Showing Revision 1 created 06/09/2016 by Udacity Robot.

1. タイトル：
   Aude Explores Coordinated Migration - Data Analysis with R
2. 概説：

3. 670 0:01 - 0:04
   نريد منكم تطوير نمط تفكير يتسم بالفضول والشك، عند
4. 4220 0:04 - 0:08
   التعامل مع البيانات. ولمساعدتكم على فهم نمط التفكير هذا، أريد أن أشارككم محادثة
5. 7510 0:08 - 0:11
   أخرى كنت قد أجريتها مع "أود". في هذا الفيديو التالي، أريد منكم
6. 11250 0:11 - 0:13
   "الاستماع إلى عمل "أود
7. 12860 0:13 - 0:16
   .وملاحظة كيفية شرحها لنمط التفكير الدقيق هذا
8. 15600 0:16 - 0:21
   >> إذن، فقد جمعنا كل المدن الأصلية والمدن الحالية من
9. 20880 0:21 - 0:26
   المستخدمين، وكنت أبحث في الاحتمالات المشروطة
10. 26160 0:26 - 0:29
    في وجود بلدة أصلية. ما هو احتمال أنك تعيش حاليًا
11. 29420 0:29 - 0:34
    في كل واحدة من المدن المختلفة؟ على سبيل المثال، بفرض أن
12. 34330 0:34 - 0:37
    نيويورك هي مسقط رأسك، ما هو احتمال
13. 36970 0:37 - 0:39
    أن تعيش حاليًا في شيكاغو
14. 39110 0:39 - 0:41
    أو أنك لا تزال تعيش في نيويورك أو أنك تعيش
15. 40620 0:41 - 0:43
    في سان فرانسيسكو أو باريس وهكذا؟ وما كنت
16. 43490 0:43 - 0:48
    ،أتوقعه هو أن
17. 47830 0:48 - 0:51
    على أقل تقدير، المدينة التي تعيش فيها حاليًا هي الأكثر احتمالاً
18. 51180 0:51 - 0:54
    لتكون بلدتك الأصلية. فإذا كنت قد نشأت
19. 53570 0:54 - 0:56
    في شيكاغو، فإن المكان الأكثر احتمالاً
20. 56330 0:56 - 0:59
    ،لتعيش به الآن لا يزال شيكاغو. ربما تقوم بالتنقل
21. 59440 0:59 - 1:02
    ولكن سيظل أكثر الأماكن احتمالاً لتواجدك هو
22. 62030 1:02 - 1:06
    مسقط رأسك. لكنني رأيت عددًا لا بأس به من الحالات
23. 65880 1:06 - 1:09
    التي كانت فيها المدينة الحالية على الأرجح مختلفة
24. 69130 1:09 - 1:12
    ،عن المدينة الأصلية
25. 72080 1:12 - 1:17
    وكان ذلك احتمالاً كبيرًا إلى حد ما. وقد أدهشني ذلك حقًا. وكنت أتساءل
26. 76570 1:17 - 1:22
    عما إذا كان هناك عدد أولي في حساباتي، وما إذا كانت هناك بعض المسائل المتعلقة بوضع السياسات
27. 81840 1:22 - 1:28
    الخاصة بما كنت أفعل. لذلك قررت وضع جميع المدن على خريطة. جميع أزواج
28. 88280 1:28 - 1:32
    المدن الأصلية والمدن الحالية
29. 92400 1:32 - 1:36
    التي كانت فيها المدينة الحالية الأكثر احتمالاً مختلفة عن المدينة الأصلية. وما
30. 95960 1:36 - 1:39
    رأيناه على هذه الخريطة كان رائعًا حقًا
31. 99200 1:39 - 1:42
    .لأنه لم يكن في الحقيقة ما كنا نتوقعه
32. 101760 1:42 - 1:46
    لم يكن ذلك خطأ في التعليمات البرمجية. كنا حقًا نرى أنماطًا تظهر. نحن هنا
33. 106340 1:46 - 1:49
    قد حددنا مواقع أزواج من المدن الأصلية والمدن الحالية، لذلك
34. 108980 1:49 - 1:52
    ليست هناك حركة بين الأزواج، ولكن
35. 111760 1:52 - 1:57
    ما نراه هو أن الكثير من المدن التي تكون فيها المدينة الحالية مختلفة عن المدينة الأصلية على الأرجح
36. 116550 1:57 - 2:02
    تظهر في غرب أفريقيا
37. 121510 2:02 - 2:07
    أو في الهند أو في تركيا مثلاً
38. 126940 2:07 - 2:11
    وهو ما لم نكن حتمًا نتوقعه في البداية. كانت هناك
39. 130780 2:11 - 2:14
    ،الكثير من المدن الصغيرة التي تنتقل جميعها إلى نفس المدينة الحالية
40. 134240 2:14 - 2:17
    لذلك قررنا التعمق فيها
41. 136620 2:17 - 2:20
    أكثر قليلاً. أحد الأمور التي تحدث هو أنه في بعض الأحيان
42. 139590 2:20 - 2:23
    .يكون توزيع المدينة الحالية ثابتًا جدًا
43. 143250 2:23 - 2:27
    ،بفرض أنك قد نشأت في باريس على سبيل المثال
44. 147100 2:27 - 2:29
    فربما تكون لا تزال تعيش في باريس
45. 149165 2:29 - 2:32
    وربما تعيش في واحدة من آلاف المدن في الضواحي
46. 152420 2:32 - 2:35
    ،وبذلك يكون التوزيع ثابتًا بالفعل
47. 155230 2:35 - 2:39
    ويتعين علينا أن نقرر ما كان يعتبر
48. 158615 2:39 - 2:42
    تخطيط الإحداثيات. وقد توصلنا إلى أن احتمال الانتقال إلى
49. 161990 2:42 - 2:45
    .هذه المدينة مرتفع بما يكفي لأخذه في الاعتبار
50. 166180 2:46 - 2:52
    والشيء الآخر الذي ينبغي علينا التفكير به هو أنكم إذا نظرتم إلى الخريطة
51. 171540 2:52 - 2:54
    بمقياس رسم العالم أو إذا قمتم بتكبير
52. 174120 2:54 - 2:58
    .مساحة محددة جدًا، فإنكم لا ترغبون في رؤية الأشياء نفسها
53. 177515 2:58 - 3:05
    لذلك، فإننا نرغب أيضًا في أن يكون هناك تفاعل في التصور. ولذلك
54. 184600 3:05 - 3:12
    ،قررنا استخدام D3، وهو إطار تصور يستند إلى Javascript
55. 191650 3:12 - 3:15
    يتيح لك الكثير من التفاعل مع البيانات
56. 195340 3:15 - 3:19
    .ويمكننا من القيام بالكثير من الاستكشاف وهكذا