📍 المرحلة الأولى: الأساسيات (Fundamentals)

🧠 1. الرياضيات المطلوبة

• الجبر الخطي: (Vectors, Matrices, Dot Product)
• الإحصاء والاحتمالات: (Mean, Median, Variance, Bayes Rule)
• التفاضل والتكامل: (مفاهيم بسيطة لفهم ال Optimization)
• 🛠 كورسات مقترحة:
  • Khan Academy - Linear Algebra
  • Khan Academy - Statistics & Probability

---

📍 المرحلة الثانية: البرمجة وعلوم البيانات

💻 2. Python

• أهم المكتبات:
  • numpy, pandas, matplotlib, seaborn
• 🛠 كورس: Python for Data Science – freeCodeCamp

📊 3. تحليل البيانات (EDA)

• تنظيف، وصف، واستكشاف البيانات
• استخدام: pandas, matplotlib, seaborn

---

📍 المرحلة الثالثة: تعلم الآلة Machine Learning

🧠 4. خوارزميات ML الأساسية

ابدأ بالمكتبة: scikit-learn

النوع	الخوارزميات
Supervised	Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees, SVM, KNN
Unsupervised	K-Means, PCA
Ensemble	Random Forest, Gradient Boosting

🛠 كورس قوي:

• Machine Learning – Andrew Ng (Coursera)
• أو freeCodeCamp ML Course

---

📍 المرحلة الرابعة: المشاريع والتطبيق

🧪 5. مشاريع عملية

• توقع أسعار البيوت
• تصنيف رسائل البريد (spam/ham)
• تحليل مشاعر (sentiment analysis)

🧰 أدوات إضافية:

• Jupyter Notebook / Google Colab
• GitHub (لحفظ مشاريعك)

---

📍 المرحلة الخامسة: تعلم متقدم

🧠 6. تعلم عميق (Deep Learning)

• المكتبات: TensorFlow, PyTorch, Keras
• مفاهيم: Neural Networks, CNNs, RNNs, LSTMs, Transformers
• 🛠 كورس:
  • Deep Learning Specialization – Andrew Ng (Coursera)

---

📍 أدوات وموارد مهمة:

• 📊 Kaggle: للتطبيق والمسابقات
• 📚 Papers with Code: أبحاث مع كود
• 💼 Google Colab: لتجربة الكود بدون جهاز قوي

---