أفضل دورات علوم البيانات على الإنترنت مرتبة حسب تقييماتك

منذ عام ونصف ، تركت أحد أفضل برامج علوم الكمبيوتر في كندا. بدأت في إنشاء برنامج ماجستير علوم البيانات الخاص بي باستخدام الموارد عبر الإنترنت. أدركت أنه يمكنني تعلم كل ما أحتاجه من خلال edX و Coursera و Udacity بدلاً من ذلك. ويمكنني أن أتعلمه بشكل أسرع وأكثر كفاءة وبجزء بسيط من التكلفة.

أنا على وشك الانتهاء الآن. لقد تلقيت العديد من الدورات التدريبية المتعلقة بعلوم البيانات وراجعت أجزاء أخرى كثيرة. أعرف الخيارات المتاحة ، وما هي المهارات اللازمة للمتعلمين الذين يستعدون لمحلل البيانات أو دور عالم البيانات.لذلك بدأت في إنشاء دليل قائم على المراجعة يوصي بأفضل الدورات لكل موضوع في علم البيانات.

بالنسبة للدليل الأول في السلسلة ، أوصيت ببعض فئات الترميز لعالم البيانات المبتدئ. ثم كانت فئات الإحصاء والاحتمالات. ثم مقدمات لعلوم البيانات. ثم تصور البيانات. كان التعلم الآلي هو الدليل الخامس والأحدث. والآن عدت لأختتم هذه السلسلة بمزيد من الموارد.

فيما يلي ملخص لجميع أدلةي السابقة ، بالإضافة إلى توصيات لـ 13 موضوعًا آخر في علم البيانات.

بالنسبة لكل من الأدلة الخمسة الرئيسية في هذه السلسلة ، أمضيت عدة ساعات في محاولة لتحديد كل دورة تدريبية عبر الإنترنت للموضوع المعني ، واستخراج أجزاء أساسية من المعلومات من مناهجها ومراجعاتها ، وتجميع تقييماتها. كان هدفي هو تحديد أفضل ثلاث دورات متاحة لكل موضوع وتقديمها لك.

لا تحتوي الموضوعات التكميلية الـ 13 - مثل قواعد البيانات والبيانات الضخمة وهندسة البرمجيات العامة - على دورات كافية لتبرير الأدلة الكاملة. لكن خلال الأشهر الثمانية الماضية ، تابعتهم عندما صادفتهم. لقد بحثت أيضًا في الإنترنت عن الدورات التدريبية التي ربما فاتنيها.

بالنسبة لهذه المهام ، لم ألتفت إلى أي شيء آخر غير مجتمع Class Central المفتوح المصدر ، وقاعدة بياناته التي تضم آلاف تقييمات ومراجعات الدورات التدريبية.

منذ عام 2011 ، ظل مؤسس Class Central ، داول شاه ، يراقب الدورات التدريبية عبر الإنترنت عن كثب أكثر من أي شخص آخر في العالم. ساعدني ضوال شخصيًا في تجميع قائمة الموارد هذه.

كيف اخترنا الدورات للنظر فيها

يجب أن تناسب كل دورة داخل كل دليل معايير معينة. كانت هناك معايير خاصة بالموضوع ، ثم معياران شائعان شاركهما كل دليل:

  1. يجب أن يكون عند الطلب أو يُعرض كل بضعة أشهر.
  2. يجب أن تكون دورة تدريبية تفاعلية عبر الإنترنت ، لذلك لا كتب أو دروس للقراءة فقط. على الرغم من أن هذه طرق قابلة للتطبيق للتعلم ، إلا أن هذا الدليل يركز على الدورات التدريبية. يتم أيضًا استبعاد الدورات التدريبية التي تكون مقاطع فيديو بدقة (أي بدون اختبارات أو مهام وما إلى ذلك).

نعتقد أننا غطينا جميع الدورات التدريبية البارزة التي تناسب المعايير في كل دليل. ومع ذلك ، هناك دائمًا احتمال فقدنا شيئًا ما. يرجى إعلامنا في قسم التعليقات بكل دليل إذا تركنا دورة تدريبية جيدة.

كيف قمنا بتقييم الدورات

قمنا بتجميع متوسط ​​التقييمات وعدد المراجعات من Class Central ومواقع المراجعة الأخرى لحساب متوسط ​​التقييم المرجح لكل دورة. لقد قرأنا المراجعات النصية واستخدمنا هذه التعليقات لاستكمال التقييمات العددية.

لقد قمنا بعمل استدعاءات حكم ذاتي للمنهج الدراسي بناءً على مجموعة متنوعة من العوامل الخاصة بكل موضوع. المعايير في مقدمتنا إلى دليل البرمجة ، على سبيل المثال:

  1. تغطية أساسيات البرمجة.
  2. تغطية موضوعات أكثر تقدمًا ولكنها مفيدة في البرمجة.
  3. ما مدى أهمية المنهج الدراسي في علم البيانات؟

فيما يلي أفضل الدورات بشكل عام لكل موضوع من هذه الموضوعات. تشكل هذه معًا منهجًا شاملاً لعلوم البيانات.

الموضوع رقم 1: مقدمة عن البرمجة

تعلم البرمجة: الأساسيات (LPT1) وصياغة كود الجودة (LPT2) من جامعة تورنتو عبر كورسيرا

تتميز سلسلة Learn to Program من جامعة تورنتو بمزيج ممتاز من صعوبة المحتوى والنطاق لعالم البيانات المبتدئين. تم تدريس هذه السلسلة في Python ، وحصلت على متوسط ​​تقييم 4.71 نجمة على 284 تقييمًا.

مقدمة في البرمجة التفاعلية بلغة بايثون (الجزء الأول) و (الجزء الثاني) من جامعة رايس عبر كورسيرا

تحتوي سلسلة البرمجة التفاعلية لجامعة رايس في Python على دورتين من أفضل الدورات التدريبية عبر الإنترنت على الإطلاق. إنهم يميلون نحو الألعاب والتطبيقات التفاعلية ، وهي موضوعات أقل قابلية للتطبيق في علم البيانات. تحتوي السلسلة على متوسط ​​تقييم 4.93 نجوم على 6،069 تقييمًا.

مسار برمجة R بواسطة DataCamp

إذا كنت مضبوطًا على تعلم R ، فإن مسار برمجة R الخاص بـ DataCamp يجمع بشكل فعال بين أساسيات البرمجة وتعليمات بناء جملة R. لديها متوسط ​​تقييم 4.29 نجوم على 14 مراجعة.

الموضوع رقم 2: الإحصاء والاحتمالات

أسس تحليل البيانات - الجزء 1: الإحصائيات باستخدام R والجزء 2: الإحصاء الاستدلالي من قبل جامعة تكساس في أوستن عبر edX

الدورات التدريبية في سلسلة أسس تحليل البيانات في UT Austin هما من الدورات القليلة ذات المراجعات الرائعة التي تعلم أيضًا الإحصائيات والاحتمالات مع التركيز على أمثلة الترميز. السلسلة لها متوسط ​​تقييم 4.61 نجمة على 28 مراجعة.

الإحصاء مع تخصص R من جامعة Duke عبر Coursera

يحتوي تخصص Duke's Statistics with R ، الذي ينقسم إلى خمس دورات ، على منهج شامل مع أقسام كاملة مخصصة للاحتمالات. لديها تصنيف متوسط ​​مرجح 3.6 نجوم على مدى 5 مراجعات ، ولكن الدورة التي استندت إليها لديها متوسط ​​تقييم 4.77 نجوم على 60 تقييمًا.

مقدمة عن الاحتمالية - علم عدم اليقين من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) عبر edX

تتمتع دورة مقدمة إلى الاحتمالات من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إلى حد بعيد بأعلى درجات الدورات التي تم النظر فيها في دليل الإحصاء والاحتمالات. إنه احتمال حصري بتفاصيل كبيرة ، بالإضافة إلى أنه أطول (15 أسبوعًا) وأكثر تحديًا من معظم MOOCs. لديها متوسط ​​تقييم 4.82 نجمة على 38 مراجعة.

الموضوع رقم 3: مقدمة في علوم البيانات

Data Science AZ ™: تمارين علوم البيانات الواقعية المضمنة بواسطة Kirill Eremenko وفريق SuperDataScience عبر Udemy

تتفوق Data Science AZ في Kirill Eremenko في اتساع وعمق تغطية عملية علم البيانات. كثيرًا ما يثني المراجعون على قدرة المعلم الطبيعية على التدريس. لديها تصنيف متوسط ​​4.5 نجوم على 5،078 مراجعة.

مقدمة في تحليل البيانات بواسطة Udacity

تغطي مقدمة Udacity لتحليل البيانات عملية علم البيانات بشكل متماسك باستخدام Python. لديها تصنيف متوسط ​​مرجح 5 نجوم أكثر من 2 مراجعات.

أساسيات علوم البيانات من جامعة البيانات الكبيرة

تغطي أساسيات علوم البيانات في Big Data University العملية الكاملة لعلوم البيانات وتقدم Python و R والعديد من الأدوات الأخرى مفتوحة المصدر. لا توجد مراجعات لهذه الدورة على مواقع المراجعة المستخدمة في هذا التحليل.

الموضوع رقم 4: تصور البيانات

تصور البيانات مع تخصص Tableau من قبل جامعة كاليفورنيا ، ديفيس عبر كورسيرا

سلسلة من خمس دورات ، تصور البيانات في جامعة كاليفورنيا في ديفيس مع تخصص Tableau يتعمق في نظرية التصور. يتم توفير فرص لممارسة Tableau من خلال الإرشادات التفصيلية والمشروع النهائي. لديها تصنيف متوسط ​​مرجح 4 نجوم أكثر من 2 مراجعات.

تصور البيانات مع سلسلة ggplot2 بواسطة DataCamp

بتأييد من مبتكر ggplot2 هادلي ويكهام ، تمت تغطية قدر كبير من النظرية في تصور البيانات في DataCamp بسلسلة ggplot2. ستعرف R وبنيتها الملتوية جيدًا عند ترك هذه الدورات. لا توجد مراجعات لهذه الدورات التدريبية على مواقع المراجعة المستخدمة لهذا التحليل.

سلسلة Tableau 10 (Tableau 10 AZ and Tableau 10 Advanced Training) بواسطة Kirill Eremenko وفريق SuperDataScience على Udemy

مقدمة عملية فعالة ، تركز سلسلة Tableau 10 من Kirill Eremenko في الغالب على تغطية الأداة (Tableau) بدلاً من نظرية تصور البيانات. تتمتع الدورتان معًا بمتوسط ​​تقييم 4.6 نجوم يزيد عن 3724 تقييمًا.

الموضوع رقم 5: تعلم الآلة

التعلم الآلي من جامعة ستانفورد عبر كورسيرا

يغطي التعلم الآلي في جامعة ستانفورد ، الذي يدرسه أندرو نج الشهير ، مؤسس Google Brain وكبير العلماء السابق في Baidu ، جميع جوانب سير عمل التعلم الآلي والعديد من الخوارزميات. تم تدريسه في MATLAB أو Octave ، وهو يتمتع بمتوسط ​​تقييم 4.7 نجوم على 422 تقييمًا.

التعلم الآلي من جامعة كولومبيا عبر edX

مقدمة أكثر تقدمًا من جامعة ستانفورد ، التعلم الآلي بجامعة CoIumbia هو دورة أحدث مع تقييمات استثنائية ومدرب محترم. يمكن إكمال مهام الدورة التدريبية باستخدام Python أو MATLAB أو Octave. لديها متوسط ​​تقييم 4.8 نجوم على مدى 10 مراجعات.

Machine Learning AZ ™: التدريب العملي على Python & R In Data Science بواسطة Kirill Eremenko و Hadelin de Ponteves عبر Udemy

يعد التعلم الآلي من AZ لـ Kirill Eremenko و Hadelin de Ponteves عرضًا تفصيليًا مثيرًا للإعجاب يوفر تعليمات في كل من Python و R ، وهو أمر نادر ولا يمكن قوله في أي من الدورات التدريبية الأخرى. لديها متوسط ​​تقييم 4.5 نجوم على 8119 مراجعة.

الموضوع رقم 6: التعلم العميق

التطبيقات الإبداعية للتعلم العميق مع TensorFlow بواسطة Kadenze

تضيف تطبيقات Parag Mital الإبداعية للتعلم العميق مع Tensorflow لمسة فريدة لموضوع تقني. "التطبيقات الإبداعية" ملهمة ، والدورة منتجة باحتراف ، والمدرس يعرف أشياءه. تم تدريسها في Python ، ولديها متوسط ​​تقييم 4.75 نجوم على 16 مراجعة.

الشبكات العصبية للتعلم الآلي من جامعة تورنتو عبر كورسيرا

تعلم من أسطورة. يُعرف جيفري هينتون بأنه "الأب الروحي للتعلم العميق" ، وهو معروف عالميًا بعمله على الشبكات العصبية الاصطناعية. تعد الشبكات العصبية الخاصة به للتعلم الآلي فئة متقدمة. تم تدريسه في Octave مع تمارين أيضًا بلغة Python ، وهو يتمتع بمتوسط ​​تقييم يبلغ 4.11 نجمة على 35 تقييمًا.

Deep Learning AZ ™: شبكات عصبية اصطناعية عملية بواسطة كيريل إريمينكو وهاديلين دي بونتيفز عبر أوديمي

Deep Learning AZ عبارة عن مقدمة يسهل الوصول إليها للتعلم العميق ، مع تفسيرات بديهية من Kirill Eremenko وعروض توضيحية مفيدة للكود من Hadelin de Ponteves. تم تدريسه بلغة Python ، وحصل على متوسط ​​تقييم 4.6 نجوم على 1314 تقييمًا.

وإليك أفضل اختيار للدورة التدريبية لكل موضوع تكميلي في علم البيانات.

بايثون وأدواتها

مسار برمجة Python بواسطة DataCamp ، بالإضافة إلى دورات الباندا الفردية:

  • أسس الباندا
  • معالجة DataFrames مع حيوانات الباندا
  • دمج DataFrames مع الباندا

يعد أسلوب تعليمات DataCamp الثقيل في التعليمات البرمجية وبيئة البرمجة في المستعرض رائعًا لتعلم بناء الجملة. تتمتع دورات بايثون الخاصة بهم بمتوسط ​​تقييم 4.64 نجوم على 14 تقييمًا. تغطي مقدمة Udacity لتحليل البيانات ، وهي إحدى توصياتنا لمقدمة دورات علوم البيانات ، NumPy والباندا أيضًا.

البحث وأدواته

مسار برمجة R بواسطة DataCamp ، بالإضافة إلى دورات dplyr الفردية و data.table:

  • معالجة البيانات في R مع dplyr
  • ضم البيانات في R مع dplyr
  • تحليل البيانات في R ، طريقة جدول البيانات

مرة أخرى ، يعد أسلوب تعليمات DataCamp الثقيل في التعليمات البرمجية وبيئة البرمجة في المتصفح أمرًا رائعًا لتعلم بناء الجملة. إن مسار البرمجة R الخاص بهم ، والذي يعد أيضًا أحد توصياتنا لدورات البرمجة بشكل عام ، يجمع بشكل فعال بين أساسيات البرمجة وتعليمات بناء الجملة. تحتوي السلسلة على متوسط ​​تقييم 4.29 نجوم على 14 تقييمًا.

قواعد البيانات و SQL

مقدمة لقواعد البيانات بواسطة جامعة ستانفورد عبر Stanford OpenEdx (ملاحظة: مراجعات من الإصدار المهمل على Coursera)

تغطي مقدمة جامعة ستانفورد لقواعد البيانات نظرية قواعد البيانات بشكل شامل مع تقديم العديد من الأدوات مفتوحة المصدر. تمارين البرمجة صعبة. جينيفر ويدوم ، عميد كلية الهندسة بجامعة ستانفورد ، واضحة ودقيقة. لديها متوسط ​​تقييم 4.61 نجمة على 59 مراجعة.

تحضير البيانات

استيراد مسارات البيانات وتنظيفها بواسطة DataCamp:

  • استيراد البيانات وتنظيفها باستخدام Python Track
  • استيراد البيانات وتنظيفها باستخدام R Track

تتفوق مسارات استيراد البيانات وتنظيفها في DataCamp (واحد في Python وواحد في R) في تعليم آليات إعداد بياناتك للتحليل و / أو التصور. لا توجد مراجعات لهذه الدورات التدريبية على مواقع المراجعة المستخدمة لهذا التحليل.

تحليل البيانات استكشافية

تحليل البيانات باستخدام R بواسطة Udacity و Facebook

يعد تحليل بيانات Udacity مع R مقدمة ممتعة لتحليل البيانات الاستكشافية. مقابلات الخبراء مع علماء البيانات في Facebook ثاقبة وملهمة. الدورة لديها متوسط ​​تقييم 4.58 نجوم على 19 تقييمًا. كما أنه بمثابة مقدمة خفيفة لـ R.

البيانات الكبيرة

التدريب العملي النهائي Hadoop - ترويض بياناتك الضخمة! بواسطة Frank Kane عبر Udemy ، إذا كنت تريد المزيد حول أدوات محددة (كل ذلك بواسطة Frank Kane عبر Udemy):

  • ترويض البيانات الضخمة باستخدام Apache Spark و Python - عملي!
  • ترويض البيانات الضخمة باستخدام MapReduce و Hadoop - التدريب العملي!
  • أباتشي سبارك 2.0 مع سكالا - تجريب مع البيانات الضخمة!
  • ترويض البيانات الضخمة باستخدام Spark Streaming و Scala - التدريب العملي!

تُعلِّم سلسلة البيانات الضخمة لفرانك كين جميع تقنيات البيانات الضخمة الأكثر شيوعًا ، بما في ذلك أكثر من 25 في الدورة التدريبية "Ultimate" وحدها. يشارك Kane معرفته من عشر سنوات من الخبرة الصناعية في العمل مع الأنظمة الموزعة في Amazon و IMDb. معًا ، تتمتع الدورات بمتوسط ​​تقييم 4.52 نجمة على 6،932 تقييمًا.

مهارات البرمجة

اختبار البرمجيات بواسطة Udacity

تصحيح أخطاء البرامج بواسطة Udacity

التحكم في الإصدار باستخدام Git و GitHub & Collaboration بواسطة Udacity (تحديثات لدورة Udacity الشائعة حول كيفية استخدام Git & GitHub)

مهارات البرمجيات هي جزء غالبًا ما يتم التغاضي عنه في تعليم علوم البيانات. تقدم دورات Udacity الخاصة باختبار وتصحيح الأخطاء والتحكم في الإصدار ثلاثة موضوعات أساسية ذات صلة بأي شخص يتعامل مع الكود ، وخاصة في البيئات القائمة على الفريق. معًا ، تتمتع الدورات بمتوسط ​​تقييم 4.34 نجوم على 68 تقييمًا. يوجد لدى Georgia Tech و Udacity دورة تدريبية جديدة تغطي اختبار البرامج وتصحيح الأخطاء معًا ، على الرغم من أنها أكثر تقدمًا وليست جميعها مناسبة لعلماء البيانات.

متنوع

بناء فريق علوم البيانات من قبل جامعة جونز هوبكنز عبر كورسيرا

تعلم كيفية التعلم: أدوات عقلية قوية لمساعدتك على إتقان الموضوعات الصعبة من قبل الدكتورة باربرا أوكلي وجامعة كاليفورنيا ، سان دييغو عبر كورسيرا

التحول الذهني: تجاوز العقبات أمام التعلم واكتشاف إمكاناتك المخفية بقلم الدكتورة باربرا أوكلي وجامعة ماكماستر عبر كورسيرا

يوفر بناء فريق علوم البيانات بجامعة جونز هوبكنز نظرة خاطفة مفيدة على علم البيانات في الممارسة العملية. إنها دورة قصيرة للغاية يمكن إكمالها في بضع ساعات وتدقيقها مجانًا. تجاهل متوسط ​​التقييم المرجح من فئة 3.41 نجوم عبر 12 مراجعة ، بعضها من المحتمل أن يكون من عملاء الدفع.

تعلم كيفية التعلم والتحول الذهني للدكتورة باربرا أوكلي ليست دورات في علوم البيانات في حد ذاتها. تغطي دورة Learn How to Learn ، أشهر الدورات التدريبية عبر الإنترنت على الإطلاق ، أفضل الممارسات التي أظهرها البحث لتكون أكثر فاعلية في إتقان الموضوعات الصعبة ، بما في ذلك تقنيات الذاكرة والتعامل مع التسويف. في Mindshift ، توضح كيفية تحقيق أقصى استفادة من التعلم عبر الإنترنت و MOOCs ، وكيفية البحث عن الموجهين والعمل معهم ، وأسرار تجنب الوقوع في المشاكل المهنية والعقبات العامة في الحياة. هذه دورتان يجب على الجميع أخذها. لديهم 4.74 نجوم ومتوسط ​​تقييم 4.87 نجوم أكثر من 959 و 407 تقييمًا على التوالي. كلا الدورتين مدتهما أربعة أسابيع.

هذا مستقبل هذا الدليل

سيستمر تحديث الدليل الوظيفي لعلوم البيانات هذا مع إصدار دورات جديدة وتقييمات ومراجعات لها.

هل أنت شغوف بتخصص آخر (مثل علوم الكمبيوتر)؟ هل ترغب في المساعدة في تثقيف العالم؟ إذا كنت مهتمًا بإنشاء دليل مهني مشابه لهيكل هذا الدليل ، أرسل لنا ملاحظة على [email protected]

مستقبلي

بالنسبة لمستقبلي ، فأنا متحمس لمشاركة أنني قد توليت منصبًا مع Udacity كمطور محتوى. هذا يعني أنني سأقوم بإنشاء وتدريس دورات. هذا يعني أيضًا أن هذا الدليل سيتم تحديثه بواسطة شخص آخر.

أنا أنضم إلى Udacity لأنني أعتقد أنهم في وضع أفضل لإنشاء أفضل منتج تعليمي على هذا الكوكب. من بين جميع الدورات التي تلقيتها ، عبر الإنترنت أو في الجامعة ، تعلمت بشكل أفضل أثناء التسجيل في Nanodegree. إنهم يدمجون الأحدث في علم أصول التدريس والإنتاج ويتميزون بنظام مراجعة ممتاز للمشروع ، ومدربين متفائلين ، وفرق دعم للطلاب والمهنيين يتمتعون بصحة جيدة. على الرغم من أن اتباع نهج متعدد الأقسام مثل النهج الذي اتبعناه في هذا الدليل يمكن أن ينجح ، إلا أن البرنامج المتماسك مع المشاريع والمراجعات في جميع الأنحاء هو أكثر ملاءمة للطلاب.

يعد تحديث Nanodegree محلل البيانات مهمتي الأولى ، وهي جزء من جهد أكبر لإنشاء مسار واضح للدرجات النانوية لجميع بيانات الأشياء. سيتمكن الطلاب قريبًا من البدء من الصفر بأساسيات البيانات في Udacity والتقدم على طول الطريق من خلال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وحتى السيارات ذاتية القيادة إذا رغبوا في ذلك.

قم بتغليفه

هذا هو الجزء الأخير من سلسلة من ست قطع تغطي أفضل الدورات التدريبية عبر الإنترنت للانطلاق في مجال علم البيانات. تناولنا البرمجة في المقالة الأولى ، والإحصاءات والاحتمالات في المقالة الثانية ، ومقدمات علم البيانات في المقالة الثالثة ، وتصور البيانات في المقالة الرابعة ، والتعلم الآلي في المقالة الخامسة.

يتم تصنيف كل دورة تدريبية حول "تعلم الآلة" على الإنترنت حسب تعليقاتك

medium.freecodecamp.com

هنا ، قمنا بتلخيص المقالات الخمس المذكورة أعلاه ، وأوصىنا بأفضل الدورات التدريبية عبر الإنترنت للمواضيع الرئيسية الأخرى مثل قواعد البيانات والبيانات الضخمة وحتى هندسة البرمجيات.

إذا كنت تبحث عن قائمة كاملة بدورات علوم البيانات عبر الإنترنت ، فيمكنك العثور عليها في صفحة موضوع علوم البيانات والبيانات الضخمة في Class Central.

إذا كنت قد استمتعت بقراءة هذا ، فتحقق من بعض القطع الأخرى في Class Central:

فيما يلي 250 دورة Ivy League التي يمكنك الالتحاق بها عبر الإنترنت مجانًا الآن

250 MOOCs من براون ، كولومبيا ، كورنيل ، دارتموث ، هارفارد ، بن ، برينستون ، وييل. medium.freecodecamp.com أفضل 50 دورة جامعية مجانية على الإنترنت وفقًا للبيانات

عندما أطلقت Class Central في تشرين الثاني (نوفمبر) 2011 ، كان هناك حوالي 18 دورة تدريبية مجانية عبر الإنترنت تقريبًا ، وكلها تقريبًا… medium.freecodecamp.com

إذا وجدت هذا مفيدًا ، فانقر فوق؟ لذلك سيرى المزيد من الناس هنا على ميديوم

هذه نسخة معدلة من مقالتي الأصلية المنشورة على Class Central ، حيث تتوفر أيضًا قائمة بسيطة بالدورات التدريبية المذكورة هنا.