تبدأ رحلتنا في استكشاف موقع مجاني شامل يضم كنوز وهي : دورات مجانية ومنح دراسية ووظائف وتدريب ومقالات مفيدة ودليل كامل لكل مجال خاص بالتكنولوجيا حصريا وبعض من المجالات الاخري لمتابعة كل جديد علي التليجرام والفيسبوك | Telegram | Facebook

Data Science Coding Challenges - Practice Question 2026

دورة متاحة لفترة محدودة
free-palestine free-palestine

Responsive image
منذ 6 ساعات

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

مرحبًا بكم في المورد الأكثر شمولاً لإتقان تحديات تشفير علوم البيانات في عام 2026. تم تصميم هذه الدورة بدقة للأفراد الجادين في الانتقال من المعرفة النظرية إلى إتقان البرمجة العملية المتوافقة مع معايير الصناعة. سواء كنت تستعد لإجراء مقابلات فنية في شركات التكنولوجيا رفيعة المستوى أو تتطلع إلى تعزيز مهاراتك في التعامل مع البيانات، فإن هذه الاختبارات التدريبية توفر البيئة الصارمة التي تحتاجها لتحقيق النجاح. لماذا يختار المتعلمون الجادون هذه الاختبارات التدريبية في المشهد سريع التطور لعام 2026، تتطلب أدوار علم البيانات أكثر من مجرد معرفة كيفية استيراد المكتبات. يختار المتعلمون الجادون هذه الدورة لأنها تسد الفجوة بين بناء الجملة الأساسي والتفكير الخوارزمي المعقد. تم بناء بنك الأسئلة الخاص بنا على ردود الفعل الواقعية واتجاهات الصناعة الحالية، مما يضمن قضاء وقتك في الموضوعات ذات الأهمية بالفعل. نحن نركز على "السبب" وراء الكود، مما يوفر وضوحًا مفاهيميًا عميقًا يساعدك على التكيف مع أي تحدي في البرمجة. هيكل الدورة يتم تنظيم هذه الدورة في مسار تعليمي تقدمي لمساعدتك على بناء الثقة بشكل منهجي. يحتوي كل قسم على مجموعة متنوعة من الأسئلة المصممة لاختبار السرعة والدقة.
  • الأساسيات / الأسس: تركز على بناء جملة Python وR الأساسي وأنواع البيانات والعمليات الأساسية. سيتم اختبار قدرتك على التعامل مع السلاسل والقوائم والقواميس وتدفق التحكم الأساسي، والتي تشكل العمود الفقري لأي نص برمجي للبيانات.
  • المفاهيم الأساسية: تنتقل إلى قلب مكتبات علوم البيانات مثل Pandas وNumPy وSQL. هنا، ستتعامل مع الأسئلة المتعلقة باختيار البيانات، وتصفيتها، وربط الجداول، والتجمعات الإحصائية الأساسية.
  • المفاهيم المتوسطة: تتحدىك في أنماط تنظيف البيانات، وهندسة الميزات، وتحليل البيانات الاستكشافية (EDA). سوف تتعلم كيفية التعامل مع القيم المفقودة والقيم المتطرفة وتحويلات البيانات المعقدة بكفاءة.
  • المفاهيم المتقدمة: تغطي ممارسات الترميز المحسنة، بما في ذلك التوجيه وتطبيق الوظائف المخصصة (تطبيق/خريطة) وإنشاء خطوط أنابيب التعلم الآلي المعقدة. يختبر هذا القسم قدرتك على كتابة تعليمات برمجية قابلة للتطوير وعالية الأداء.
  • سيناريوهات العالم الحقيقي: تقدم تعليمات برمجية "معطلة" أو مجموعات بيانات فوضوية حيث يجب عليك تحديد الخطأ المنطقي أو المسار الأكثر كفاءة للحصول على رؤية عمل محددة. يحاكي هذا المهام اليومية لعالم بيانات محترف.
  • مراجعة مختلطة / اختبار نهائي: محاكاة شاملة لمقابلة فنية محددة بوقت. يتم سحب هذا القسم من جميع الفئات السابقة للتأكد من أنه يمكنك التنقل بين مواضيع مختلفة تحت الضغط.
نموذج لأسئلة التدريب السؤال 1 في بيئة Python التي تستخدم Pandas، لديك DataFrame يسمى df مع عمود "المبيعات". أي من الأوامر التالية سيعيد النسبة المئوية التسعين لعمود "المبيعات"؟
  • الخيار 1: df['Sales'].quantile(0.9)
  • الخيار 2: df['Sales'].percentile(90)
  • الخيار 3: df['Sales'].mean(0.9)
  • الخيار 4: df['Sales'].median(0.9)
  • الخيار 5: df['Sales'].stat('90%')
الإجابة الصحيحة: الخيار 1 شرح الإجابة الصحيحة: في Pandas، يتم استخدام طريقة .quantile() لحساب القيمة عند نقطة كمية محددة. يؤدي تمرير 0.9 كوسيطة إلى حساب النسبة المئوية التسعين بشكل صحيح. شرح الإجابات الخاطئة:
  • الخيار 2: لا توجد طريقة .percentile() في واجهة برمجة تطبيقات سلسلة Pandas القياسية؛ يعد هذا ارتباكًا شائعًا مع np.percentile() الخاص بـ NumPy.
  • الخيار 3: لا يستخدم الأسلوب .mean() وسيطة عائمة لحساب الكميات؛ فهو يحسب المتوسط الحسابي.
  • الخيار 4: تحسب طريقة .median() النسبة المئوية الخمسين ولا تقبل قيمة كمية مخصصة كوسيطة موضعية بهذه الطريقة.
  • الخيار 5: .stat() ليست طريقة Pandas صالحة لاسترداد مقاييس توزيع محددة مثل النسب المئوية.
السؤال 2 عند تدريب نموذج الانحدار الخطي، ما هو الغرض الأساسي لحساب عامل تضخم التباين (VIF) لكل متغير مستقل؟
  • الخيار 1: للتحقق من القيم المتطرفة في المتغير التابع.
  • الخيار 2: لقياس قوة العلاقة الخطية بين المعالم والهدف.
  • الخيار 3: لاكتشاف وجود علاقة خطية متعددة بين المتغيرات المستقلة.
  • الخيار 4: لتحديد ما إذا كانت البقايا يتم توزيعها بشكل طبيعي.
  • الخيار 5: لحساب قيمة R-squared للنموذج النهائي.
الإجابة الصحيحة: الخيار 3 الإجابة الصحيحة الشرح: يقيس VIF مقدار زيادة التباين في معامل الانحدار المقدر بسبب العلاقة الخطية المتداخلة. يشير VIF المرتفع (عادةً ما يكون أعلى من 5 أو 10) إلى أن المتغير يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالمتنبئين الآخرين. شرح الإجابات الخاطئة:
  • الخيار 1: يتم استخدام VIF لتحليل علاقة الميزات، وليس لتحديد القيم المتطرفة في المتغير المستهدف.
  • الخيار 2: يتم استخدام معاملات الارتباط أو درجات أهمية الميزة لهذا، وليس VIF.
  • الخيار 3: يقيس VIF على وجه التحديد العلاقة الخطية المتعددة، وليس توزيع المتبقي (الذي يتم التحقق منه من خلال مخططات Q-Q أو اختبارات Shapiro-Wilk).
  • الخيار 5: R-squared هو مقياس مدى ملاءمة النموذج، بينما VIF هو تشخيص للمتنبئات الفردية.
البدء مرحبًا بك في اختبارات أفضل الممارسات لمساعدتك في الاستعداد لتحديات ترميز علوم البيانات.
  • يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد تريد
  • هذا بنك أسئلة أصلي ضخم
  • يمكنك الحصول على الدعم من المدربين إذا كانت لديك أسئلة
  • يحتوي كل سؤال على شرح مفصل
  • متوافق مع الهاتف المحمول مع تطبيق Udemy
  • ضمان استرداد الأموال لمدة 30 يومًا إذا لم تكن راضيًا
نأمل أن تكون مقتنعًا الآن! وهناك الكثير من الأسئلة داخل الدورة. انضم إلينا اليوم لاتخاذ الخطوة التالية في مسيرتك المهنية في مجال علوم البيانات.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)

اغلق مانع الاعلانات لتحصل على الدورة



0 تعليقات