Data Science NumPy & Pandas - Practice Questions 2026

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 :

Master NumPy وPandas: أسئلة ممارسة علوم البيانات 2026 مرحبًا بك في اختبارات الممارسة الأكثر شمولاً والمصممة لمساعدتك على إتقان الركائز الأساسية لعلم بيانات Python: NumPy وPandas. في عام 2026، سيكون الطلب على محترفي البيانات الذين يمكنهم معالجة البيانات وتنظيفها وتحليلها بدقة أعلى من أي وقت مضى. تم تصميم هذه الاختبارات التدريبية لسد الفجوة بين المعرفة النظرية والتنفيذ العملي. لماذا يختار المتعلمون الجادون هذه الاختبارات التدريبية؟ يفهم المتعلمون الجادون أن مشاهدة البرامج التعليمية ليست سوى نصف المعركة. يأتي الإتقان الحقيقي من اختباره على حالات الحافة والفروق الدقيقة في بناء الجملة وتحسين الأداء. توفر هذه الدورة التدريبية ما يلي:

• إمكانية إعادة الاختبار: يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات حسب رغبتك لضمان الإتقان التام.
• بنك الأسئلة الأصلي: يمكنك الوصول إلى مجموعة كبيرة وفريدة من الأسئلة المصممة لتقليد المقابلات الفنية وبيئات الشهادات في العالم الحقيقي.
• دعم الخبراء: تحصل على دعم مباشر من المعلمين إذا كانت لديك أسئلة بخصوص أي مفهوم أو مشكلة محددة.
• تفسيرات شاملة: يتضمن كل سؤال شرحًا تفصيليًا لضمان فهمك "لماذا" وراء كل إجابة.
• التعلم أثناء التنقل: متوافق تمامًا مع الهاتف المحمول مع تطبيق Udemy للدراسة في أي وقت وفي أي مكان.
• التعلم الخالي من المخاطر: ضمان استرداد الأموال لمدة 30 يومًا إذا لم تكن راضيًا عن محتوى الدورة التدريبية.

هيكل الدورة التدريبية: يتم تنظيم الاختبارات بشكل استراتيجي لإرشادك خلال تقدم التعلم المنطقي:

• الأساسيات / الأسس: تركز على المطلق الأساسيات، مثل إنشاء المصفوفات في NumPy وSeries/DataFrames في Pandas. سيتم اختبارك على أنواع البيانات والأشكال والفهرسة الأساسية.
• المفاهيم الأساسية: تغطي العمليات الأساسية بما في ذلك التوجيه والبث وطرق Pandas الأساسية مثل التصفية والفرز. يضمن هذا القسم أن تكون "ذاكرتك العضلية" الخاصة بمهام الترميز اليومية حادة.
• المفاهيم المتوسطة: تنتقل إلى تحويل البيانات. توقع طرح أسئلة حول عمليات GroupBy، والجداول المحورية، ودمج/الانضمام إلى مجموعات بيانات متعددة، والتعامل مع الهياكل متعددة الفهارس.
• المفاهيم المتقدمة: تتحدى قدرتك على تحسين التعليمات البرمجية. تشمل المواضيع ضبط الأداء، وإدارة الذاكرة لمجموعات البيانات الكبيرة، ووظائف النوافذ، ووظائف NumPy المعقدة.
• سيناريوهات العالم الحقيقي: أسئلة ظرفية حيث يجب عليك تنظيف البيانات "القذرة"، والتعامل مع القيم المفقودة (NaNs)، وإعداد مجموعات البيانات لنماذج التعلم الآلي.
• مراجعة مختلطة / اختبار نهائي: محاكاة شاملة لبيئة احترافية، تمزج جميع مستويات الصعوبة والمواضيع لاختبار مدى احتفاظك بها السرعة.

نموذج لأسئلة التدريب السؤال 1 لديك مصفوفة NumPy $A$ محددة كـ A = np.array([[1, 2], [3, 4]]). ما هي نتيجة np.sum(A, axis=1)؟

• الخيار 1: [4, 6]
• الخيار 2: [3, 7]
• الخيار 3: [10]
• الخيار 4: [[1, 2], [3, 4]]
• الخيار 5: خطأ

الإجابة الصحيحة: الخيار 2إجابة صحيحة Explanation: في NumPy، يشير المحور=1 إلى المحور الأفقي (الصفوف). عند الجمع عبر المحور = 1، فإنك تقوم بجمع العناصر الموجودة في كل صف. الصف 1 ($1 + 2$) يساوي 3، والصف 2 ($3 + 4$) يساوي 7. وينتج عن ذلك المصفوفة [3, 7]. شرح الإجابات الخاطئة:

• الخيار 1: سيكون هذا نتيجة np.sum(A, axis=0)، والذي يتم جمعه عموديًا أسفل الأعمدة.
• الخيار 3: هذه هي نتيجة np.sum(A) بدون محور المحدد، والذي يوفر المجموع العام لجميع العناصر.
• الخيار 4: هذه مجرد المصفوفة الأصلية؛ لم يحدث أي جمع.
• الخيار 5: بناء الجملة صالح تمامًا في NumPy، لذلك لا يتم تشغيل أي خطأ.

السؤال 2 في Pandas، ما هي الطريقة الأكثر فعالية لملء القيم المفقودة في DataFrame بثابت محدد؟

• الخيار 1: df.replace(np.nan, value)
• الخيار 2: df.dropna()
• الخيار 3: df.fillna(value)
• الخيار 4: df.apply(lambda x: value if pd.isna(x) else x)
• الخيار 5: df.isna() = value

الإجابة الصحيحة: الخيار 3 شرح الإجابة الصحيحة: طريقة .fillna() هي وظيفة Pandas المتخصصة والمدمجة والمصممة خصيصًا للتعامل مع البيانات المفقودة. تم تحسينه بشكل كبير للأداء عبر DataFrames الكبيرة مقارنةً بطرق الاستبدال أو التكرار العامة. شرح الإجابات الخاطئة:

• الخيار 1: بينما يعمل .replace()، فهو أكثر تكلفة من الناحية الحسابية لأنه يبحث عن قيم محددة بدلاً من التركيز فقط على قناع البت الفارغ الداخلي.
• الخيار 2: تقوم هذه الطريقة بإزالة الصفوف أو الأعمدة التي تحتوي على قيم مفقودة بالكامل بدلاً من تعبئتها.
• الخيار 3: استخدام يعد .apply() مع دالة lambda أبطأ بشكل ملحوظ لأنه يفرض التكرار على مستوى Python على كل عنصر، مما يفقد فوائد التوجيه.
• الخيار 5: هذا بناء جملة Python غير صالح. لا يمكنك تعيين قيمة مباشرة لاستدعاء دالة.

نأمل أن تكون مقتنعًا الآن! هناك المئات من الأسئلة الأخرى في انتظارك داخل الدورة التدريبية للتأكد من أنك تصبح محترفًا ماهرًا في 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)