الآخر الأسئلة

  1. اهلا بك randa استخدمي هذا الكود سيساعدك في مشكلتك #include<iostream> #include<stack> #include<string> using namespace std; // Function to check whether two characters are opening // and closing of same type. bool ArePair(char opening,char closing) { if(opening == '(' && clo‫اقرأ المزيد

    اهلا بك randa

    استخدمي هذا الكود سيساعدك في مشكلتك

    #include<iostream>
    #include<stack>
    #include<string>
    using namespace std;
    // Function to check whether two characters are opening 
    // and closing of same type. 
    bool ArePair(char opening,char closing)
    {
        if(opening == '(' && closing == ')') return true;
        else if(opening == '{' && closing == '}') return true;
        else if(opening == '[' && closing == ']') return true;
        return false;
    }
    bool AreParanthesesBalanced(string exp)
    {
        stack<char>  S;
        for(int i =0;i<exp.length();i++)
        {
            if(exp[i] == '(' || exp[i] == '{' || exp[i] == '[')
                S.push(exp[i]);
            else if(exp[i] == ')' || exp[i] == '}' || exp[i] == ']')
            {
                if(S.empty() || !ArePair(S.top(),exp[i]))
                    return false;
                else
                    S.pop();
            }
        }
        return S.empty() ? true:false;
    }
    
    int main()
    {
        /*Code to test the function AreParanthesesBalanced*/
        string expression;
        cout<<"Enter an expression:  "; // input expression from STDIN/Console
        cin>>expression;
        if(AreParanthesesBalanced(expression))
            cout<<"Balanced\n";
        else
            cout<<"Not Balanced\n";
    }

     

    قراءة أقل
    • 1

عاوزة شخص يفهمني عن ايه الفلوشارت بتحليل البيانات، لاني كتير حاولت افهمه بس لا اعرف ما فائدته ولماذا نعمله..

  1. عندما ندرس عملية لتحسينها أو دراسة مصادر الخطأ فيها فإننا نستخدم وسائل مساعدة. من أهم هذه الوسائل مخططات لرسم العملية نفسها. هناك العديد من المخططات مثل Flowchart والتي تخدم أغراضا مختلفة.   هذه المخطط يُظهر التسلسل المنطقي الذي تحدث به العملية ازدو قد  يُظهر الفواقد في العملية أو يربط الأحداث بالأم‫اقرأ المزيد

    عندما ندرس عملية لتحسينها أو دراسة مصادر الخطأ فيها فإننا نستخدم وسائل مساعدة. من أهم هذه الوسائل مخططات لرسم العملية نفسها. هناك العديد من المخططات مثل Flowchart والتي تخدم أغراضا مختلفة.   هذه المخطط يُظهر التسلسل المنطقي الذي تحدث به العملية ازدو قد  يُظهر الفواقد في العملية أو يربط الأحداث بالأماكن أو يربط الأحداث بالموارد أو الماكينات.

    قراءة أقل
    • 0

ما هو المسار الصحيح لتعلم علم البيانات وما هو الوقت الكافي للتعلم اني اعلم ان لاحد للتعلم ولكني اقصد ماهو الوقت الكافي لكي اكون متمكن ولو بشكل مبتدئ وارجو وضع خريطة لمسار التعلم اعلم ان السؤال طويل ولكن

  1. علم البيانات مجال ضخم جدًا! يمكنك تعلم "علم البيانات" من خلال المصادر المتوفرة على الإنترنت بشكل أفضل من التعلم في الكثير من الجامعات حول العالم. بداية يمكن تقسيم علم البيانات إلى فرعين: تحليل البيانات (data analysis) وتعلم الآلة (machine learning) ويوجد تداخل طبعاً بين هذين الفرعين. أفضل دورة للدخو‫اقرأ المزيد

    علم البيانات مجال ضخم جدًا!

    يمكنك تعلم “علم البيانات” من خلال المصادر المتوفرة على الإنترنت بشكل أفضل من التعلم في الكثير من الجامعات حول العالم.

    بداية يمكن تقسيم علم البيانات إلى فرعين: تحليل البيانات (data analysis) وتعلم الآلة (machine learning) ويوجد تداخل طبعاً بين هذين الفرعين.

    أفضل دورة للدخول في مجال machine learning هي الدورة التي يقدمها الأستاذ في جامعة ستانفورد Andrew Ng وهي مجانية.

    رابط الدورة: Machine Learning | Coursera.

    هذه الدورة هي لفهم الأمور والأساسيات. تحتاج قبل دخول الدورة معلومات ابتدائية فقط في البرمجة ومستوى عادي في الرياضيات (الدورة لا تركز على جانب الرياضيات بل تركز أكثر على جانب فهم آلية عمل خوارزميات machine learning).

    بعد ذلك ( أو مع ذلك ) يمكنك التعلم من كتاب

    اسم الكتاب: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition

    هذا الكتاب ممتاز ورائع ويعلمك كيفية بناء برامج machine learning و deep learning باستخدام Python وأقوى المكتبات في هذا المجال (Scikit-learn + TensorFlow).

    لقراءة الكتاب عليك أن تتعلم مبادئ Python وبعض المكتبات الأساسية في مجال علم البيانات خاصة Pandas و Matplotlib (الكتاب يحتوي على مصادر لتعلم هذه المكتبات). والكتاب متوفر على الشبكة كملف PDF.

    وهُنا مقالة نُشرت على منصة goask تتكلم عن علم البيانات: علم البيانات والذكاء الإصطناعي

    وأفضل مكان لتطبيق ما تتعلمه والتعلم من الخبراء هو Kaggle:

    رابط الموقع: Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community

    على هذا الموقع هناك قسم لمجموعات البيانات (datasets) ولكل منها تستطيع أن ترى تحليلات البيانات التي أجراها الآخرون. وهناك أيضاً قسم لمنافسات machine learning حيث يمكنك أن تتدرب بعد أن تتعلم من الكتاب الذي ذكرته لك. ويحتوي الموقع أيضاً على مصادر تعليمية متعددة.

    وهُنا بعض النصائح المقتبسة من خبراء في علم البيانات:

    النصيحة الذهبية لك، علم البيانات غير مفيد بدون فهمك للحالة التي تقوم بدراستها او دعني أقول ال Business الذي يقوم بتطبيق علم البيانات، لانك كعالم بيانات المطلوب منك تقديم اكتشافات وملاحظات Insights and Observations من البيانات وتقديم شرح كافي لها بإسقاطه على العمل الذي تقوم بتحليله، مثلا تخيل انك تقوم بتحليل بيانات لمطعم بيتزا واكتشفت وجود زيادة على التوصيل المنزلي في بعض التواريخ، لا يكفي ان تقول لصاحب الشركة هذه الحقيقة، يجب عليك البحث أكثر وتقديم معلومة مفيدة أكثر مثل: عندما كان هنالك مباراة مهمة لكرة القدم ازدادت طلبات التوصيل المنزلي، هنا فقط أنت كعالم بيانات تكون قد أكملت مهتمك وقمت بتحويل البيانات الخام إلى ذهب.

    قراءة أقل
    • 0