مع scikit-learn. هذه هي خارطة الطريق، بهذا الترتيب. بعدها ابنِ مشروعين أو ثلاثة على بيانات عامة تجيب عن سؤال يهم أحدًا، واكتب ما توصلت إليه.
ما الفرق بين محلل البيانات وعالم البيانات؟
المحلل يشرح ما حدث: استعلامات وجداول بيانات ورسوم وتقارير. أما عالم البيانات فيتنبأ أيضًا بما سيحدث ويختبر هل التأثير حقيقي: الإحصاء وتعلم الآلة والتجارب. يشترك الاثنان في SQL وPython وpandas. إن كان هدفك لوحات المعلومات والتقارير، فإن مسار محلل البيانات هو الأنسب لك.
ماذا أتعلم أولًا في علم البيانات؟
Python. فهي لغة كل إعلانات وظائف علم البيانات تقريبًا، والمكتبات التي يستخدمها بقية المسار (pandas وmatplotlib وscikit-learn) مكتبات Python. تغطي الخطوة الأولى فقط أجزاء Python التي تحتاجها الخطوات اللاحقة: المتغيرات والشروط والحلقات والدوال والقوائم.
هل أحتاج إلى شهادة جامعية أو رياضيات متقدمة لعلم البيانات؟
ليس للبدء، ولا لكثير من الوظائف. يبحث أصحاب العمل عن أشخاص يستطيعون جلب البيانات بـ SQL، وتنظيفها ورسمها بـ pandas، والتفكير فيها بالإحصاء، وبناء نموذج يستطيعون الدفاع عنه. يُدرّس هذا المسار الإحصاء بالمحاكاة والرسوم البيانية، دون تفاضل وتكامل. تفيد الشهادة الجامعية في الأدوار البحثية، أما ملف المشاريع الصادقة فيفيد في كل مكان.
كم يستغرق اتباع خارطة الطريق هذه؟
نحو خمسة إلى سبعة أشهر بمعدل ساعة يوميًا. تستغرق أساسيات Python نحو ستة أسابيع، وSQL ثلاثة إلى أربعة، وأقسام تعلم الآلة الأربعة نحو 40 ساعة مجتمعة. والوقت الذي تقضيه بعد ذلك في مشاريعك الخاصة هو ما يحوّل المهارات إلى ملف أعمال.
هل يغطي مسار علم البيانات هذا التعلم العميق؟
لا، والصفحة تذكر ذلك أدناه. يغطي تعلم الآلة الكلاسيكي، أي النماذج التي تُحل بها معظم مشكلات الأعمال: الانحدار، والأشجار، والغابات، والتعزيز، والتجميع، وPCA. تأتي الشبكات العصبية وأطر التعلم العميق ونماذج اللغة الكبيرة بعد ذلك، ويسهل تعلمها حين تتقن تقسيم النموذج وتدريبه وتقييمه كما ينبغي.
