Submit Search
Upload
מדע נתונים - למידה מכונות
•
1 like
•
416 views
Igor Kleiner
Follow
הרצאה 3: סוגים של נתונים אלגוריתם מבנה מחשב
Read less
Read more
Education
Report
Share
Report
Share
1 of 148
Download now
Download to read offline
Recommended
מבוא לתכנות מדעי פייתון הרצאה 1 חלק 2 Python
מבוא לתכנות מדעי פייתון הרצאה 1 חלק 2 Python
Igor Kleiner
מערכות לומדות פגישה 1 חלק 2
מערכות לומדות פגישה 1 חלק 2
Igor Kleiner
ראיון הייטק פגישה 4 - programming interview lesson 4
ראיון הייטק פגישה 4 - programming interview lesson 4
Igor Kleiner
פייתון: הרצאה 1
פייתון: הרצאה 1
Igor Kleiner
מערכות לומדות פגישה 2 חלק 4 הצגה גרפית
מערכות לומדות פגישה 2 חלק 4 הצגה גרפית
Igor Kleiner
אז עם איזה לקוח אנחנו עובדים
אז עם איזה לקוח אנחנו עובדים
Ma'ayan Alexander
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 8: 2017
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 8: 2017
Igor Kleiner
Managing Changes in Digital Products, Uniq UI, at UXI Live 2013 (Hebrew)
Managing Changes in Digital Products, Uniq UI, at UXI Live 2013 (Hebrew)
Uniq UI
Recommended
מבוא לתכנות מדעי פייתון הרצאה 1 חלק 2 Python
מבוא לתכנות מדעי פייתון הרצאה 1 חלק 2 Python
Igor Kleiner
מערכות לומדות פגישה 1 חלק 2
מערכות לומדות פגישה 1 חלק 2
Igor Kleiner
ראיון הייטק פגישה 4 - programming interview lesson 4
ראיון הייטק פגישה 4 - programming interview lesson 4
Igor Kleiner
פייתון: הרצאה 1
פייתון: הרצאה 1
Igor Kleiner
מערכות לומדות פגישה 2 חלק 4 הצגה גרפית
מערכות לומדות פגישה 2 חלק 4 הצגה גרפית
Igor Kleiner
אז עם איזה לקוח אנחנו עובדים
אז עם איזה לקוח אנחנו עובדים
Ma'ayan Alexander
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 8: 2017
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 8: 2017
Igor Kleiner
Managing Changes in Digital Products, Uniq UI, at UXI Live 2013 (Hebrew)
Managing Changes in Digital Products, Uniq UI, at UXI Live 2013 (Hebrew)
Uniq UI
Linked In Guide
Linked In Guide
Zohar Urian
ch ch changes: how to manage change successfully in digital products
ch ch changes: how to manage change successfully in digital products
Ido Shavit
UXI Live 2011 - טאב, אפליקציה והח' הקדמון
UXI Live 2011 - טאב, אפליקציה והח' הקדמון
Oren Shamir
Hillel kobrovski innovateodie - career management in cybersecurity and how ...
Hillel kobrovski innovateodie - career management in cybersecurity and how ...
Hillel Kobrovski
הילל קוברובסקי - ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הענן ומיתוג אישי , מקצועי ועסקי...
הילל קוברובסקי - ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הענן ומיתוג אישי , מקצועי ועסקי...
Hillel Kobrovski
התוכניות שלי כל כך מושקעות - אז למה אני שוב מופתע?
התוכניות שלי כל כך מושקעות - אז למה אני שוב מופתע?
Ilan Kirschenbaum
הרצאה: ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הייטק ומיתוג אישי ועסקי בעולם מחובר
הרצאה: ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הייטק ומיתוג אישי ועסקי בעולם מחובר
Hillel Kobrovski
מדעי נתונים לכל אחד
מדעי נתונים לכל אחד
Igor Kleiner
מבוא למדעי הנתונים שבוע 2
מבוא למדעי הנתונים שבוע 2
Igor Kleiner
הילל קוברובסקי - ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הענן ומיתוג אישי , מקצועי ועסקי...
הילל קוברובסקי - ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הענן ומיתוג אישי , מקצועי ועסקי...
Hillel Kobrovski
Recruiting UX professionals (and other lessons) - Barak Danin
Recruiting UX professionals (and other lessons) - Barak Danin
Uniq UI
Productx 2014 barak danin. Unique UI
Productx 2014 barak danin. Unique UI
Product Excellence
אינפוטרגט - מצגת כנס טלדן אינפו 2015 - מידענות- http://www.infotarget.co.il/
אינפוטרגט - מצגת כנס טלדן אינפו 2015 - מידענות- http://www.infotarget.co.il/
InfoTarget
QA testing developer by Ziv
QA testing developer by Ziv
Ram Yonish
Open source
Open source
OmerFinger
כשמעצב פוגש מעסיק- ניר נבות
כשמעצב פוגש מעסיק- ניר נבות
Netcraft
Social Media Recruiting
Social Media Recruiting
Yael Ospovat ★Career Consulting ★
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 3: לולאות
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 3: לולאות
Igor Kleiner
למידה ממוכנת פגישה 8
למידה ממוכנת פגישה 8
Igor Kleiner
מערכות לומדות פגישה 2 חלק 3 סוגים של משתנים
מערכות לומדות פגישה 2 חלק 3 סוגים של משתנים
Igor Kleiner
Анализ данных просто и доступно - урок 1
Анализ данных просто и доступно - урок 1
Igor Kleiner
מבוא למדעי הנתונים הרצאה 1
מבוא למדעי הנתונים הרצאה 1
Igor Kleiner
More Related Content
Similar to מדע נתונים - למידה מכונות
Linked In Guide
Linked In Guide
Zohar Urian
ch ch changes: how to manage change successfully in digital products
ch ch changes: how to manage change successfully in digital products
Ido Shavit
UXI Live 2011 - טאב, אפליקציה והח' הקדמון
UXI Live 2011 - טאב, אפליקציה והח' הקדמון
Oren Shamir
Hillel kobrovski innovateodie - career management in cybersecurity and how ...
Hillel kobrovski innovateodie - career management in cybersecurity and how ...
Hillel Kobrovski
הילל קוברובסקי - ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הענן ומיתוג אישי , מקצועי ועסקי...
הילל קוברובסקי - ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הענן ומיתוג אישי , מקצועי ועסקי...
Hillel Kobrovski
התוכניות שלי כל כך מושקעות - אז למה אני שוב מופתע?
התוכניות שלי כל כך מושקעות - אז למה אני שוב מופתע?
Ilan Kirschenbaum
הרצאה: ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הייטק ומיתוג אישי ועסקי בעולם מחובר
הרצאה: ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הייטק ומיתוג אישי ועסקי בעולם מחובר
Hillel Kobrovski
מדעי נתונים לכל אחד
מדעי נתונים לכל אחד
Igor Kleiner
מבוא למדעי הנתונים שבוע 2
מבוא למדעי הנתונים שבוע 2
Igor Kleiner
הילל קוברובסקי - ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הענן ומיתוג אישי , מקצועי ועסקי...
הילל קוברובסקי - ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הענן ומיתוג אישי , מקצועי ועסקי...
Hillel Kobrovski
Recruiting UX professionals (and other lessons) - Barak Danin
Recruiting UX professionals (and other lessons) - Barak Danin
Uniq UI
Productx 2014 barak danin. Unique UI
Productx 2014 barak danin. Unique UI
Product Excellence
אינפוטרגט - מצגת כנס טלדן אינפו 2015 - מידענות- http://www.infotarget.co.il/
אינפוטרגט - מצגת כנס טלדן אינפו 2015 - מידענות- http://www.infotarget.co.il/
InfoTarget
QA testing developer by Ziv
QA testing developer by Ziv
Ram Yonish
Open source
Open source
OmerFinger
כשמעצב פוגש מעסיק- ניר נבות
כשמעצב פוגש מעסיק- ניר נבות
Netcraft
Social Media Recruiting
Social Media Recruiting
Yael Ospovat ★Career Consulting ★
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 3: לולאות
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 3: לולאות
Igor Kleiner
למידה ממוכנת פגישה 8
למידה ממוכנת פגישה 8
Igor Kleiner
מערכות לומדות פגישה 2 חלק 3 סוגים של משתנים
מערכות לומדות פגישה 2 חלק 3 סוגים של משתנים
Igor Kleiner
Similar to מדע נתונים - למידה מכונות
(20)
Linked In Guide
Linked In Guide
ch ch changes: how to manage change successfully in digital products
ch ch changes: how to manage change successfully in digital products
UXI Live 2011 - טאב, אפליקציה והח' הקדמון
UXI Live 2011 - טאב, אפליקציה והח' הקדמון
Hillel kobrovski innovateodie - career management in cybersecurity and how ...
Hillel kobrovski innovateodie - career management in cybersecurity and how ...
הילל קוברובסקי - ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הענן ומיתוג אישי , מקצועי ועסקי...
הילל קוברובסקי - ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הענן ומיתוג אישי , מקצועי ועסקי...
התוכניות שלי כל כך מושקעות - אז למה אני שוב מופתע?
התוכניות שלי כל כך מושקעות - אז למה אני שוב מופתע?
הרצאה: ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הייטק ומיתוג אישי ועסקי בעולם מחובר
הרצאה: ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הייטק ומיתוג אישי ועסקי בעולם מחובר
מדעי נתונים לכל אחד
מדעי נתונים לכל אחד
מבוא למדעי הנתונים שבוע 2
מבוא למדעי הנתונים שבוע 2
הילל קוברובסקי - ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הענן ומיתוג אישי , מקצועי ועסקי...
הילל קוברובסקי - ניהול קריירה בתחום הסייבר \ הענן ומיתוג אישי , מקצועי ועסקי...
Recruiting UX professionals (and other lessons) - Barak Danin
Recruiting UX professionals (and other lessons) - Barak Danin
Productx 2014 barak danin. Unique UI
Productx 2014 barak danin. Unique UI
אינפוטרגט - מצגת כנס טלדן אינפו 2015 - מידענות- http://www.infotarget.co.il/
אינפוטרגט - מצגת כנס טלדן אינפו 2015 - מידענות- http://www.infotarget.co.il/
QA testing developer by Ziv
QA testing developer by Ziv
Open source
Open source
כשמעצב פוגש מעסיק- ניר נבות
כשמעצב פוגש מעסיק- ניר נבות
Social Media Recruiting
Social Media Recruiting
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 3: לולאות
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 3: לולאות
למידה ממוכנת פגישה 8
למידה ממוכנת פגישה 8
מערכות לומדות פגישה 2 חלק 3 סוגים של משתנים
מערכות לומדות פגישה 2 חלק 3 סוגים של משתנים
More from Igor Kleiner
Анализ данных просто и доступно - урок 1
Анализ данных просто и доступно - урок 1
Igor Kleiner
מבוא למדעי הנתונים הרצאה 1
מבוא למדעי הנתונים הרצאה 1
Igor Kleiner
תכנות דינמי הרצאה 3
תכנות דינמי הרצאה 3
Igor Kleiner
תכנות דינמי הרצאה 4
תכנות דינמי הרצאה 4
Igor Kleiner
שאלות לתרגול עצמי
שאלות לתרגול עצמי
Igor Kleiner
פתרון תרגיל 3
פתרון תרגיל 3
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון הרצאה 13
מבוא לתכנות מדעי: פייתון הרצאה 13
Igor Kleiner
תכנות מדעי פייתון: הרצאה 12: סיבוכיות
תכנות מדעי פייתון: הרצאה 12: סיבוכיות
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 11: דבגינג + תכנות דינמי
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 11: דבגינג + תכנות דינמי
Igor Kleiner
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 10: : תחום הכרעה
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 10: : תחום הכרעה
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 9: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 9: 2017
Igor Kleiner
תכנות מדעי: פייתון : הרצאה 7: 2017
תכנות מדעי: פייתון : הרצאה 7: 2017
Igor Kleiner
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 6: קבצים, רשימות
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 6: קבצים, רשימות
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 5: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 5: 2017
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 4: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 4: 2017
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 2: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 2: 2017
Igor Kleiner
מערכות לומדות פגישה 7-1 יער אקראי
מערכות לומדות פגישה 7-1 יער אקראי
Igor Kleiner
מערכות לומדות תרגול 3 עצים
מערכות לומדות תרגול 3 עצים
Igor Kleiner
מערכות לומדות פגישה 6
מערכות לומדות פגישה 6
Igor Kleiner
מערכות לומדות: תרגילי כיתה 4 ו-5
מערכות לומדות: תרגילי כיתה 4 ו-5
Igor Kleiner
More from Igor Kleiner
(20)
Анализ данных просто и доступно - урок 1
Анализ данных просто и доступно - урок 1
מבוא למדעי הנתונים הרצאה 1
מבוא למדעי הנתונים הרצאה 1
תכנות דינמי הרצאה 3
תכנות דינמי הרצאה 3
תכנות דינמי הרצאה 4
תכנות דינמי הרצאה 4
שאלות לתרגול עצמי
שאלות לתרגול עצמי
פתרון תרגיל 3
פתרון תרגיל 3
מבוא לתכנות מדעי: פייתון הרצאה 13
מבוא לתכנות מדעי: פייתון הרצאה 13
תכנות מדעי פייתון: הרצאה 12: סיבוכיות
תכנות מדעי פייתון: הרצאה 12: סיבוכיות
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 11: דבגינג + תכנות דינמי
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 11: דבגינג + תכנות דינמי
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 10: : תחום הכרעה
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 10: : תחום הכרעה
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 9: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 9: 2017
תכנות מדעי: פייתון : הרצאה 7: 2017
תכנות מדעי: פייתון : הרצאה 7: 2017
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 6: קבצים, רשימות
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 6: קבצים, רשימות
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 5: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 5: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 4: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 4: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 2: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 2: 2017
מערכות לומדות פגישה 7-1 יער אקראי
מערכות לומדות פגישה 7-1 יער אקראי
מערכות לומדות תרגול 3 עצים
מערכות לומדות תרגול 3 עצים
מערכות לומדות פגישה 6
מערכות לומדות פגישה 6
מערכות לומדות: תרגילי כיתה 4 ו-5
מערכות לומדות: תרגילי כיתה 4 ו-5
מדע נתונים - למידה מכונות
1.
נתונים סוגי עם
הכרות א הנתונים למדעי מבוא' שבוע3
2.
דאטה מהו
3.
דאטה של חשיבות •נתונים
מדע לעשות ניתן לא דאטה בלי •מדען של בעבודה קריטי רכיב הם נתונים נתונים •פרויקט להביא יכולים רעה באיכות נתונים המודל במורכבות תלות ללא לכישלון
4.
דאטה של חשיבות •דאטה
על נדבר אנחנו היום •דאטה של סוגים הם מה •דאטה מייצגים איך •בדאטה מסתכלים איך •בדאטה מטפלים ואיך"חולה"
5.
שעברה משנה סקר
נתוני
6.
שעברה משנה סקר
נתוני •המקובלים מהדרכים אחת טבלה היא דאטה להציג •מתאימה בטבלה שורה כל אחד לאובייקט–סטודנט •מראה בטבלה עמודה כל אחד מאפיין של ערכים
7.
ABT •נקראת כזו טבלהטבלה בסיסית
אנליטית https://en.wikipedia.org/wiki/Analytical_base_table
8.
שעברה משנה סקר
נתוני •מיוצגים הנתונים כאשר בצורתABTיותר ונוח קל איתם לעבוד •פחות אחרות דרכים קיימות דאטה להצגת נפוצות
9.
בטבלה יש מה? •יש
בטבלה לראות שאפשר כמו של נתונים??סטודנטים מכל אקראית שנבחרו הקורס את שלמדו הסטודנטים
10.
בטבלה יש מה? •יש
בטבלה לראות שאפשר כמו של נתונים19סטודנטים מכל אקראית שנבחרו הקורס את שלמדו הסטודנטים
11.
בטבלה יש מה? •על
מידע מכילה עמודה כל מסוים מאפיין ערכי •כל מסמן מה לדעת רוצים אם של תיור לקרוא צריך אז מאפיין שמכיל נפרד בקובץ הנתונים נתונים של תיור
12.
מחשבה שאלות •מאפיינים ובוחר
מגדיר מי? •מאפיינם בוחרים איך? •למידע של פרויקט בכל האם של בצורה בא דאטה מנתונים ABT? •עושים מה לא ואם?
13.
בטבלה יש מה
14.
נתונים עם בעיות •נתונים
עם בעיות יש האם?
15.
נתונים עם בעיות •נתונים
עם בעיות יש האם? •בעיות מספר יש בנתונים: •חסרים ערכים
16.
נתונים עם בעיות •נתונים
עם בעיות יש האם? •בעיות מספר יש בנתונים: •חסרים ערכים •נכונים לא ערכים
17.
נתונים עם בעיות •נתונים
עם בעיות יש האם? •בעיות מספר יש בנתונים: •חסרים ערכים •נכונים לא ערכים •הגיוניים לא ערכים
18.
נתונים עם בעיות •נתונים
עם בעיות יש האם? •בעיות מספר יש בנתונים: •חסרים ערכים •נכונים לא ערכים •הגיוניים לא ערכים •מוזרים ערכים
19.
נתונים עם בעיות •נתונים
עם בעיות יש האם? •בעיות מספר יש בנתונים: •חסרים ערכים •נכונים לא ערכים •הגיוניים לא ערכים •מוזרים ערכים •נלמד אנו הקורס בהמשך בבעיות מטפלים איך בדאטה
20.
דאטה של סוגים •כמותי
משתנה-quantitative •קטגורי משתנה •אירוע עד זמן
21.
כמותי דאטה •נומרי דאטה–אפשר:לחבר, להחסיר,ולהכפיל
לחלק •דוגמאות: •גיל •דם לחץ •דופק •משקל •שלנו מטבלה דוגמאות: •בשנים לימוד שנות •בין אופטימיזם רמת0עד100
22.
כמותי דאטה •להיות יכול
כמותי משתנהרציףאובדיד •רציף משתנהלקבל יכולכלנתון בטווח ערך, להיות יכול אדם בן משקל למשל75.4444444 קג' •בדיד משתנהלקבל יכול לאכלמתחום ערך, למשלמשתנהמקבל כלבים כמות שסופרערכים: 0,1,2,3,… •לב שימווהגדרה היות מדויקת אינה זו הגדרה גבוהה יחסית מתמטית בשלות מצריכה מדויקת
23.
קטגורי דאטה •בינארי משתנה–אפשרויות
שתי: •חימת •חולהבריא •ראשפלי •ספר בית סייםספר בית סיים לא •גבראישה
24.
קטגורי דאטה •נומינלי משתנה–קטגוריותסדר
ללא •דם סוג:O,A,B,AB •מצבמשפחתי: •נשוי,רווק,גרוש,... •מקצוע: •מדעןנתונים,רופא,מהנדס,סטטיסטיקאי,...
25.
קטגורי דאטה •משתנהאורדינלי–קטגוריותסדר עם: •בצבא
דרגה •ציוןA,B,C,D,F •רצון שביעת רמת:מרוצה מאוד,מרוצה,בינוני,לא מרוצה •בקטגוריות גיל:0-10,10-20,...
26.
אירוע עד זמן •אירעו
שיתרחש עד לוקח זמן כמה •למוות עד זמן •סרטן להתפרצות עד זמן
27.
עובד זה כל
איך? נתונים קריאת בטבלה נתונים הצגת
28.
דאטה של סוגים •טיפוס
מהו לדעת חשוב למה (סוג)מאפיין של?
29.
דאטה של סוגים •טיפוס
מהו לדעת חשוב למה(סוג) מאפיין של? •אפשר נתונים של שונים סוגים על: שונות פעולות לבצע,להריץ הצגה ולעשות שונים אלגוריתמים שונה גרפית •ניתן כלים בילו לדעת כדאי סוג מהו לדעת חשוב להשתמש בדאטה מאפיין כל של
30.
יותר לדעת רוצים?
31.
הבאה בדוגמא נכון
לא מה:
32.
סיכום דאטה של עיקריים
סוגים למדנו כמותי סולם:רציף או בדיד להיות יכול דאטה קטגורי סולם:מסוגים דאטה–אורדינלי,בינרי, נומינלי לסכלותפעולות מתאימים דאטה של שונות שונים ואלגוריתמים
33.
דאטה של נוספים
סוגים טקסט קניות רשימת מאורגן לא דאטה וידאו סרטי או תמונות של בצורה דאטה
34.
דאטה של נוספים
סוגים טקסטואלי דאטה
35.
דאטה של נוספים
סוגים לאנליזה נוחה בצורה טקסט נציג איך?
36.
דאטה טעינת מוויקיפדיה גרפית הצגה ענן
בעזרת
37.
דאטה טעינת מוויקיפדיה גרפית הצגה ענן
בעזרת
38.
לאנליזה נוחה בצורה
טקסט נציג איך? הצגהווקטורית:במקום במילון מילה כל עבור מופיעה היא פעמים כמה רשום יהי בווקטור מתאים
39.
40.
קניות רשימת
41.
גרף של בצורה
דאטה
42.
43.
44.
מקום בכל מחשבים-תוכנה
45.
מקום בכל מחשבים •מקום
בכל כמעט מחשב למצוא אפשר היום: •מקרר •קפה מכונת •מצלמה •טלפון •מכונית •מעלית •דם לחץ מד •...
46.
מחשבים"רוצים"לנו לעזור •שונות משימות
לבצע לאנשים לעזור כדי בנויים מחשבים לעשות מה לעשות מה לעשות מה לעשות מה
47.
מחשבים"רוצים"לנו לעזור •שונות משימות
לבצע לאנשים לעזור כדי בנויים מחשבים •לעשות מה למחשב להגיד כדי אבל,לדעת צריכים אנו מחשבים עם לדבר: MAKE PEACE Calculate solution of equation Improve my photo
48.
מחשבים"רוצים"לנו לעזור •שונות משימות
לבצע לאנשים לעזור כדי בנויים מחשבים •לעשות מה למחשב להגיד כדי אבל,לדבר לדעת צריכים אנו מחשבים עם: •רגילים משתמשיםלהשתמש צריכיםקיימות בתוכנות צריכים שהם מה לעשות שיודעות: •Moodle (site for students) •Photoshop (photo improvements) •Matlab (mathematical calculation) •Windows (operational system) •Microsoft office (electronical documents) •….
49.
מחשבים"רוצים"לנו לעזור •שונות משימות
לבצע לאנשים לעזור כדי בנויים מחשבים •לעשות מה למחשב להגיד כדי אבל,לדבר לדעת צריכים אנו מחשבים עם: •רגילים משתמשיםלהשתמש צריכיםקיימות בתוכנותשיודעות צריכים שהם מה לעשות: •תוכנות כותב מי?
50.
מחשבים"רוצים"לנו לעזור •שונות משימות
לבצע לאנשים לעזור כדי בנויים מחשבים •לעשות מה למחשב להגיד כדי אבל,לדבר לדעת צריכים אנו מחשבים עם: •רגילים משתמשיםלהשתמש צריכיםקיימות בתוכנותשיודעות צריכים שהם מה לעשות: •תוכנות כותב מי?מתכנת(programmer) •מחשב עם לדבר יודע מתכנת
51.
מתכנת •מחשב עם לדבר
יודעים מתכנתים •תכנות–מבוקש מקצוע •להם שעוזרים כלים יודעים מתכנתים"לקבל"מה ממחשב רוצים שהם •לקבל כדי למתכנת לשלם מוכנים משתמשיםתוכנהשהם צריכים
52.
תוכנה
53.
תוכנה •מחשב תוכנת היא
מה?
54.
תוכנה •מחשב תוכנת היא
מה? •ראשית,דוגמאות כמה נראה:
55.
תוכנה •מחשב תוכנת היא
מה? •דוגמאות כמה נראה: •Machine code
56.
תוכנה •מחשב תוכנת היא
מה? •דוגמאות כמה נראה: •Machine Code מכונה שפת:קורה מה להבין קשה,קוד כתיבת בזמן לטעות קל,לסטודנט ללמוד קשה מתחיל
57.
תוכנה •מחשב תוכנת היא
מה? •דוגמאות כמה נראה: •Assembly
58.
תוכנה •מחשב תוכנת היא
מה? •דוגמאות כמה נראה: •Assembly •אסמבלר:קורה מה להבין קשה,קוד כתיבת בזמן לטעות קל,לסטודנט ללמוד קשה מתחיל
59.
תוכנה •מחשב תוכנת היא
מה? •דוגמאות כמה נראה: •C
60.
תוכנה •מחשב תוכנת היא
מה? •דוגמאות כמה נראה: •C •C:קורה מה להבין קל יותר,מתחיל לסטודנט ללמוד קל יותר
61.
תוכנה •מחשב תוכנת היא
מה? •דוגמאות כמה נראה: •Python 2.7 print “hello world”
62.
תוכנה •מחשב תוכנת היא
מה? •דוגמאות כמה נראה: •Python 2.7 print “hello world” פייתון:פשוט נראה
63.
תוכנה •מחשב תוכנת היא
מה? •דוגמאות כמה נראה: •Scratch
64.
מחשב תוכנת היא
מה? •אותה לבצע יודע ומחשב תכנות שפת של חוקים לפי שכתובה פקודות סדרת
65.
מחשב תוכנת היא
מה? •מחשב תוכנת: •פקודות סדרת •קטנה חתיכהשלהאינטליגנציהשלנובמחשב •בה להשתמש שיוכלו אחרים לאנשים שלנו תוכנה לתת יכולים אנו •"טובה תוכנה,מוצלח ציור במו היא,אנשים הרבה משמחת"
66.
"תוכנה"אדם לבן •https://www.youtube.com/watch?v=vlzwuFkn88U
67.
"תוכנה"אדם לבן •https://www.youtube.com/watch?v=vlzwuFkn88U
68.
"תוכנה"אדם לבן •https://www.youtube.com/watch?v=vlzwuFkn88U
69.
"תוכנה"אדם לבן •קטנות טעויות
לתקן יודעים אדם כבני אנו •טעות שיש לב שמים לא אפילו אנו לפעמים
70.
"תוכנה"אדם לבן •קטנות טעויות
לתקן יודעים אדם כבני אנו •טעות שיש לב שמים לא אפילו אנו לפעמים •חכם כך כל לא מחשב אבל!נחמד כך כל ולא! •אותנו לתקן יודע לא מחשב! •טעויות מאט לא נעשה לתכנת נלמד כאשר בהתחלה! •להתאכזב לא!
71.
אדם בן נגד
מחשב? •ממחשב טוב יותר עושים שאנשים דברים יש •אדם מבני ומהר טוב יותר הרבה עושים שמחשבים דברים יש
72.
אדם בן נגד
מחשב? •ממחשב טוב יותר עושים שאנשים דברים יש •אדם מבני ומהר טוב יותר הרבה עושים שמחשבים דברים יש •דוגמא:בספר נפוצה הכי מילה היא מה"ושלום מלחמה"?
73.
אדם בן נגד
מחשב? •ממחשב טוב יותר עושים שאנשים דברים יש •אדם מבני ומהר טוב יותר הרבה עושים שמחשבים דברים יש •דוגמא:בספר נפוצה הכי מילה היא מה"ושלום מלחמה"? •שניה חלקי תוך זו משימה לבצע יודע מחשב,אדם לבן אבל זמן המון ייקח זה
74.
אדם בן נגד
מחשב? •ממחשב טוב יותר עושים שאנשים דברים יש •אדם מבני ומהר טוב יותר הרבה עושים שמחשבים דברים יש •דוגמא:בספר נפוצה הכי מילה היא מה"ושלום מלחמה"? •מחשבה שאלת:ממחשב טוב יותר לעשות יודע אדם בן מה?
75.
תוכנה-סיכום •טקסט כמו אותיות
של שורות סדרת היא תוכנה •ולשמור טקסט עם לעבוד שמאפשר כלי בכל במחשב לכתוב ניתן בפייתון התוכנה סיומת עם בקובץpy •תוכנה שכתבנו אחרי,מחשב על אותה להריץ ניתן(המרגש החלק זה) •התוכנהSpyderמבין שמחשב לשפה פייתון משפת שלנו הקוד את לתרגם יודעת
76.
מחשב מבנה
77.
מחשב מבנה/Hardware Architecture •המחשב
מבנה עם קצרה מהיכרות הקורס את נתחיל
78.
מחשב מבנה/Hardware Architecture •המחשב
מבנה עם קצרה מהיכרות הקורס את נתחיל •לעומק אותו נלמד ולא בנושא נתעמק לא •מחשב של חשובים חלקים נכיר: •CPU •RAM •secondary memory •input devices •output devices
79.
מחשב מבנה •CPU •RAM –
main memory •secondary memory •input devices •output devices
80.
CPU •CPU-ראשי מעבד-"של מוח מחשב" •פשוטות
פעולות לעשות יודע מעבד מהרמאוד •אדם בן של למוח דומה לא מעבד •מה למעבד אומר תוכנה בעזרת מתכנת לעשות,לביצוע הבאה פקודה ומהי
81.
CPU •CPU-ראשי מעבד-"של מוח מחשב" •פשוטות
פעולות לעשות יודע מעבד מאוד מהר •אדם בן של למוח דומה לא מעבד •מה למעבד אומר תוכנה בעזרת מתכנת לעשות,לביצוע הבאה פקודה ומהי •לוקח מאיפהCPUשיש פקודות לבצע?
82.
ראשי זיכרון-RAM •ראשי מזיכרון
למעבד מגיעות פקודות •מהיר מאוד ראשי זיכרון •ראשי זיכרוןנמחקמחשב מכבים כאשר
83.
קלט–Input devices •קלט ממקורות
למחשב מגיעים נתונים שונות: •מקלדת •דיסקCD •מגע מסך •מיקרופון •.....
84.
פלט–Output devices •ב להציג
ניתן מעבד של עבודה תוצאות: •מסך •מדפסת •קול רם
85.
משני זיכרון •מהיר ראשי
זיכרון,כאשר נמחק אבל מחשב מכבים •נשמרות במחשב איפה:תוכנות,נתונים מעבד של עבודה ותוצאות?
86.
משני זיכרון •מהיר ראשי
זיכרון,כאשר נמחק אבל מחשב מכבים •נשמרות במחשב איפה:תוכנות,נתונים מעבד של עבודה ותוצאות? •בזיכרון הנתונים את לשמור אפשר משני: •קשיח דיסק •CD •DVD •FlashMemory •כלל בדרך,איטי יותר משני זיכרון ראשי מזיכרון,גדול יותר נפח בעל, זול ויותר
87.
תוכנה ביצוע •ראשי מעבד(CPU)ראשי
מזיכרון פקודות שולף(RAM) •פקודה לאחר פקודה •מאוד מהיר בקצב •הערה:יותר יש מחשבים לרוב היום אחד ממעבד
88.
תוכנה ביצוע •ראשי מעבד(CPU)ראשי
מזיכרון פקודות שולף(RAM) •פקודה לאחר פקודה •מאוד מהיר בקצב •למעשה,בינרית בצורה אלה פייתון בשפת לא בזיכרון נשמרות הפקודות01
89.
תוכנה ביצוע •ראשי מעבד(CPU)ראשי
מזיכרון פקודות שולף(RAM) •פקודה לאחר פקודה •מאוד מהיר בקצב •למעשה,בינרית בצורה אלה פייתון בשפת לא בזיכרון נשמרות הפקודות01 •מחשב לשפת פייתון משפת קוד שתתרגם תוכנה נצטרך אנו לכן •מסוג תוכנה היא פייתון התוכנהאינטרפרטרלשפת פייתון משפת קוד שמתרגם מחשב(מבין שמחשב בינרית שפה)
90.
Totally Hot CPU •http://www.youtube.com/watch?v=y39D4529FM4
91.
Inside Hard Disk •https://www.youtube.com/watch?v=9eMWG3fwiEU
92.
איךמדבריםעםמחשבים
93.
ביט •Bit–בינארית ספרה של
קיצורbinary digit •בינארית ספרה(בסיס2)–ערכים שני רק לקבל היכולה ספרה:0או1
94.
בבסיס ספירה2 •0 •1 •10 •11 •100 •101
95.
ביטים ידי על
מספרים ייצוג בדוגמא:יד על מספרים ייצוג3ביטים
96.
במחשב נתונים ייצוג •בבסיס
מספרים ידי על מיוצג במחשב נתון כל2 •דוגמא: •האותA •מספרי ייצוג:65 •בינארי ייצוג:1000001 •האותB •מספרי ייצוג:66 •בינארי ייצוג:1000010
97.
ביטים ידי על
אותיות ייצוג
98.
ביטים ידי על
תמונות ייצוג
99.
ביטים של אריתמטיקה
100.
הפעלה מערכת •המחשב של
ההפעלה תוכנת •ממקלדת קלט של תשתית שירותי מספקת,למסך פלט,וכד תקשורת רשת'
101.
מחשב רשת
102.
מחשב רשת •בין מחברת2מחשבים
יותר או •ביטים על מבוססת התקשורת •רשתות סוגי: •קוי •Ethermet •אלחוטי •WiFi •Cellular
103.
מחשבים רשתות
104.
אלחוטית רשתWi-Fi
105.
סלולרית אלחוטית רשת
106.
Client - Server
107.
World Wide Web
108.
IP protocol stack תרגיל:ip
config
109.
HTTP protocol
110.
Cloud Computing •Cloud storage •Client-Server
architecture •Software As A Service (SAAS) •Applications
111.
לדיון דוגמא-waze SERVERCLIENTS
112.
אלגוריתם
113.
השיעור מטרת אלגוריתם תוכנה
114.
אלגוריתם •לפנישנתחילמושג להגדיר נצטרך
פייתון ללמודחשוב–אלגוריתם •אלגוריתם זה מה? •בין הבדל מהאלגוריתםלתוכנה?
115.
אלגוריתם •פשוטות במילים:תיור הוא
אלגוריתםמדויקמסוימת לבעיה פתרון של
116.
אלגוריתם •פשוטות במילים:תיור הוא
אלגוריתםמדויקלבעיה פתרון שלמסוימת •פעולות סדרת הוא אלגוריתם •בדרךכללפלט ומחזיר קלט מקבל אלגוריתם
117.
ומתכון אלגוריתם •פשוטות במילים:תיור
הוא אלגוריתםמדויקמסוימת לבעיה פתרון של •למתכון דומה אלגוריתם: •אוכל להכנת שלבים רשומים במתכון •לבעיה פתרון של שלבים רשומים באלגוריתם .1תוסיףקמח לכוס2מים של כוסות .2תערבבטובעדשתקבלמרחם יליד .3תוסיף3מלח כפיות .4... .5תוכל
118.
אלגוריתם •פשוטות במילים:תיור הוא
אלגוריתםמדויקמסוימת לבעיה פתרון של •למתכון דומה אלגוריתם: •אוכל להכנת שלבים רשומים במתכון •בעיה של פתרון של שלבים רשומים באלגוריתם •כלשהי בשפה כתוב להיות יכול אלגוריתם •באנגלית,בעברית,ברוסית,בערבית,... •מתמטית בשפה •מחשב בשפת •דיאגרמת בעזרתמעברים(זרימה תרשים) •....
119.
אלגוריתם •פשוטות במילים:תיור הוא
אלגוריתםמדויקמסוימת לבעיה פתרון של •למתכון דומה אלגוריתם: •אוכל להכנת שלבים רשומים במתכון •בעיה של פתרון של שלבים רשומים באלגוריתם •כלשהי בשפה כתוב להיות יכול אלגוריתם •באנגלית,בעברית,ברוסית,בערבית,... •מתמטית בשפה •מחשב בשפת •מעברים דיאגרמת בעזרת •בעיה לאותה שונים אלגוריתמים לכתוב יכולים שונים אנשים
120.
לאלגוריתם דוגמא
121.
לאלגוריתם דוגמא •בעיה:פרנהייט למעלות
צלזיוס ממעלות טמפרטורה שמעביר אלגוריתם פתח
122.
לאלגוריתם דוגמא •בעיה:פרנהייט למעלות
צלזיוס ממעלות טמפרטורה שמעביר אלגוריתם פתח •אלגוריתם של כללי תיור: •בצלזיוס טמפרטורה קבלת(input) •מתמטיים חישובים(processing) •תשובה הצגת(output)
123.
לאלגוריתם דוגמא •בעיה:פרנהייט למעלות
צלזיוס ממעלות טמפרטורה שמעביר אלגוריתם פתח •אלגוריתם של כללי תיור: •בצלזיוס טמפרטורה קבלת(input) •מתמטיים חישובים(processing) •תשובה הצגת(output) לב שימו,אלגוריתם לא עדיין זה,פתרון של כללי תיור אלה. של פתרון של מדויק תיור הינו אלגוריתםבעיה
124.
לאלגוריתם דוגמא •בעיה:פרנהייט למעלות
צלזיוס ממעלות טמפרטורה שמעביר אלגוריתם פתח •אלגוריתם של כללי תיור: •בצלזיוס טמפרטורה קבלת •מתמטיים חישובים •תשובה הצגת •אלגוריתם: •ממשתמש קלט קבלת(ב הקלט את נסמן-X) •נכפילXב-9,ב נחלק התוצאה את-5,נוסיף ולתוצאה32 •אחרון חישוב תוצאת למשתמש נחזיר
125.
לאלגוריתם דוגמא •בעיה:פרנהייט למעלות
צלזיוס ממעלות טמפרטורה שמעביר אלגוריתם פתח •אלגוריתם של כללי תיור: •בצלזיוס טמפרטורה קבלת •מתמטיים חישובים •תשובה הצגת •אלגוריתם: •ממשתמש קלט קבלת(ב קלט נסמן-X) •נכפילXב-9,ב נחלק התוצאה את-5,נוסיף לתוצאה32 •אחרון חישוב תוצאת למשתמש נחזיר •בדיקה: 12->12*9=108->108/5=21.6->21.6+32=53.6
126.
לאלגוריתם דוגמא •בעיה:פרנהייט למעלות
צלזיוס ממעלות טמפרטורה שמעביר אלגוריתם פתח •אלגוריתם: .1ממשתמש קלט קבלת(ב קלט נסמן-X) .2נכפילXב-9 .3ב נחלק התוצאה את-5 .4נוסיף לתוצאה32 .5אחרון חישוב תוצאת למשתמשת נחזיר גירסה2
127.
לאלגוריתם דוגמא •בעיה:פרנהייט למעלות
צלזיוס מעלות טמפרטורה שמעביר אלגוריתם פתח •אלגוריתם: .1ממשתמש קלט קבלת(ב קלט נסמן-X) .2נכפילXב-9 .3ב נחלק התוצאה את-5 .4נוסיף לתוצאה32 .5אחרון חישוב תוצאת למשתמשת נחזיר בל שימו,אלגוריתם את להרחיב ניתן,למשל, בשלב1,חוקי הוא שהקלט נבדוק,לא ואם נעצור
128.
Algorithm vs Program •לתוכנה
אלגוריתם בין הבדל מהו? •דבר אותו זה האם?
129.
Algorithm vs Program •לתוכנה
אלגוריתם בין הבדל מהו? •דבר אותו זה האם? •בדוגמא נסתכל:
130.
Algorithm vs Program •לתוכנה
אלגוריתם בין הבדל מהו? •דבר אותו זה האם? •בדוגמא נסתכל: www.codeskulptor.org/#user42_SE25eQSD1D_0.py
131.
Algorithm vs Program •אלגוריתםמדויק
תיור זה-בעיה לפתור איך •תוכנהכלשהי תכנות בשפת האלגוריתם של מימוש היא •תוכנהשמחשב קוד שורות סדרת היא"מבין"לבצע ויכול
132.
Algorithm vs Program •אלגוריתםמדויק
תיור זה-בעיה לפתור איך •תוכנהכלשהי תכנות בשפת האלגוריתם של מימוש היא •תוכנהשמחשב קוד שורות סדרת היא"מבין"לבצע ויכול •כלשהי תכנות בשפת אותו לממש יכולים אנו אלגוריתם בהינתן,ב או בפייתון למשל-R אחרת תכנות בשפת או •אותו ולנתח אלגוריתם לכתוב אפשר(טוב הוא האם,נכון הוא האם,יעיל הוא האם) תכנות שפת לשום קשר ללא •שלהם וניתוח אלגוריתמים רק לומדים שבהם שלמים קורסים יש(ב סמסטר')
133.
אלגוריתםנגדמתכון •מדויק מספיק לא
הוא אם אפילו מתכון להבין יכול אנשים,טעויות מכיל הוא אם או קטנות •אבל,ממתכון להבדיל,אלגוריתםמדויק להיות חייבוחד-משמעי •טעויות ללא מדויקת להיות צריכה תוכנה גם,אותה להריץ מסוגל יהי שמחשב כך
134.
אלגוריתם-סיכום •בעיה לפתרון שלבים
של סופית סידרה הוא אלגוריתם,פתרון חישוב דרך המתארת •קלט נתוני מקבל אלגוריתם,פלט ומחזיר עוצר
135.
יותר לדעת רוצים? • wiki
136.
מספרים שני של
מקסימום למציאת אלגוריתם
137.
מספרים שני של
מקסימום למציאת אלגוריתם •קבלת2ממשתמש מספרים,ב אותם נסמן-A,B •אםB>=AנדפיסB •נדפיס אחרתA
138.
מספרים שני של
מקסימום למציאת אלגוריתם •קבלת2ממשתמש מספרים,ב אותם נסמן-A,B •אםB>=AנדפיסB •נדפיס אחרתA https://py3.codeskulptor.org/#user304_JrzgakiZcl_0.py מימושבפייתון
139.
תרגיל:בין מקסימום למציאת
אלגוריתם כתבו3 מספרים
140.
תרגיל:של מקסימום למציאת
אלגוריתם כתבו של רשימהnמספרים
141.
תרגיל:שני בין מינימום
למציאת אלגוריתם כתבו מספרים
142.
תרגיל:מקסימום למציאת אלגוריתם
כתבו בין ומינימום4מספרים
143.
THE END
Download now