سلام عليكم ورحمة الله وبركاتة
للبيسال ليش وقفت انشر هنا كورسات أمن سيبراني، انا منذ مده صنعت بوت مخصص للكورسات و هذا هو يوزر نيم الخاص به:
@Courses_Ninja_404_Cyber_bot
@Courses_Ninja_404_Cyber_bot

قنوات يوتيوب لتعلم لغات تطوير الويب:

𝗙𝗿𝗼𝗻𝘁𝗲𝗻𝗱 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲𝘀 & 𝗙𝗿𝗮𝗺𝗲𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀
- HTML/CSS 🎨 – Kevin Powell
- JavaScript 🌐 – The Net Ninja
- TypeScript 📘 – Academind
- React ⚛️ – Traversy Media
- Angular 🔺 – Academind
- Vue.js 🟩 – Vue Mastery

𝗕𝗮𝗰𝗸𝗲𝗻𝗱 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲𝘀 & 𝗙𝗿𝗮𝗺𝗲𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀
- Node.js 🚀 – Traversy Media
- PHP 🐘 – PHP Academy
- Ruby on Rails 💎 – Drifting Ruby
- Django (Python) 🐍 – Corey Schafer
- Flask (Python) 🔥 – Pretty Printed
- ASP.NET (C#) 🎯 – IAmTimCorey

𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲𝘀 & 𝗗𝗲𝘃𝗢𝗽𝘀
- SQL 🗄 – DataSimplifier
- MongoDB 🍃 – MongoDB Official
- Docker 🐳 – TechWorld with Nana

تفاعل ❤️ للمزيد

5 دورات بايثون مجانية لمبتدئين في علم البيانات

1️⃣ Python for Beginners – freeCodeCamp
https://www.youtube.com/watch?v=eWRfhZUzrAc
*(دورة فيديو كاملة من freeCodeCamp، تغطي الأساسيات والمشاريع العملية)*

2️⃣ Python – Kaggle
https://www.kaggle.com/learn/python
*(دورة تفاعلية من Kaggle مدتها 5 ساعات، تركز على تطبيقات علم البيانات)*

3️⃣ Python Mini-Projects – freeCodeCamp
https://www.youtube.com/watch?v=qwAFL1597eM
*(دورة فيديو مع مشاريع صغيرة لتطبيق المهارات، تغطي من الأساسيات إلى المشاريع النهائية)*

4️⃣ Python Tutorial – W3Schools
https://www.w3schools.com/python/
*(مرجع تعليمي تفاعلي مع أمثلة وتمارين واختبارات، يغطي جميع جوانب اللغة)*

5️⃣ OOP with Python – freeCodeCamp
https://www.youtube.com/watch?v=Ej_02ICOIgs
*(دورة فيديو تركز على البرمجة الكائنية التوجه (OOP) في بايثون)*

أفضل 7 مستودعات على GitHub لاقتحام تحليل البيانات وعلوم البيانات

إذا كنت تغوص في عالم علوم البيانات أو تحليل البيانات، فإن هذه المستودعات ستمنحك الميزة التي تحتاجها. تحقق منها:

1️⃣ 100-Days-Of-ML-Code
🔗 https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code
⭐️ عدد النجوم: ~42 ألف
*(تحدي برمجي لمدة 100 يوم في تعلم الآلة، يغطي من المعالجة المسبقة للبيانات إلى الشبكات العصبية والتعلم العميق)*

2️⃣ awesome-datascience
🔗 https://github.com/academic/awesome-datascience
⭐️ عدد النجوم: ~22.7 ألف
*(قائمة منسقة من الموارد الرائعة لتعلم علوم البيانات، بما في ذلك الدورات والكتب والمكتبات والأدوات)*

3️⃣ Data-Science-For-Beginners
🔗 https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners
⭐️ عدد النجوم: ~14.5 ألف
*(دورة تعليمية من Microsoft للمبتدئين في علوم البيانات، تغطي المفاهيم الأساسية بطريقة عملية)*

4️⃣ data-science-interviews
🔗 https://github.com/alexeygrigorev/data-science-interviews
⭐️ عدد النجوم: ~5.8 ألف
*(أسئلة وإجابات مقابلات علوم البيانات، ونصائح وتحضير للمقابلات الوظيفية)*

5️⃣ Coding and ML System Design
🔗 https://github.com/weeeBox/coding-and-ml-system-design
⭐️ عدد النجوم: ~3.5 ألف
*(موارد لتصميم أنظمة البرمجة وتعلم الآلة، مفيدة للمقابلات المتقدمة)*

6️⃣ Machine Learning Interviews from MAANG
🔗 https://github.com/arunkumarpillai/Machine-Learning-Interviews
⭐️ عدد النجوم: ~8.1 ألف
*(أسئلة مقابلات تعلم الآلة من شركات كبرى مثل Meta، Amazon، Apple، Netflix، Google)*

7️⃣ data-science-ipython-notebooks
🔗 https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks
⭐️ عدد النجوم: ~27.2 ألف
*(مجموعة ضخمة من دفاتر Jupyter Notebooks تغطي التعلم العميق، scikit-learn، pandas، matplotlib، NumPy، Spark، AWS، وغيرها)*

---

موارد GitHub المجانية:
انضم إلى قناة "GitHub ✅" على واتساب عبر الرابط المرفق، والتي تقدم مستودعات وأدلة وأدوات مجانية للمطورين، وتضم 2.4 ألف متابع.

انضم للمزيد: https://t.me/datasciencefun
*(قناة تليجرام "Data Science & Machine Learning" - تضم 77 ألف متابع، لتعلم علوم البيانات والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بموارد مجانية واختبارات مسلية ومشاريع شيقة)*

أفضل 7 مستودعات على GitHub لاقتحام تحليل البيانات وعلوم البيانات

إذا كنت تغوص في عالم علوم البيانات أو تحليل البيانات، فإن هذه المستودعات ستمنحك الميزة التي تحتاجها. تحقق منها:

1️⃣ 100-Days-Of-ML-Code
🔗 https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code
⭐️ عدد النجوم: ~42 ألف
*(تحدي برمجي لمدة 100 يوم في تعلم الآلة، يغطي من المعالجة المسبقة للبيانات إلى الشبكات العصبية والتعلم العميق)*

2️⃣ awesome-datascience
🔗 https://github.com/academic/awesome-datascience
⭐️ عدد النجوم: ~22.7 ألف
*(قائمة منسقة من الموارد الرائعة لتعلم علوم البيانات، بما في ذلك الدورات والكتب والمكتبات والأدوات)*

3️⃣ Data-Science-For-Beginners
🔗 https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners
⭐️ عدد النجوم: ~14.5 ألف
*(دورة تعليمية من Microsoft للمبتدئين في علوم البيانات، تغطي المفاهيم الأساسية بطريقة عملية)*

4️⃣ data-science-interviews
🔗 https://github.com/alexeygrigorev/data-science-interviews
⭐️ عدد النجوم: ~5.8 ألف
*(أسئلة وإجابات مقابلات علوم البيانات، ونصائح وتحضير للمقابلات الوظيفية)*

5️⃣ Coding and ML System Design
🔗 https://github.com/weeeBox/coding-and-ml-system-design
⭐️ عدد النجوم: ~3.5 ألف
*(موارد لتصميم أنظمة البرمجة وتعلم الآلة، مفيدة للمقابلات المتقدمة)*

6️⃣ Machine Learning Interviews from MAANG
🔗 https://github.com/arunkumarpillai/Machine-Learning-Interviews
⭐️ عدد النجوم: ~8.1 ألف
*(الرابط لا يعمل حالياً (404). يمكنك البحث عن المستودع باسمه على GitHub أو استخدام بدائل مثل مستودع "alexeygrigorev/data-science-interviews").*

7️⃣ data-science-ipython-notebooks
🔗 https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks
⭐️ عدد النجوم: ~27.2 ألف
*(مجموعة ضخمة من دفاتر Jupyter Notebooks تغطي التعلم العميق، scikit-learn، pandas، matplotlib، NumPy، Spark، AWS، وغيرها)*


موارد GitHub المجانية:
انضم إلى قناة "GitHub ✅" على واتساب عبر الرابط المرفق، والتي تقدم مستودعات وأدلة وأدوات مجانية للمطورين، وتضم 2.4 ألف متابع.

انضم للمزيد: https://t.me/datasciencefun
*(قناة تليجرام "Data Science & Machine Learning" - تضم 77 ألف متابع، لتعلم علوم البيانات والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بموارد مجانية واختبارات مسلية ومشاريع شيقة)*

١١ دورة مجانية في هندسة الأوامر (Prompt Engineering) من OpenAI

✦ مقدمة إلى هندسة الأوامر (Introduction to Prompt Engineering)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/introduction-to-prompt-engineering-2025-02-13

✦ هندسة الأوامر المتقدمة (Advanced Prompt Engineering)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/advanced-prompt-engineering-2025-02-13

✦ ChatGPT 101: دليل مساعدك الخارق للذكاء الاصطناعي
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-101-a-guide-to-your-ai-superassistant-recording

✦ مشاريع ChatGPT (ChatGPT Projects)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-projects-2025-02-13

✦ ChatGPT والاستدلال (ChatGPT & Reasoning)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-and-reasoning-2025-02-13

✦ شرح تعدد الوسائط (Multimodality Explained)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/multimodality-explained-2025-02-13

✦ البحث في ChatGPT (ChatGPT Search)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-search-2025-02-13

✦ OpenAI، النماذج اللغوية الكبيرة و ChatGPT
↳ https://academy.openai.com/public/videos/openai-llms-and-chatgpt-2025-02-13

✦ مقدمة إلى GPTs
↳ https://academy.openai.com/public/videos/introduction-to-gpts-2025-02-13

✦ ChatGPT لتحليل البيانات
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-for-data-analysis-2025-02-13

✦ البحث المتعمق (Deep Research)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/deep-research-2025-03-11

اضغط مرتين ♥️ للمزيد من الموارد المجانية

اقتحام مجال تطوير الواجهة الأمامية (Frontend Development) لا يحتاج أن يكون أمراً مرهقاً.

إذا كنت تبدأ للتو، إليك كيفية تبسيط منهجك:

تجنب:
🚫 محاولة إتقان كل إطار عمل (React، Angular، Vue، Svelte، إلخ) دفعة واحدة.
🚫 قضاء أسابيع في مشاهدة دروس تعليمية دون بناء أي شيء.
🚫 ملء حسابك على GitHub بمشاريع نصف مكتملة بدلاً من مشاريع فريدة وعملية.
🚫 الاعتقاد بأنك بحاجة إلى معرفة الواجهة الخلفية (Backend) للبدء.

بدلاً من ذلك:
✅ ابدأ بـ HTML و CSS و JavaScript – هذه هي أساسياتك.
✅ ركز على إطار عمل واحد (مثل React) بمجرد أن تصبح مرتاحاً مع الأساسيات.
✅ تعلم بناء واجهات مستخدم متجاوبة باستخدام Flexbox و Grid واستعلامات الوسائط (Media Queries).
✅ اختر مشاكل صغيرة من العالم الحقيقي وحوّلها إلى تطبيقات تفاعلية (مثل قائمة مهام، تطبيق طقس، أو لعبة اختبار).
✅ قم ببناء مشاريع تُظهر تفكيراً مدروساً في التصميم وسهولة الاستخدام والوظائف، واستضفها عبر الإنترنت.

تفاعل ❤️ للمزيد

✅ دورات مجانية في الذكاء الاصطناعي 🤖

❯ التعلم العميق (Deep Learning)
الرابط (https://www.deeplearning.ai/programs/deep-learning-specialization) لا يعمل حالياً (خطأ 404). يمكنك البحث عن "Deep Learning Specialization" على موقع DeepLearning.AI أو Coursera.

❯ بايثون للذكاء الاصطناعي (Python for AI)
https://www.freecodecamp.org/learn/scientific-computing-with-python *(قد لا يعمل الرابط حالياً، ابحث في freeCodeCamp عن "Scientific Computing with Python")*
(قناة واتساب إضافية: https://whatsapp.com/channel/0029VbC0Xa411ulRe5pNJK3E - "Python For AI"، تضم 3,216 متابع)

❯ علم البيانات (Data Science)
https://www.edx.org/learn/data-science *(دورات من جامعات ومؤسسات رائدة عبر منصة edX)*
(قناة واتساب إضافية: https://whatsapp.com/channel/0029Va8v3eo1NCrQfGMseL2D - "Data Science & Machine Learning"، تضم 230 ألف متابع، موارد مجانية في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي)

❯ الذكاء الاصطناعي للجميع (AI For Everyone)
الرابط (https://www.deeplearning.ai/ai-for-everyone/) لا يعمل حالياً (خطأ 404). يمكنك البحث عن "AI For Everyone" على موقع DeepLearning.AI أو Coursera.
(قنوات واتساب إضافية: https://whatsapp.com/channel/0029VbBHlc7H5JLuv8L9d72T - "AI Discovery ✅"، تضم 3,296 متابع، و https://ai.google/learn-ai-skills/ - منصة Google لتعلم مهارات الذكاء الاصطناعي)

❯ الشبكات العصبية (Neural Networks)
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-deep-learning *(دورة تمهيدية للتعلم العميق من Kaggle)*

❯ التعلم العميق العملي (Practical Deep Learning)
https://course.fast.ai/ *(دورة مجانية من fast.ai، موجهة لمن لديهم خبرة في البرمجة، تغطي تطبيقات عملية للتعلم العميق)*

❯ رؤية الكمبيوتر (Computer Vision)
https://www.opencv.org/courses

❯ MLOps
https://learn.microsoft.com/training/paths/mlops *(مسار تعلم من Microsoft حول ممارسات MLOps)*

💬 اضغط مرتين ❤️ للمزيد!

✅ دورات مجانية في تطوير الويب 💻

❯ HTML & CSS
https://freecodecamp.org/learn/responsive-web-design/
*(دورة من freeCodeCamp)*

❯ JavaScript
https://cs50.harvard.edu/web/ *(دورة CS50 من جامعة هارفارد)*
(قناة واتساب إضافية: https://whatsapp.com/channel/0029VavR9OxLtOjJTXrZNi32)

❯ React.js
https://kaggle.com/learn/intro-to-programming *(دورة مقدمة في البرمجة من Kaggle)*

❯ Node.js & Express
https://freecodecamp.org/learn/back-end-development-and-apis/
*(دورة من freeCodeCamp)*

❯ Git & GitHub
https://lab.github.com/githubtraining *(معامل تدريبية من GitHub)*
(قناة واتساب إضافية: https://whatsapp.com/channel/0029Vawixh9IXnlk7VfY6w43)

❯ تطوير الويب المتكامل (Full-Stack Web Dev)
https://fullstackopen.com/en/ *(دورة شاملة من جامعة هلسنكي)*
(قناة واتساب إضافية: https://whatsapp.com/channel/0029VaiSdWu4NVis9yNEE72z)

❯ أساسيات تصميم الويب (Web Design Basics)
https://openclassrooms.com/en/courses/5265446-build-your-first-web-pages
*(دورة من OpenClassrooms)*
(قناة واتساب إضافية: https://whatsapp.com/channel/0029Vb5dho06LwHmgMLYci1P)

❯ واجهات برمجة التطبيقات (API) والخدمات المصغرة (Microservices)
https://freecodecamp.org/learn/apis-and-microservices/
*(دورة من freeCodeCamp)*

💬 اضغط مرتين ❤️ للمزيد!

شاركو الملف فكل مكان صدقه جاريه عن صاحبه ادعو له و اذكروه بالخير ❤️

خريطة طريق تعلم الآلة (Machine Learning Roadmap)

|
|-- الأساسيات
|   |-- الرياضيات
|   |   |-- الجبر الخطي (Linear Algebra)
|   |   |-- التفاضل والتكامل (Calculus)
|   |   |-- الاحتمالات (Probability)
|   |   |-- الإحصاء (Statistics)
|   |
|   |-- البرمجة
|   |   |-- بايثون (Python)
|   |   |   |-- NumPy
|   |   |   |-- Pandas
|   |   |   |-- Matplotlib
|   |   |-- R
|
|-- التعامل مع البيانات
|   |-- جمع البيانات
|   |   |-- واجهات برمجة التطبيقات (APIs)
|   |   |-- استخراج بيانات الويب (Web Scraping)
|   |   |-- قواعد بيانات SQL
|   |
|   |-- إعداد البيانات
|   |   |-- التنظيف (Cleaning)
|   |   |-- هندسة الخصائص (Feature Engineering)
|   |   |-- الترميز (Encoding)
|   |   |-- القياس (Scaling)
|
|-- التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)
|   |-- التحليل البصري
|   |   |-- Matplotlib
|   |   |-- Seaborn
|   |   |-- Plotly
|   |
|   |-- التحليل الإحصائي
|   |   |-- الارتباط (Correlation)
|   |   |-- اختبار الفرضيات (Hypothesis Testing)
|
|-- تعلم الآلة الأساسي
|   |-- التعلم الموجه (Supervised Learning)
|   |   |-- الانحدار (Regression)
|   |   |-- التصنيف (Classification)
|   |   |-- السلاسل الزمنية (Time Series)
|   |
|   |-- التعلم غير الموجه (Unsupervised Learning)
|   |   |-- التجميع (Clustering)
|   |   |-- تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction)
|   |
|   |-- تقييم النموذج
|   |   |-- التحقق المتقاطع (Cross Validation)
|   |   |-- مقاييس (الدقة، F1، RMSE)
|
|-- تعلم الآلة المتقدم
|   |-- النماذج التجميعية (Ensemble Models)
|   |   |-- الغابة العشوائية (Random Forest)
|   |   |-- XGBoost
|   |
|   |-- التعلم العميق (Deep Learning)
|   |   |-- الشبكات العصبية (Neural Networks)
|   |   |-- CNN
|   |   |-- RNN
|   |   |-- LSTM
|   |   |-- المحولات (Transformers)
|   |
|   |-- معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
|   |   |-- المعالجة المسبقة للنص
|   |   |-- التضمينات (Embeddings)
|   |   |-- تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)
|   |   |-- النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)
|
|-- نشر النماذج (Model Deployment)
|   |-- Flask
|   |-- FastAPI
|   |-- Streamlit
|   |-- Docker
|   |-- CI/CD
|
|-- MLOps
|   |-- تتبع التجارب (MLflow)
|   |-- مراقبة النماذج
|   |-- خطوط أنابيب البيانات (Data Pipelines)
|
|-- البيانات الضخمة لتعلم الآلة
|   |-- Spark ML
|   |-- Hadoop
|
|-- المعرفة المجالية (Domain Knowledge)
|   |-- التمويل (Finance)
|   |-- الرعاية الصحية (Healthcare)
|   |-- البيع بالتجزئة (Retail)
|
|-- الذكاء الاصطناعي المسؤول (Responsible AI)
|   |-- اكتشاف التحيز (Bias Detection)
|   |-- قابلية التفسير (SHAP, LIME)
|   |-- الخصوصية والعدالة

---

مصادر مجانية لتعلم تعلم الآلة 👇👇

1. أساسيات تعلم الآلة (Machine Learning Basics)
- https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning
- قناة واتساب: https://whatsapp.com/channel/0029VawtYcJ1iUxcMQoEuP0O
- فيديو يوتيوب: https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc

2. بايثون لتعلم الآلة (Python for ML)
- https://www.kaggle.com/learn/python
- قناة واتساب: https://whatsapp.com/channel/0029VbC0Xa411ulRe5pNJK3E
- https://www.geeksforgeeks.org/python-programming-language/learn-python-tutorial

3. الرياضيات لتعلم الآلة (Mathematics for ML)
- https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability
- قناة واتساب: https://whatsapp.com/channel/0029Vat3Dc4KAwEcfFbNnZ3O
- https://www.3blue1brown.com/topics/linear-algebra

4. المعالجة المسبقة للبيانات (Data Preprocessing)
- https://www.kaggle.com/learn/data-cleaning
- https://www.kaggle.com/learn/pandas

5. التعلم العميق (Deep Learning)
- https://www.deeplearning.ai
- قناة واتساب: https://whatsapp.com/channel/0029VbAKiI1FSAt81kV3lA0t
- فيديو يوتيوب: https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk
- https://www.kaggle.com/learn/intro-to-deep-learning

6. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
- https://www.kaggle.com/learn/nlp

7. مشاريع تعلم الآلة (ML Projects)
- https://www.kaggle.com/competitions
- قناة واتساب: https://whatsapp.com/channel/0029VaxbzNFCxoAmYgiGTL3Z
- https://machinelearningmastery.com/start-here/

8. نشر النماذج (Model Deployment)
- https://docs.streamlit.io/
- https://fastapi.tiangolo.com/
- فيديو يوتيوب: https://www.youtube.com/watch?v=Qw9zlE3t8Ko

❤️ تفاعل للمزيد من الموارد المجانية

البرمجة صعبة. البرمجة في المقابلات تبدو أصعب. إنها مرهقة، وغير مؤكدة، وصعبة التحضير. إليك ٤ طرق للتعامل معها!

1. Interview Cake: أعتقد أنها من أفضل أدوات التحضير المتاحة، وهي موجهة خصيصًا لنقاط الضعف التي يعاني منها العديد من علماء البيانات في الخوارزميات وهياكل البيانات.
🔗 https://www.interviewcake.com/

2. Leetcode: على الرغم من أنها صُممت لمقابلات هندسة البرمجيات، إلا أنها تحتوي على الكثير من المحتوى المفيد لتعلّم الخوارزميات. بالنسبة لعلم البيانات، أنصح بالتركيز على الأسئلة السهلة/المتوسطة.
🔗 https://leetcode.com/

3. Cracking the Coding Interview: كتاب رائع، يُشار إليه أحيانًا بـ CTCI. إنه كتاب كلاسيكي ويجب أن يكون لديك.
⚠️ الرابط المقدم (https://cin.ufpe.br/~fbma/Crack/Cracking%20the%20Coding%20Interview%20189%20Programming%20Questions%20and%20Solutions.pdf) لا يعمل حالياً (خطأ 404). يمكنك البحث عن الكتاب على موقعه الرسمي أو في المكتبات.

4. Daily Coding Problem: الكتاب والموقع الإلكتروني رائعون. اعمل على حل مشكلة يومية. كان هذا مصدري الأساسي عندما كنت أرغب في البقاء حاد الذهن.
🔗 https://www.dailycodingproblem.com/

خريطة طريق تطوير الويب مع موارد مجانية 👇

1. HTML و CSS
https://youtu.be/mU6anWqZJcc *(فيديو تعليمي شامل)*

2. CSS
https://css-tricks.com *(موقع مرجعي قيم بنصائح وحيل وتقنيات CSS)*

3. Git & GitHub
https://udemy.com/course/git-started-with-github/ *(دورة مجانية على Udemy، مدتها ساعة واحدة، تغطي أساسيات Git و GitHub)*

4. Tailwind CSS
https://scrimba.com/learn/tailwind *(دورة تفاعلية مدتها 2.2 ساعة، تتضمن مشاريع عملية)*

5. JavaScript
https://javascript30.com *(تحدي مدته 30 يومًا لبناء 30 مشروعًا باستخدام Vanilla JS، بدون أطر عمل)*

6. ReactJS
https://scrimba.com/learn/learnreact *(دورة تفاعلية شاملة مدتها 15 ساعة، تتضمن 170 تحدّي برمجي و6 مشاريع)*

7. NodeJS
⚠️ الرابط (https://nodejsera.com/30-days-of-node.html) لا يعمل حالياً ويبدو أنه تم الاستيلاء على النطاق. ابحث عن "30 Days of Node" على مواقع بديلة مثل GitHub أو منصة freeCodeCamp.

8. قواعد البيانات (Database):
✨ MySQL: https://mysql.com *(الموقع الرسمي لـ MySQL، يوفر وثائق وأدوات)*
✨ MongoDB: https://mongodb.com *(الموقع الرسمي لـ MongoDB، يوفر وثائق ودورات مجانية)*

لا تنسَ بناء مشاريع في كل مرحلة!

استمتع بالتعلم 👍👍

خريطة طريق مفصلة لتعلم SQL

|
| | |-- الأساسيات
| |-- مقدمة إلى قواعد البيانات
| | |-- ما الذي يفعله SQL
| | |-- النموذج العلائقي (Relational model)
| | |-- الجداول، الصفوف، الأعمدة
| |-- المفاتيح والقيود (Keys and Constraints)
| | |-- المفاتيح الأساسية (Primary keys)
| | |-- المفاتيح الخارجية (Foreign keys)
| | |-- القيود الفريدة وقيود التحقق (Unique and check constraints)
| |-- التسوية (Normalization)
| | |-- 1NF, 2NF, 3NF
| | |-- مخططات ER (ER diagrams)

| | |-- SQL الأساسي (Core SQL)
| |-- أساسيات SQL
| | |-- SELECT, WHERE, ORDER BY
| | |-- GROUP BY و HAVING
| | |-- عمليات الدمج: INNER, LEFT, RIGHT, FULL
| |-- SQL متوسط المستوى
| | |-- الاستعلامات الفرعية (Subqueries)
| | |-- تعبيرات الجداول الشائعة (CTEs)
| | |-- جمل CASE
| | |-- التجميعات (Aggregations)
| |-- SQL متقدم
| | |-- دوال النوافذ (Window functions)
| | |-- الدوال التحليلية (Analytical functions)
| | |-- الترتيب، المتوسطات المتحركة، Lag و Lead
| | |-- UNION, INTERSECT, EXCEPT

| | |-- إدارة البيانات (Data Management)
| |-- أنواع البيانات
| | |-- رقمية، نصية، تاريخ، JSON
| |-- الفهارس (Indexes)
| | |-- فهارس B-tree و Hash
| | |-- متى تنشئ الفهارس
| |-- المعاملات (Transactions)
| | |-- خصائص ACID
| |-- النماذج (Views)
| | |-- النماذج القياسية
| | |-- النماذج المادية (Materialized views)

| | |-- تصميم قواعد البيانات
| |-- تصميم المخطط (Schema Design)
| | |-- مخطط النجمة (Star schema)
| | |-- مخطط الثلج (Snowflake schema)
| |-- جداول الحقائق والأبعاد (Fact and Dimension Tables)
| |-- القيود لضمان بيانات نظيفة

| | |-- ضبط الأداء (Performance Tuning)
| |-- تحسين الاستعلامات (Query Optimization)
| | |-- خطط التنفيذ (Execution plans)
| | |-- استخدام الفهارس
| | |-- تقليل عمليات الفحص
| |-- التقسيم (Partitioning)
| | |-- التقسيم الأفقي (Horizontal partitioning)
| | |-- أساسيات التوزيع (Sharding)

| | |-- SQL للتحليلات (SQL for Analytics)
| |-- حسابات مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)
| |-- تحليل المجموعات (Cohort analysis)
| |-- تحليل مسار التحويل (Funnel analysis)
| |-- جداول التوقف والاحتفاظ (Churn and retention tables)
| |-- التجميعات الزمنية (Time based aggregations)
| |-- دوال النوافذ للمقاييس

| | |-- SQL لهندسة البيانات (SQL for Data Engineering)
| |-- سير عمل ETL
| | |-- جداول الترحيل (Staging tables)
| | |-- التحويلات (Transformations)
| | |-- التحميلات المتزايدة (Incremental loads)
| |-- مستودعات البيانات (Data Warehousing)
| | |-- Snowflake
| | |-- Redshift
| | |-- BigQuery
| |-- أساسيات dbt
| | |-- النماذج (Models)
| | |-- الاختبارات (Tests)
| | |-- تتبع مصدر البيانات (Lineage)

| | |-- الأدوات والمنصات
| |-- PostgreSQL
| |-- MySQL
| |-- SQL Server
| |-- Oracle
| |-- SQLite
| |-- Cloud SQL
| |-- واجهة BigQuery
| |-- أوراق عمل Snowflake

| | |-- المشاريع
| |-- بناء نظام تقارير المبيعات
| |-- إنشاء مخطط نجمة من ملفات CSV أولية
| |-- تصميم استعلام لتجزئة العملاء
| |-- بناء مجموعة بيانات للوحة تحليل التوقف
| |-- تحسين استعلامات بطيئة في قاعدة بيانات نموذجية
| |-- إنشاء خط أنابيب تحليلات باستخدام dbt

| | |-- المهارات الشخصية والتحضير الوظيفي
| |-- أنماط مقابلات SQL
| |-- تمارين عمليات الدمج (Joins)
| |-- تمارين دوال النوافذ
| |-- سرعة كتابة الاستعلامات
| |-- Git و GitHub
| |-- سرد القصص بالبيانات (Data storytelling)

| | |-- مواضيع إضافية
| |-- مقدمة إلى NoSQL
| |-- العمل مع حقول JSON
| |-- SQL المكاني (Spatial SQL)
| |-- جداول السلاسل الزمنية
| |-- مفاهيم CDC (تغيير البيانات)
| |-- التحليلات في الوقت الفعلي (Real time analytics)

| | |-- المجتمع والنمو
| |-- LeetCode SQL
| |-- مجموعات بيانات Kaggle مع SQL
| |-- مشاريع GitHub
| |-- منشورات LinkedIn
| |-- المساهمات مفتوحة المصدر

---

مصادر مجانية لتعلم SQL

- W3Schools SQL
https://www.w3schools.com/sql/

- SQL Programming (قناة واتساب)
https://whatsapp.com/channel/0029VanC5rODzgT6TiTGoa1v

- SQL Notes (قناة واتساب)
https://whatsapp.com/channel/0029Vb6hJmM9hXFCWNtQX944

- دروس SQL من Mode Analytics
https://mode.com/sql-tutorial/

- Data Analytics Resources (قناة تليجرام)
https://t.me/sqlspecialist

- ممارسة SQL على HackerRank
https://www.hackerrank.com/domains/sql

- مسائل SQL على LeetCode
https://leetcode.com/problemset/database/

- Data Engineering Resources (قناة واتساب)
https://whatsapp.com/channel/0029Vaovs0ZKbYMKXvKRYi3C

- أساسيات SQL من Khan Academy
https://www.khanacademy.org/computing/computer-programming/sql

- الوثائق الرسمية لـ PostgreSQL
https://www.postgresql.org/docs/

- الوثائق الرسمية لـ MySQL
https://dev.mysql.com/doc/

🔥 ٨ مهارات = ٨ شهادات مجانية >>>

AI (Microsoft)
الرابط (https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-artificial-intelligence/) لا يعمل حالياً (خطأ 404). ابحث على منصة Microsoft Learn عن "Get started with artificial intelligence" أو "AI fundamentals".

Deep learning (NVIDIA)
✅ https://learn.nvidia.com/en-us/training/self-paced-courses
*(يقدم NVIDIA دورات ذاتية مجانية في التعلم العميق والحوسبة المتسارعة والذكاء الاصطناعي التوليدي، مع شهادة إتقان في بعض المقررات)*

Data science (IBM)
✅ https://skillsbuild.org/students/course-catalog/data-science
*(دورات مجانية في علم البيانات من IBM للطلاب، متاحة بـ 20 لغة)*

Data Analyst (Microsoft)
الرابط (https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/data-analytics-microsoft/) لا يعمل حالياً (خطأ 404). ابحث في Microsoft Learn عن مسار "Data Analyst" أو "data-analytics-microsoft".

Python (Microsoft)
✅ https://learn.microsoft.com/en-us/shows/intro-to-python-development/
*(سلسلة فيديوهات تعليمية لبايثون من Microsoft)*

SQL (Infosys)
https://www.coursejoiner.com/freeonlinecourses/infosys-free-certification-course-9/
*(دورة Oracle SQL مجانية مع شهادة من Infosys عبر منصة Springboard)*

Java (Infosys)
https://www.coursejoiner.com/uncategorized/infosys-launched-free-java-certification-course/
*(دورة Java مجانية مع شهادة من Infosys، تغطي البرمجة الكائنية وهياكل البيانات والخوارزميات، وتُقدم عبر منصة Springboard)*

Cloud computing (AWS)
✅ https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/134/aws-cloud-practitioner-essentials
*(دورة أساسيات AWS Cloud Practitioner من AWS Skill Builder)*

React
لم يتم توفير رابط. يمكنك البحث عن شهادات مجانية في React على منصات مثل freeCodeCamp، أو Scrimba، أو من خلال وثائق React الرسمية.

❤️ للمزيد من المنشورات مثل هذا 🚀

مصادر مجانية لتعلم تعلّم الآلة (Machine Learning) 🔥

* Python – python.org/doc
* الرياضيات والإحصاء (Math & Stats) – khanacademy.org/math
* دورة تعلّم الآلة المكثفة من Google (ML Crash Course) – developers.google.com/machine-learning/crash-course
* Scikit-learn – https://scikit-learn.org/
* Pandas – pandas.pydata.org/docs
* Matplotlib – matplotlib.org
* Seaborn – seaborn.pydata.org
* Kaggle Learn (ML) – https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning
* Google ML Guides – developers.google.com/machine-learning
* TensorFlow Learn – https://www.tensorflow.org/resources/learn-ml
* Fast.ai – fast.ai
* قائمة موارد تعلّم الآلة على GitHub – github.com/RDelg/machine_learning_resources

اضغط مرتين ♥️ للمزيد

لكل اليبغى كورسات مجانية بالأمن السيبراني من هنا👇🏻👇🏻👇🏻👇🏻
@Courses_Ninja_404_Cyber_bot
@Courses_Ninja_404_Cyber_bot

ليش تكمل في التشتت و بيدك تتعلم الأمن السيبراني من الصفر حتى الاحتراف و اساعدك خطوه بخطوه حتى النهايه و تحقق أهدافك العمليه التفاصيل من هنا
@Ninja_404_X
@Ninja_404_X

يخوان للأمانة بعيد عن كل شي من احد افضل الأشخاص اليساعدون الناس تتعلم الأمن السيبراني من الصفر حتى الاحتراف هو نينجا الرجل ممتاز جدآ بالتوجيه نصيحه لو انت مشتت ادخل و اعرف تفاصيل خدمته