-->

⏱️ وقت القراءة المتوقع: 12 دقيقة

Mito عبارة عن مجموعة قوية من ملحقات Jupyter مصممة لجعل تطوير Python أسرع وأكثر سهولة. مع دردشة AI المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وواجهة جداول البيانات التفاعلية، وتوليد الكود التلقائي، يسد Mito الفجوة بين مستخدمي جداول البيانات ومطوري Python.

🚀 ما هو Mito؟

يتكون Mito من ثلاثة مكونات رئيسية تعمل معًا لتحسين سير عمل Jupyter:

1. Mito AI: مساعد ذكي يدرك السياق

  • دردشة AI ذكية: احصل على مساعدة سياقية دون ترك Jupyter
  • تصحيح الأخطاء: تحليل الأخطاء التلقائي والحلول
  • توليد الكود: إنشاء كود Python مدعوم بالذكاء الاصطناعي
  • لا حاجة للنسخ واللصق: تكامل مباشر مع قدرات ChatGPT/Claude

2. جداول Mito: معالجة البيانات التفاعلية

  • تحرير البيانات البصري: واجهة تشبه جداول البيانات لـ DataFrames
  • دعم الصيغ: صيغ Excel مثل VLOOKUP، SUMIF
  • توليد الكود التلقائي: كل إجراء في جدول البيانات ينشئ كود Python
  • التحديثات الفورية: رؤية التغييرات منعكسة فورًا

3. تكامل Streamlit/Dash: تحسين لوحات المعلومات

  • جداول البيانات المدمجة: إضافة وظائف جداول البيانات الكاملة لتطبيقات الويب
  • تكامل بسطرين: API بسيط للتنفيذ السريع
  • مكونات تفاعلية: أدوات معالجة البيانات سهلة الاستخدام

🔧 التثبيت والإعداد

المتطلبات المسبقة

قبل تثبيت Mito، تأكد من أن لديك:

  • Python 3.7+ مثبت
  • Jupyter Lab 4.0+ أو Jupyter Notebook
  • مدير الحزم pip

الخطوة 1: تثبيت ملحقات Mito

افتح الطرفية أو سطر الأوامر أو Anaconda Prompt وقم بتشغيل:

# تثبيت كل من Mito AI و Mito Spreadsheet
python -m pip install mito-ai mitosheet

# البديل: التثبيت باستخدام conda
conda install -c conda-forge mito-ai mitosheet

الخطوة 2: تشغيل Jupyter

ابدأ Jupyter Lab لبدء استخدام Mito:

# تشغيل Jupyter Lab
jupyter lab

# أو تشغيل Jupyter Notebook
jupyter notebook

الخطوة 3: التحقق من التثبيت

أنشئ دفتر ملاحظات جديد واختبر التثبيت:

# اختبار جداول Mito
import mitosheet
mitosheet.sheet()

# اختبار الوظائف الأساسية
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'الاسم': ['أحمد', 'فاطمة', 'محمد'], 'العمر': [25, 30, 35]})
mitosheet.sheet(df)

📊 جداول Mito: معالجة البيانات التفاعلية

إنشاء أول جدول بيانات

ابدأ بمثال بسيط لفهم قدرات Mito:

import pandas as pd
import mitosheet

# إنشاء بيانات عينة
sales_data = pd.DataFrame({
    'المنتج': ['لابتوب', 'ماوس', 'لوحة مفاتيح', 'شاشة', 'سماعات'],
    'السعر': [999.99, 29.99, 79.99, 299.99, 149.99],
    'الكمية': [50, 200, 150, 75, 100],
    'الفئة': ['إلكترونيات', 'إكسسوارات', 'إكسسوارات', 'إلكترونيات', 'صوتيات']
})

# تشغيل جداول Mito
mitosheet.sheet(sales_data)

الميزات الرئيسية لجداول البيانات

1. تصفية البيانات

  • انقر على رؤوس الأعمدة للوصول إلى خيارات التصفية
  • تطبيق مرشحات متعددة في نفس الوقت
  • استخدام مرشحات النص والأرقام والتاريخ
  • كود Python المُولد: df = df[df['الفئة'] == 'إلكترونيات']

2. دعم الصيغ

صيغ Excel الشائعة تعمل مباشرة في Mito:

# حساب القيمة الإجمالية
=السعر * الكمية

# المنطق الشرطي
=IF(الكمية > 100, "مخزون عالي", "مخزون منخفض")

# دوال البحث
=VLOOKUP(المنتج, جدول_مرجعي, 2, FALSE)

# دوال التجميع
=SUM(السعر * الكمية)
=AVERAGE(السعر)
=COUNT(المنتج)

3. الجداول المحورية

إنشاء جداول محورية بصريًا:

  • سحب الأعمدة إلى مناطق الصفوف والأعمدة والقيم
  • تطبيق دوال التجميع (SUM, AVERAGE, COUNT)
  • إنشاء عروض تحليلية معقدة
  • كود pandas pivot_table المُولد تلقائيًا

4. تصور البيانات

قدرات الرسوم البيانية المدمجة:

  • الرسوم البيانية الشريطية: مقارنة البيانات الفئوية
  • الرسوم البيانية الخطية: إظهار الاتجاهات عبر الزمن
  • الرسوم البيانية المتناثرة: تحليل الارتباطات
  • المدرجات التكرارية: فهم التوزيعات

العمليات المتقدمة لجداول البيانات

عمليات الأعمدة

# إضافة أعمدة محسوبة
# واجهة Mito تولد هذا الكود تلقائيًا
df['القيمة_الإجمالية'] = df['السعر'] * df['الكمية']
df['السعر_المخفض'] = df['السعر'] * 0.9
df['كود_الفئة'] = df['الفئة'].map({'إلكترونيات': 1, 'إكسسوارات': 2, 'صوتيات': 3})

تنظيف البيانات

# إزالة المكررات
df = df.drop_duplicates()

# التعامل مع القيم المفقودة
df['السعر'] = df['السعر'].fillna(df['السعر'].mean())

# عمليات النصوص
df['المنتج_كبير'] = df['المنتج'].str.upper()
df['طول_الفئة'] = df['الفئة'].str.len()

🤖 Mito AI: مساعد يدرك السياق

إعداد ميزات AI

لاستخدام الميزات المتقدمة لـ Mito AI:

# تفعيل دردشة AI في دفتر الملاحظات
import mito_ai

# ستظهر لوحة دردشة AI في واجهة Jupyter
# لا حاجة لإعداد إضافي للميزات الأساسية

قدرات دردشة AI

1. مساعدة الكود السياقية

اطرح أسئلة حول بياناتك مباشرة:

المستخدم: "كيف أحسب متوسط السعر حسب الفئة؟"
Mito AI: 
```python
# حساب متوسط السعر حسب الفئة
avg_price_by_category = df.groupby('الفئة')['السعر'].mean()
print(avg_price_by_category)

# البديل باستخدام الجدول المحوري
pivot_avg = df.pivot_table(values='السعر', index='الفئة', aggfunc='mean')

2. تصحيح الأخطاء

عند مواجهة أخطاء، يوفر Mito AI:

  • تحليل الأخطاء: يشرح ما حدث خطأ
  • اقتراحات الإصلاح: يوفر الكود المصحح
  • الطرق البديلة: يظهر طرق مختلفة لحل المشكلة

3. اقتراحات تحليل البيانات

المستخدم: "ما الرؤى التي يمكنني الحصول عليها من بيانات المبيعات هذه؟"
Mito AI: بناءً على بيانات مبيعاتك، إليك بعض الأساليب التحليلية:

1. تحليل الإيرادات:
```python
# إجمالي الإيرادات حسب الفئة
revenue_by_category = df.groupby('الفئة')['القيمة_الإجمالية'].sum().sort_values(ascending=False)

# أفضل المنتجات أداءً
top_products = df.nlargest(5, 'القيمة_الإجمالية')[['المنتج', 'القيمة_الإجمالية']]
  1. تحليل المخزون: ```python

    العناصر منخفضة المخزون (أقل من الوسيط)

    median_qty = df[‘الكمية’].median() low_stock = df[df[‘الكمية’] < median_qty]

العناصر عالية القيمة منخفضة المخزون (نفاد محتمل)

critical_items = df[(df[‘السعر’] > df[‘السعر’].quantile(0.75)) & (df[‘الكمية’] < df[‘الكمية’].quantile(0.25))]


### استكشاف البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي

#### التحليل الإحصائي
```python
# يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقترح تحليلاً إحصائيًا شاملاً
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# الإحصائيات الوصفية
print("نظرة عامة على مجموعة البيانات:")
print(f"إجمالي المنتجات: {len(df)}")
print(f"إجمالي الإيرادات: {df['القيمة_الإجمالية'].sum():,.2f} ريال")
print(f"متوسط السعر: {df['السعر'].mean():.2f} ريال")

# تحليل التوزيع
plt.figure(figsize=(12, 8))

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.hist(df['السعر'], bins=10, alpha=0.7)
plt.title('توزيع الأسعار')
plt.xlabel('السعر (ريال)')

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.hist(df['الكمية'], bins=10, alpha=0.7)
plt.title('توزيع الكميات')
plt.xlabel('الكمية')

plt.subplot(2, 2, 3)
category_counts = df['الفئة'].value_counts()
plt.pie(category_counts.values, labels=category_counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('توزيع فئات المنتجات')

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.scatter(df['السعر'], df['الكمية'], alpha=0.7)
plt.xlabel('السعر (ريال)')
plt.ylabel('الكمية')
plt.title('الارتباط بين السعر والكمية')

plt.tight_layout()
plt.show()

🌐 التكامل مع Streamlit و Dash

تكامل Streamlit

إنشاء تطبيقات بيانات تفاعلية مع جداول Mito المدمجة:

import streamlit as st
import pandas as pd
from mitosheet.streamlit.v1 import spreadsheet

st.title("لوحة معلومات تحليل بيانات المبيعات")

# تحميل البيانات
@st.cache_data
def load_data():
    return pd.DataFrame({
        'المنتج': ['لابتوب', 'ماوس', 'لوحة مفاتيح', 'شاشة'],
        'السعر': [999.99, 29.99, 79.99, 299.99],
        'الكمية': [50, 200, 150, 75]
    })

df = load_data()

# دمج جداول Mito
st.subheader("محرر البيانات التفاعلي")
new_dfs, code = spreadsheet(df)

# عرض الكود المُولد
if code:
    st.subheader("كود Python المُولد")
    st.code(code, language='python')

# عرض البيانات المعدلة
if new_dfs:
    st.subheader("البيانات المعدلة")
    st.dataframe(new_dfs[0])

تكامل Dash

import dash
from dash import html, dcc, Input, Output
import pandas as pd
from mitosheet.dash import Spreadsheet

app = dash.Dash(__name__)

# بيانات عينة
df = pd.DataFrame({
    'المنتج': ['لابتوب', 'ماوس', 'لوحة مفاتيح'],
    'السعر': [999.99, 29.99, 79.99],
    'الكمية': [50, 200, 150]
})

app.layout = html.Div([
    html.H1("لوحة معلومات مدعومة بـ Mito"),
    Spreadsheet(
        id='mito-spreadsheet',
        df=df,
        height='600px'
    ),
    html.Div(id='output-div')
])

@app.callback(
    Output('output-div', 'children'),
    Input('mito-spreadsheet', 'spreadsheet_result')
)
def update_output(spreadsheet_result):
    if spreadsheet_result:
        return html.Pre(spreadsheet_result.get('code', ''))
    return "لا توجد تغييرات بعد"

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

🔥 حالات الاستخدام المتقدمة

1. تحليل البيانات المالية

import yfinance as yf
import mitosheet

# تنزيل بيانات الأسهم
ticker = "2222.SR"  # أرامكو السعودية
data = yf.download(ticker, start="2024-01-01", end="2024-12-31")
data = data.reset_index()

# تشغيل Mito للتحليل التفاعلي
mitosheet.sheet(data)

# التحليل المقترح بالذكاء الاصطناعي
"""
اسأل Mito AI هذه الأسئلة:
- "احسب المتوسطات المتحركة لبيانات هذا السهم"
- "أنشئ مخطط شموع يابانية"
- "ابحث عن أعلى وأقل الأسعار حسب الشهر"
- "احسب العوائد اليومية والتذبذب"
"""

2. تحليل العملاء

# تحليل بيانات العملاء
customers_df = pd.DataFrame({
    'معرف_العميل': range(1, 1001),
    'العمر': np.random.randint(18, 70, 1000),
    'الدخل': np.random.randint(30000, 120000, 1000),
    'المشتريات': np.random.randint(1, 50, 1000),
    'الشريحة': np.random.choice(['أ', 'ب', 'ج'], 1000)
})

# التجزئة التفاعلية مع Mito
mitosheet.sheet(customers_df)

# الرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي
"""
اسأل Mito AI:
- "جزّء العملاء حسب القيمة والسلوك"
- "ابحث عن أكثر شرائح العملاء ربحية"
- "أنشئ تحليل RFM"
- "تنبأ بقيمة العميل مدى الحياة"
"""

3. تحليل السلاسل الزمنية

# إنشاء بيانات سلسلة زمنية
dates = pd.date_range('2024-01-01', periods=365, freq='D')
ts_data = pd.DataFrame({
    'التاريخ': dates,
    'المبيعات': np.random.normal(1000, 200, 365) + np.sin(np.arange(365) * 2 * np.pi / 365) * 100,
    'الإنفاق_التسويقي': np.random.normal(500, 100, 365),
    'درجة_الطقس': np.random.uniform(0, 10, 365)
})

mitosheet.sheet(ts_data)

# تحليل السلاسل الزمنية بالذكاء الاصطناعي
"""
يمكن لـ Mito AI المساعدة في:
- "اكتشف أنماط الموسمية في بيانات المبيعات"
- "احسب الارتباط بين الإنفاق التسويقي والمبيعات"
- "أنشئ نماذج التنبؤ"
- "حدد الشذوذ في السلسلة الزمنية"
"""

🎯 أفضل الممارسات والنصائح

1. تحسين سير العمل

  • ابدأ بجداول Mito لاستكشاف البيانات
  • استخدم دردشة AI للأسئلة التحليلية المعقدة
  • صدّر الكود المُولد للتحليل القابل للتكرار
  • ادمج التحرير البصري مع التحكم البرمجي

2. اعتبارات الأداء

# للمجموعات الكبيرة من البيانات، حسّن الأداء
import pandas as pd

# استخدم أنواع بيانات فعالة
df['الفئة'] = df['الفئة'].astype('category')
df['معرف_المنتج'] = df['معرف_المنتج'].astype('int32')

# خذ عينة من المجموعات الكبيرة للاستكشاف الأولي
if len(df) > 100000:
    sample_df = df.sample(n=10000, random_state=42)
    mitosheet.sheet(sample_df)

3. أفضل ممارسات توليد الكود

  • راجع الكود المُولد بالذكاء الاصطناعي قبل التنفيذ
  • اختبر مقاطع الكود على البيانات التجريبية أولاً
  • أضف تعليقات للكود المُولد للوضوح
  • تحكم في إصدارات دفاتر الملاحظات مع git

4. أنماط التكامل

# نهج معياري للتحليلات المعقدة
class MitoAnalysis:
    def __init__(self, df):
        self.df = df
        self.processed_df = None
        
    def clean_data(self):
        # استخدم Mito للتنظيف التفاعلي
        # ثم استخرج الكود المُولد
        pass
    
    def analyze(self):
        # استخدم دردشة AI لاقتراحات التحليل
        # نفذ الطرق المقترحة
        pass
    
    def visualize(self):
        # أنشئ المخططات باستخدام أدوات Mito المدمجة
        # صدّر للاستخدام في التقارير
        pass

🔧 استكشاف الأخطاء وإصلاحها

مشاكل التثبيت

المشكلة: ملحقات Mito لا تظهر في Jupyter

# الحل: أعد بناء Jupyter Lab
jupyter lab build

# امسح التخزين المؤقت وأعد التشغيل
jupyter lab clean
jupyter lab

المشكلة: أخطاء استيراد مع mitosheet

# حدث إلى أحدث إصدار
pip install --upgrade mito-ai mitosheet

# تحقق من التوافق
pip show mitosheet

مشاكل الأداء

المشكلة: أداء بطيء مع مجموعات البيانات الكبيرة

# الحل: استخدم عينات البيانات
large_df = pd.read_csv('large_file.csv')
sample_df = large_df.sample(n=5000, random_state=42)
mitosheet.sheet(sample_df)

# أو استخدم التقسيم للتحليل
chunk_size = 10000
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size):
    # معالجة كل جزء
    result = analyze_chunk(chunk)

مشاكل دردشة AI

المشكلة: استجابات AI غير سياقية

  • تأكد من أنك تعمل في نفس جلسة دفتر الملاحظات
  • قدم أسئلة واضحة ومحددة
  • اشمل أسماء المتغيرات والسياق ذي الصلة

📈 مثال من العالم الحقيقي: خط أنابيب تحليل البيانات الكامل

دعنا نتابع تحليلاً كاملاً باستخدام قدرات Mito الكاملة:

import pandas as pd
import numpy as np
import mitosheet
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. تحميل البيانات والاستكشاف الأولي
ecommerce_data = pd.DataFrame({
    'معرف_الطلب': range(1, 1001),
    'معرف_العميل': np.random.randint(1, 500, 1000),
    'المنتج': np.random.choice(['لابتوب', 'هاتف', 'تابلت', 'سماعات', 'ساعة ذكية'], 1000),
    'الفئة': np.random.choice(['إلكترونيات', 'إكسسوارات'], 1000),
    'السعر': np.random.uniform(50, 1500, 1000),
    'الكمية': np.random.randint(1, 5, 1000),
    'تاريخ_الطلب': pd.date_range('2024-01-01', periods=1000, freq='H')[:1000],
    'عمر_العميل': np.random.randint(18, 65, 1000),
    'المنطقة': np.random.choice(['الشمال', 'الجنوب', 'الشرق', 'الغرب'], 1000)
})

# 2. استكشاف البيانات التفاعلي مع Mito
print("📊 بدء استكشاف البيانات التفاعلي...")
mitosheet.sheet(ecommerce_data)

# 3. أسئلة التحليل المدعومة بالذكاء الاصطناعي
print("""
🤖 اسأل Mito AI هذه الأسئلة للحصول على تحليل شامل:

1. "ما هي أفضل المنتجات مبيعاً حسب الإيرادات؟"
2. "كيف يؤثر عمر العميل على سلوك الشراء؟"
3. "ما هي الاتجاهات الموسمية في بيانات مبيعاتنا؟"
4. "أي المناطق لديها أعلى قيمة عميل مدى الحياة؟"
5. "أنشئ تحليل مجموعة لاحتفاظ العملاء"
6. "حدد القيم الشاذة في بيانات التسعير"
7. "ابنِ نموذج تجزئة العملاء"
8. "ما الارتباط بين فئات المنتجات والبيانات الديموغرافية للعملاء؟"
""")

# 4. خط أنابيب التحليلات المتقدمة
class EcommerceAnalytics:
    def __init__(self, df):
        self.df = df
        self.insights = {}
    
    def revenue_analysis(self):
        """حساب مقاييس الإيرادات"""
        self.df['الإيرادات'] = self.df['السعر'] * self.df['الكمية']
        
        revenue_by_product = self.df.groupby('المنتج')['الإيرادات'].agg([
            'sum', 'mean', 'count'
        ]).round(2)
        
        self.insights['إيرادات_المنتج'] = revenue_by_product
        return revenue_by_product
    
    def customer_segmentation(self):
        """تجزئة العملاء باستخدام تحليل RFM"""
        customer_metrics = self.df.groupby('معرف_العميل').agg({
            'تاريخ_الطلب': lambda x: (self.df['تاريخ_الطلب'].max() - x.max()).days,  # الحداثة
            'معرف_الطلب': 'count',  # التكرار
            'الإيرادات': 'sum'  # القيمة النقدية
        }).rename(columns={
            'تاريخ_الطلب': 'الحداثة',
            'معرف_الطلب': 'التكرار',
            'الإيرادات': 'القيمة_النقدية'
        })
        
        # إنشاء الشرائح بناءً على الأرباع
        customer_metrics['نقاط_R'] = pd.qcut(customer_metrics['الحداثة'], 4, labels=['4', '3', '2', '1'])
        customer_metrics['نقاط_F'] = pd.qcut(customer_metrics['التكرار'].rank(method='first'), 4, labels=['1', '2', '3', '4'])
        customer_metrics['نقاط_M'] = pd.qcut(customer_metrics['القيمة_النقدية'], 4, labels=['1', '2', '3', '4'])
        
        customer_metrics['نقاط_RFM'] = customer_metrics['نقاط_R'].astype(str) + \
                                       customer_metrics['نقاط_F'].astype(str) + \
                                       customer_metrics['نقاط_M'].astype(str)
        
        self.insights['شرائح_العملاء'] = customer_metrics
        return customer_metrics
    
    def generate_dashboard_data(self):
        """إعداد البيانات للوحة معلومات Streamlit"""
        dashboard_data = {
            'إجمالي_الإيرادات': self.df['الإيرادات'].sum(),
            'إجمالي_الطلبات': len(self.df),
            'متوسط_قيمة_الطلب': self.df['الإيرادات'].mean(),
            'العملاء_الفريدون': self.df['معرف_العميل'].nunique(),
            'أفضل_المنتجات': self.df.groupby('المنتج')['الإيرادات'].sum().nlargest(5),
            'أداء_المناطق': self.df.groupby('المنطقة')['الإيرادات'].sum()
        }
        
        self.insights['بيانات_اللوحة'] = dashboard_data
        return dashboard_data

# 5. تشغيل التحليل
analyzer = EcommerceAnalytics(ecommerce_data)
revenue_analysis = analyzer.revenue_analysis()
customer_segments = analyzer.customer_segmentation()
dashboard_data = analyzer.generate_dashboard_data()

print("✅ اكتمل التحليل! الرؤى الرئيسية:")
print(f"💰 إجمالي الإيرادات: {dashboard_data['إجمالي_الإيرادات']:,.2f} ريال")
print(f"📦 إجمالي الطلبات: {dashboard_data['إجمالي_الطلبات']:,}")
print(f"👥 العملاء الفريدون: {dashboard_data['العملاء_الفريدون']:,}")
print(f"💵 متوسط قيمة الطلب: {dashboard_data['متوسط_قيمة_الطلب']:.2f} ريال")

🚀 الخطوات التالية والميزات المتقدمة

ميزات Mito Pro

فكر في الترقية إلى Mito Pro للحصول على قدرات متقدمة:

  • نماذج AI محسنة: الوصول لمساعدين ذكاء اصطناعي أكثر قوة
  • التصورات المتقدمة: قدرات الرسوم البيانية المهنية
  • التعاون الجماعي: مشاركة والتعاون في التحليلات
  • التكامل المؤسسي: الاتصال بقواعد البيانات ومستودعات البيانات
  • الوظائف المخصصة: إنشاء ومشاركة وظائف جداول البيانات المخصصة

موارد التعلم

  • الوثائق الرسمية: وثائق Mito
  • Discord المجتمع: انضم لمجتمع Mito للحصول على الدعم
  • دروس YouTube: أدلة الفيديو للميزات المتقدمة
  • أمثلة GitHub: دفاتر ملاحظات عينة وحالات استخدام

نظام التكامل البيئي

Mito يعمل بشكل جيد مع:

  • JupyterHub: بيئات Jupyter متعددة المستخدمين
  • Google Colab: بيئات دفتر الملاحظات السحابية
  • Databricks: منصات التحليلات المؤسسية
  • AWS SageMaker: سير عمل التعلم الآلي

🎯 الخلاصة

Mito يحول تجربة Jupyter من خلال دمج واجهة جداول البيانات المألوفة مع المساعدة القوية للذكاء الاصطناعي وتوليد الكود التلقائي. سواء كنت محلل بيانات ينتقل من Excel، أو مطور Python يتطلع لتسريع التحليل الاستكشافي للبيانات، أو مستخدم أعمال يريد الاستفادة من قوة Python دون معرفة برمجية عميقة، فإن Mito يوفر الجسر المثالي.

النقاط الرئيسية:

  1. التثبيت بسيط: فقط pip install mito-ai mitosheet وأنت جاهز
  2. تكامل AI: المساعدة الذكية للسياق تلغي الحاجة لأدوات AI خارجية
  3. توليد الكود: كل إجراء في جدول البيانات ينشئ كود Python قابل للإعادة
  4. التطبيقات المتنوعة: من تنظيف البيانات البسيط إلى خطوط أنابيب التحليلات المعقدة
  5. تكامل لوحة المعلومات: تدمج بسلاسة في تطبيقات Streamlit و Dash

ابدأ رحلة Mito اليوم واختبر كيف يمكن لأدوات جداول البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تسرع سير عمل علوم البيانات الخاص بك!

هل أنت مستعد للبدء؟ قم بتثبيت Mito الآن وانضم إلى آلاف المحترفين في مجال البيانات الذين يستخدمون بالفعل الذكاء الاصطناعي لتعزيز تطوير Python الخاص بهم.

참고