تجاوز إلى المحتوى الرئيسي

مراجعة مكثّفة

ملخص المهارات الرقمية توجيهي: قوانين وأفكار

القوانين والأفكار الأساسية لكل درس في مادة المهارات الرقمية، مبنية من المنهج المقرّر. هذه نظرة سريعة — افتح الملخص كاملاً مع البطاقات والأسئلة داخل TawjihiAI.

افتح الملخص كاملاًكل المواد

الخوارزميات والبرمجة

دورة حياة تطوير النظام (SDLC)

دليل منهجي شامل لمراحل تطوير البرمجيات ونماذجها، يضمن فهم كيفية الانتقال من الفكرة إلى النظام الجاهز بكفاءة وجودة عالية.

مراحل دورة حياة تطوير النظام (SDLC)

  • التخطيط وتحليل المتطلبات ← تحديد النطاق والجدوى
  • تحديد المتطلبات ← إصدار وثيقة (SRS)
  • التصميم ← إعداد وثيقة (DDS) + تحديد المدخلات والمخرجات
  • التطوير ← كتابة الكود (Coding) + المراجعة

الخوارزميات

الخوارزمية هي سلسلة خطوات منطقية لحل المسألة، وتُترجم برمجياً عبر Pseudocode أو Flowcharts لضمان الدقة والفاعلية.

دورة حياة حل المسألة البرمجية

  • فهم وتحليل المسألة ← تحديد المدخلات والمخرجات وطريقة المعالجة.
  • تصميم الحل ← كتابة خوارزمية أو رسم مخطط سير العمليات (Flowchart).
  • كتابة البرنامج ← ترجمة الخوارزمية إلى لغة برمجة (مثل Python).
  • التنفيذ والاختبار ← تجربة سيناريوهات متعددة للتأكد من الصحة.

هياكل تراكيب البيانات

دليل شامل لتنظيم وتخزين البيانات بكفاءة باستخدام هياكل بايثون المدمجة وأنواع البيانات المجردة (ADT).

عمليات المكدس (Stack Operations)

  • push(item) ← إضافة عنصر جديد.
  • pop() ← حذف العنصر الأخير.
  • peek/top ← استعراض العنصر في القمة دون حذفه.
  • size ← إرجاع عدد العناصر.

الدالة الراجعة (Recursion Function)

الدالة الراجعة هي دالة تستدعي نفسها لحل مشكلة عبر تقسيمها إلى مشكلات فرعية أصغر، معتمدة على 'حالة أساسية' لإنهاء الاستدعاء وتجنب التكرار اللانهائي.

المفاهيم الجوهرية

  • الدالة الراجعة ← دالة تستدعي نفسها مرات عديدة.
  • الاستدعاء الذاتي ← أداء المهمة نفسها باستخدام عناصر (Parameters) مختلفة.
  • الحالة الأساسية (Base Case) ← شرط التوقف لمنع الاستدعاء اللانهائي.
  • المكدس (Stack Frame) ← هيكل بيانات لتتبع حالة كل استدعاء والعودة للنقطة الصحيحة.

الحزم (Packages)

Mastering code organization through Modules (reusable files) and Packages (hierarchical directories) to enhance project efficiency and maintainability.

Workflow: Creating User-Defined Packages

  • 1. Create directory + `init.py`.
  • 2. Save modules (.py files) inside the directory.
  • 3. Import in main script: `from package_name import module_name`.
  • 4. Call functions: `module_name.function_name()`.

تحليل البيانات

مقدمة في تحليل البيانات

A comprehensive guide to the data analysis lifecycle, types of data, and the four analytical approaches used to transform raw data into actionable decisions.

The 7-Stage البيانات Analysis Lifecycle

  • 1. Defining Objectives ← Understanding the problem.
  • 2. Prepare ← Determining data needs + organization.
  • 3. البيانات Collection ← Gathering via surveys, observations, or databases.
  • 4. البيانات Cleaning ← Removing errors, duplicates + handling missing values.

تقنيات تحليل البيانات

A comprehensive guide to data collection, exploration, and analysis tools, focusing on the transition from raw data to actionable insights.

Python Libraries for Analysis

  • Pandas ← البيانات processing + Table manipulation
  • PySpark ← Big البيانات handling
  • NumPy ← Numerical Python + Matrix/Math operations
  • Scikit-learn ← Machine Learning + Classification/Regression

علاقة السبب والنتيجة في البيانات

يغطي هذا الدرس المنهجي خطوات التعامل مع البيانات باستخدام لغة بايثون، بدءاً من تثبيت المكتبات الخارجية، مروراً باستيراد ملفات البيانات (CSV)، وصولاً إلى إجراء التحليلات الإحصائية الوصفية وتمثيل البيانات بيانياً باستخدام مكتبات متخصصة.

تمثيل البيانات بيانياً

  • fig-11 شكل توضيحي: تمثيل البيانات بيانياً شكل مستخرج من صفحة 139 يدعم شرح القسم.
  • /images/notes/tawjihi-g12-digital-skills-s1-u2-t3/fig-11.webp ready تمثيل البيانات بيانياً definition يتم اختصار اسم مكتبة `matplotlib.pyplot` بـ `plt` لتسهيل كتابة الأوامر البرمجية.
  • جمع البيانات وتحليلها باستخدام برمجية بايثون — يغطي هذا الدرس المنهجي خطوات التعامل مع البيانات باستخدام لغة بايثون، بدءاً من تثبيت المكتبات الخارجية، مروراً باستيراد ملفات البيانات (CSV)، وصولاً إلى إجراء التحليلات الإحصائية الوصفية وتمثيل البيان عند المراجعة: (1) راجع المفاهيم والخطوات العملية في الدرس نفسه.
  • (2) تتبّع الأمثلة والأنشطة كما يعرضها الدرس.

الفرضيات في تحليل البيانات

A guide to mastering causal analysis by distinguishing between true causation and spurious correlation using statistical regression.

Simple الانحدار الخطي (Model)

  • Formula: Y = a + bX
  • X ← Independent Variable (The Cause).
  • Y ← Dependent Variable (The Predicted Effect).
  • a ← Intercept (Initial value).

الفرضيات في تحليل البيانات

دليل منهجي لصياغة واختبار الفرضيات العلمية باستخدام الفرضية الصفرية والبديلة ومستوى الدلالة (α).

خطوات اختبار الفرضيات

  • 1. صياغة الفرضيات (H0, H1).
  • 2. تحديد مستوى الدلالة (غالباً 0.05).
  • 3. جمع البيانات (تجارب/مسوحات).
  • 4. إجراء الاختبار الإحصائي (مثل اختبار t أو Z).

إنترنت الأشياء

مقدمة في إنترنت الأشياء (IoT)

بطاقة مرجعية سريعة لمفهوم IoT وخصائصه وتقنياته.

المفهوم

  • IoT = أجهزة مادية بحسّاسات واتصال تتبادل البيانات عبر الإنترنت.
  • المكوّنات: حسّاسات + اتصال + معالجة/برمجيات.

طبقات إنترنت الأشياء: الهيكلية والوظيفة

بطاقة مرجعية لبنى IoT ووظائف طبقاتها.

السبع طبقات

  • الأشياء ← الاتصال ← الحوسبة الطرفية/الضبابية ← تجميع ← تجريد ← التطبيقات ← التعاون والعمليات.
  • البيانات تتدفّق صعوداً.

الشبكات اللاسلكية وتقنيات الاتصال المختلفة

بطاقة مقارنة سريعة لبلوتوث/واي فاي/زيجبي.

البلوتوث

  • مدى قصير، طاقة منخفضة.
  • أجهزة قريبة (سماعات/ساعات).

تطبيقات إنترنت الأشياء

بطاقة مرجعية لـSatellite IoT وتطبيقات IoT.

Satellite IoT

  • تغطية المناطق النائية عبر الأقمار.
  • مزايا: تغطية شاملة وموثوقية.
  • تحدّيات: كلفة، تأخير، طاقة.

الذكاء الاصطناعي

مقدمة في شجرة البحث

بطاقة مرجعية لعناصر شجرة البحث وحيّز الحالة.

الألعاب

  • 8-Puzzle: ترتيب/تحريك الفراغ.
  • XO: لوحة/وضع علامة/ثلاث متتالية.

استراتيجيات البحث في الذكاء الاصطناعي

بطاقة مرجعية لطرائق البحث الأعمى والمستنير وA*.

A*

  • f = g (تكلفة) + h (تقدير).
  • القبول + الاتساق ⇒ حلّ أمثل.
  • IDA*: موفّر ذاكرة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام لغة البرمجة بايثون

بطاقة مرجعية للبحث التنافسي وMiniMax وألفا–بيتا.

البحث التنافسي

  • وكلاء متنافسون (ألعاب ثنائية).
  • لعبة محصّلتها صفر: مكسب=خسارة.
  • شجرة اللعبة بأدوار متناوبة.

أسئلة شائعة

ما هو ملخص المهارات الرقمية للتوجيهي؟

صفحات مراجعة مختصرة لمادة المهارات الرقمية تجمع القوانين والأفكار الأساسية ونصائح الامتحان لكل درس.

هل هي مبنية على المنهج؟

نعم — مبنية من المنهج المقرّر وتغطي وحدات المادة الرسمية. يمكنك معاينة الملخصات داخل TawjihiAI.

أكمل استعدادك في المهارات الرقمية

صفحة المهارات الرقميةأسئلة مع الحلبطاقات تعليميةالأوراق الوزارية السابقةمعجم المصطلحاتالامتحانات المتوقعة

احفظ مواعيدك في التطبيق

بعد التسجيل نحمّل مواعيد موادك تلقائياً — وتتابع العدّ التنازلي من الصفحة الرئيسية.

إنشاء حساب