الاثنين، 31 مايو 2021

Front-end vs Back-end

ما هو الـ Front-end development ؟

إن الـ Front-end الخاص بالموقع هو ما تراه وتتفاعل معه في المتصفح، فهي تمثل واجهة المستخدم من نصوص أو ألوان أو أزرار أو صور. لو أردت مثلا أن تطور موقعا خاصا بمطعم فستضع المعلومات الخاصة بالمطعم سواء كان عنوان المطعم أو صورا للأطباق التي يقدمونها حتى يجذب الموقع العملاء. كل هذا يتم باستخدام تقنيات الـ Front-end.

لغات الـ Front-end

هناك ثلاث لغات أساسية:

HTML : هي لغة بناء هيكل الموقع الذي سيتم عرضه في المتصفح.

CSS: تأتي مع لغة HTML ومنها تقوم بتحديد تنسيق الموقع من ألوان و تصميم وخطوط.

Javascript: هي لغة برمجة تستخدم أكثر في العناصر التفاعلية في الصفحة كالقوائم المنسدلة واستمارت الاتصال.

بالإضافة لهذه اللغات الأساسية توجد بعض الإضافات اللازمة لبناء أي موقع، على سبيل المثال بعض المكتبات الخاصة بـ CSS كمكتبة Bootstrap أو Materialize، بعض أطر العمل الخاصة بلغة Javascript كإطار Angular أو Vue أو React (مع ملاحظة أن React تعتبر مكتبة)، وبعض الإضافات الخاصة بـ CSS أيضا كـ SASS أو LESS.

ما هو الـ Back-end Development ؟

يقصد بال Back End هو ذلك الجزء الذي يتم بنائه ليعمل على الربط بين مجموعة الصفحات والبيانات والتطبيقات المختلفة، وفي المعنى الآخر هو الجزء الذي يتم تنفيذه وقرائته من خلال ال Server ويهتم بالتحقق من استقبال البيانات وارسالها بشكل صحيح من والى المتصفح...وبكل تأكيد هذا الجزء من الشيفرة البرمجية لا يكون ظاهرا على المتصفح، وإنما تظهر نتائجه ..^^

إذن ما هي المهارات اللازمة لأن أعمل كمطور Back End ؟!

أهم المهارات المطلوبة هي قدرتك على الربط بين قواعد البيانات، والتطبيقات والتعامل معها ضمن ال Server..وهذا يعني أنه يلزمني تعلم لغة تهتم وتتعامل مع السيرفر وتقوم بهذه المهام ومن هذه اللغات أو المتطلبات الي يجب أن أتعلمها أو أن أعلمها هي

لغة سيرفر مثل ( PHP OR ASP.net OR Python ..الخ)

مجموعة من الأدوات مثل (Mysql OR Oracle OR SQL Server) وبكل تأكيد هذه تأتي بعد تعلمك أو معرفتك ل SQL(Structure Query Language) مثل جمل الإستعلام والتحديث والحذف والإضافة ..الخ

بيئة عمل مثل (Yii Framework أو Zend ..الخ)

أن تتعلم ال version control مثل ال Git أو ال SVN ..

من الأمور المهمة لدى هذا النوع من المطورين عملية التوثيق للشيفرة البرمجية...ونظام التشغيل الذي يستخدمه عادة مطوروا هذا النوع هو Linux.

هذا هو ال Back End وبكل تأكيد هناك حد أدنى من المتطلبات لتبدأ عالمك لكن تأكد أنه يجب أن تملك الحد الأدنى من المهارة الذي يؤهلك للبحث والبدء بالعمل، والجميل في هذا النوع أنك في تحد دائم مع المشاكل ووظفيتك هنا أكثر حساسية لتعاملها المباشرة مع البيانات والخوف من الإختراق أو اتلاف البيانات أو عدم تنفيذ الوظائف بشكل جميل ..عيش التحدي ^^.

الاثنين، 17 مايو 2021

What's SDLC

جالى سؤال على المسجات من شخص معرفة لما شافنى كاتب بوست على صفحتى الشخصية أية هو SDLC فحبيت أن أكتب بوست يوضح أية هو و أشركة هنا كمان عشان الناس تستفيد :-

SDLC

Software Development Life Cycle

أية دا ولازمتة أية هنعرف فى السطور القليلة الى جاية
كتير من المبرمجين بيقع فى مشكلة كبيرة أن أول ما يجيلة أى بروجيكت بيبدء شغل فى من غير ما يعمل Life Cycle للبروجيكت و دا بيسمى بالـ Ad Hoc Approach: و دا خطا طبعا و بيبقى عائق كبير فى المستقبل و مبنقدرش نطور فى البروجيكت عشان كدا لازم نبدء فى SDLC و بأختصار الى هو "دورة حياة المشروع" الـ SDLC لية عدة مراحل “Phases” لازم بنمشيها بأتقان تعالوا ناخد بريف سريع عنهم :-

1. First Stage Planning
• Project Initiation
• Project Management
2. Second Stage Analysis
• Analysis Strategy
• Requirements Gathering
• System proposal
3. Third Stage Design
• Design
4. Fourth Stage Implementation
5. Fifth Stage Test
6. Six Stage Deployment

7. Seven stage Support

فى عدة Framework الناس بتمشى عليها منها :-

• Code and fix

• Incremental بيتم أستخدام فى مشاريع التطبيقات العام و لكن لها سلبيات كتير

• Agail و بتعتبر سلسة جدا من ناحية سرعة التسليم و سهولة الأستخدام و بتهتم برضا الزبون

طبعا عمر ما نقدر نوصل لكم المعلومات الى تساعدنى فى بناء الـ Model مرورأ بالـ Phase المذكورة فوق دى بأى من الـ Framework و أكيد المعلومات مش هجبها من الشارع فكان لازم يبقى فى مصدر للـ SDLC و فعلا أستقروا على الاتى

• Interview

1. مع الـ Stack Holders

2. الشخص المعنى بالادارة للجهة الطالبة للمشروع

• JAD “Joint Application Development”

و دى طريقة حديثة تقدر من خلالها تحدد متطلبات , احتياجات العميل للمشروع و بتبقى من خلال أجتماعات وورش عمل و بتبقى مع العميل و فريق العمل فى المنظومة.

• Questionnaires

• Document Analysis

• Observation

و بكدا أكون لميت الـSDLC فى بوست صغير طبعا فى تفاصيل أكتر من كدا بس عليكم و على العم جوجل

What's Data Mining

Data Mining

التنقيب فى البيانات و هو يعتمد على التسلسل الهرمى فى Data Pyramids و الذى يتمثل فى الأتى :

· Data

· Information

· Knowledge

· Wisdom

الـ DM يكون فى مرحلة Knowledge لذا يطلق على الـ DM ما يسمى بالـ Knowledge Discovery و عشان اقدر أوصل للمرحلة دى لازم نمر بمراح الـ Process الخاص بالـ DM و و أحنا بنعمل mining in large data base و الـ Process بتحمل صفتين و هما كالاتى (Interactive – iterative ) هى كالاتى :

Data Integrated

و هى مرحلة تجميع البياناتبصورة موحدة بسبب مصادرها المختلفة

Data Cleaning

و هى مرحلة معالجة و تنظيف البيانات من أى مشاكل

Data Warehouse

وهى مرحلة تجميع البيانات فى مكان موحد يطلق علية Data Warehouse

Selection " Task Relevant Data"

وفى هذه المرحلة يتم تحديد البيانات المطلوبة أستخراج منها المعلومات المطلوبة

Data Mining

و هى مرحلة الوصول للمعلومات المطلوبة

Pattern Evaluation "Knowledge"

و هى مرحلة رؤية لأخر مرحلة فى الـ DM و الوثوق بالنتيجة و أذا وجد شىء يحتمل نسبة الخطء يتم أعادة الـ Process مرة أخرى أذا لم نصل للـ Pattern المطلوب و هذا ما يسمى بالـ Iterative هكذ يكون قد تم الـ Data Mining Task و يوجد نوعين من الـ Task و هما كالاتى :

Predictive "Classifications – Prediction"

لمعرفة التصنيف او القيمة المفقودة

Descriptive "Association Rules - Clustering – Outlier Analysis"

ما هى القاعدة او العلاقة او سبب التشابة

يوجد عدة تحديات سوف تواجهنا اثناء تنفيذ الـ DM Task و هى كالاتى :-

· Scalability

· Dimensionality

· Heterogeneous and complex data "Integrated Data"

· Data Quality " Cleaning Data"

· Data Distribution

· Privacy Preservation

تعالوا بقى نكلم عن الـ Data Preparation and Processing

و هى ان نبدء نعمل Integrated ثم نقوم بعمل cleaning ثم يتم نقل الـ Data إلى data warehouse وهنا يكون أسمها clean data ثم نقوم بعمل selection للـ data المطلوبة و دا بيكون مرتبط بالـ Goal Identification و نقوم بنقلها Transformation للبدء بالعمل عليها

Some Information For AI & ML & DL

• الـ Machine Learning هو أحد فروع الـ Artificial Intelligence

• ال ML  نقوم بأستخدام من أجل تصميم Algorithm لأستخدامها فى الـData Science , Data Mining , Artificial Intelligence 
• ال ML  بينقسم لثلاث أنواع :-
• Supervised Learning
1. Classification "SVC"
2. Regression "SVR"
• Unsupervised Learning
1. Clustering "Kmeans"
2. Dimensionality "PCA"
• Reinforcement Learning 
• يندرج الـ  Deep Learning  ضمن أحد الادوات المستخدمة بجانب الـ Machine Learning  و هو تم أستخدامة فى بداية   عام 2006
• من أشهر الـ Algorithm المستخدمة فى مجال الـ Deep Learning و مجال AI  هى :-
1. Deep Neural Network
2. Convolutional Neural Network
3. Recurrent Neural Network
• و من أشهر الـ Libraries  المذكورة فى البوست الخاص بالـ Python Libraries  فى مجال Deep Learning  هى كالاتى :-

Theano
TensorFlow
Lasagne
Keras
MXnet

What do I need to know to be a Data Scientist

What do I need to know to be a Data Scientist?

You need to understand data. Know how to explore it and how to use statistical and analytical techniques
You need to be able to query and manipulate data sets into required formats using Transact-SQL
You need to be able to present data in a meaningful way by using tools such as Excel or Power BI.
You need to understand statistics, and its role in gaining insights from data.
You need to know how to use a statistical programming language such as R or Python.
You need to be able to perform data transformation, cleansing and some statistical analysis
You must understand data science concepts such as machine learning, algorithms , conditional probability etc
You must be able to create machine learning models, and how to evaluate them
You must be able to use machine learning to generate predictions and solve problems
You must learn how to use tools such as Microsoft Azure HDInsight , Scala, Spark etc