🌐 Update translations via Co-op Translator

Author: leestott

translations/ar/README.md

@@ -0,0 +1,149 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9bef7fd96c8f262339933117d9b3e342",
+  "translation_date": "2025-10-03T12:56:28+00:00",
+  "source_file": "examples/README.md",
+  "language_code": "ar"
+}
+-->
+# أمثلة سهلة للمبتدئين في علم البيانات
+
+مرحبًا بك في دليل الأمثلة! تم تصميم هذه المجموعة من الأمثلة البسيطة والمشروحة بشكل جيد لمساعدتك على البدء في علم البيانات، حتى لو كنت مبتدئًا تمامًا.
+
+## 📚 ما ستجده هنا
+
+كل مثال مستقل بذاته ويشمل:
+- **تعليقات واضحة** تشرح كل خطوة
+- **كود بسيط وسهل القراءة** يوضح مفهومًا واحدًا في كل مرة
+- **سياق واقعي** لمساعدتك على فهم متى ولماذا تستخدم هذه التقنيات
+- **المخرجات المتوقعة** حتى تعرف ما يجب أن تبحث عنه
+
+## 🚀 البدء
+
+### المتطلبات الأساسية
+قبل تشغيل هذه الأمثلة، تأكد من أن لديك:
+- Python 3.7 أو إصدار أعلى مثبت
+- فهم أساسي لكيفية تشغيل سكربتات Python
+
+### تثبيت المكتبات المطلوبة
+```bash
+pip install pandas numpy matplotlib
+```
+
+## 📖 نظرة عامة على الأمثلة
+
+### 1. مرحبًا بالعالم - بأسلوب علم البيانات
+**الملف:** `01_hello_world_data_science.py`
+
+برنامجك الأول في علم البيانات! تعلم كيفية:
+- تحميل مجموعة بيانات بسيطة
+- عرض معلومات أساسية عن بياناتك
+- طباعة أول مخرجات علم البيانات الخاصة بك
+
+مثالي للمبتدئين تمامًا الذين يرغبون في رؤية أول برنامج لهم في علم البيانات قيد التنفيذ.
+
+---
+
+### 2. تحميل واستكشاف البيانات
+**الملف:** `02_loading_data.py`
+
+تعلم أساسيات العمل مع البيانات:
+- قراءة البيانات من ملفات CSV
+- عرض الصفوف الأولى من مجموعة البيانات الخاصة بك
+- الحصول على إحصائيات أساسية عن بياناتك
+- فهم أنواع البيانات
+
+هذه غالبًا ما تكون الخطوة الأولى في أي مشروع علم بيانات!
+
+---
+
+### 3. تحليل البيانات البسيط
+**الملف:** `03_simple_analysis.py`
+
+قم بأول تحليل بيانات لك:
+- حساب الإحصائيات الأساسية (المتوسط، الوسيط، النمط)
+- العثور على القيم القصوى والدنيا
+- عد تكرار القيم
+- تصفية البيانات بناءً على شروط
+
+شاهد كيف يمكنك الإجابة على أسئلة بسيطة حول بياناتك.
+
+---
+
+### 4. أساسيات تصور البيانات
+**الملف:** `04_basic_visualization.py`
+
+قم بإنشاء أول تصوراتك:
+- إنشاء مخطط شريطي بسيط
+- إنشاء مخطط خطي
+- إنشاء مخطط دائري
+- حفظ التصورات كصور
+
+تعلم كيفية التواصل مع نتائجك بصريًا!
+
+---
+
+### 5. العمل مع بيانات حقيقية
+**الملف:** `05_real_world_example.py`
+
+اجمع كل شيء مع مثال كامل:
+- تحميل بيانات حقيقية من المستودع
+- تنظيف البيانات وتحضيرها
+- إجراء التحليل
+- إنشاء تصورات ذات معنى
+- استخلاص الاستنتاجات
+
+هذا المثال يوضح لك سير العمل الكامل من البداية إلى النهاية.
+
+---
+
+## 🎯 كيفية استخدام هذه الأمثلة
+
+1. **ابدأ من البداية**: الأمثلة مرقمة حسب مستوى الصعوبة. ابدأ بـ `01_hello_world_data_science.py` وتقدم تدريجيًا.
+
+2. **اقرأ التعليقات**: يحتوي كل ملف على تعليقات مفصلة تشرح ما يفعله الكود ولماذا. اقرأها بعناية!
+
+3. **جرب التعديل**: حاول تعديل الكود. ماذا يحدث إذا قمت بتغيير قيمة؟ اكسر الأشياء وأصلحها - هذه هي الطريقة التي تتعلم بها!
+
+4. **شغل الكود**: قم بتنفيذ كل مثال وراقب المخرجات. قارنها بما كنت تتوقعه.
+
+5. **قم بالبناء عليه**: بمجرد فهمك للمثال، حاول توسيعه بأفكارك الخاصة.
+
+## 💡 نصائح للمبتدئين
+
+- **لا تتسرع**: خذ وقتك لفهم كل مثال قبل الانتقال إلى التالي
+- **اكتب الكود بنفسك**: لا تقم فقط بنسخ ولصق. الكتابة تساعدك على التعلم والتذكر
+- **ابحث عن المفاهيم غير المألوفة**: إذا رأيت شيئًا لا تفهمه، ابحث عنه عبر الإنترنت أو في الدروس الرئيسية
+- **اطرح الأسئلة**: انضم إلى [منتدى المناقشة](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) إذا كنت بحاجة إلى مساعدة
+- **مارس بانتظام**: حاول البرمجة قليلاً كل يوم بدلاً من جلسات طويلة مرة واحدة في الأسبوع
+
+## 🔗 الخطوات التالية
+
+بعد إكمال هذه الأمثلة، ستكون جاهزًا لـ:
+- العمل من خلال دروس المنهج الرئيسية
+- تجربة المهام في كل مجلد درس
+- استكشاف دفاتر Jupyter للحصول على تعلم أكثر عمقًا
+- إنشاء مشاريع علم البيانات الخاصة بك
+
+## 📚 موارد إضافية
+
+- [المنهج الرئيسي](../README.md) - دورة كاملة مكونة من 20 درسًا
+- [للمعلمين](../for-teachers.md) - استخدام هذا المنهج في الفصل الدراسي
+- [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/learn/) - موارد تعليمية مجانية عبر الإنترنت
+- [توثيق Python](https://docs.python.org/3/) - المرجع الرسمي لـ Python
+
+## 🤝 المساهمة
+
+هل وجدت خطأ أو لديك فكرة لمثال جديد؟ نحن نرحب بالمساهمات! يرجى الاطلاع على [دليل المساهمة](../CONTRIBUTING.md).
+
+---
+
+**تعلم سعيد! 🎉**
+
+تذكر: كل خبير كان يومًا ما مبتدئًا. خذها خطوة بخطوة، ولا تخف من ارتكاب الأخطاء - فهي جزء من عملية التعلم!
+
+---
+
+**إخلاء المسؤولية**:  
+تم ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة بالذكاء الاصطناعي [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر الرسمي. للحصول على معلومات حاسمة، يُوصى بالترجمة البشرية الاحترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة ناتجة عن استخدام هذه الترجمة.