دورة متقدمة في تحليل البيانات التطبيقي: التصور البياني، الإحصائيات والبرامج المتقدمة

• مقدمة في تحليل البيانات لمحة عامة عن الأدوات:

• مقدمة في تحليل البيانات: فهم أهمية تحليل البيانات في التطبيقات الواقعية.
• لمحة عن أنواع البيانات: البيانات المنظمة مقابل البيانات غير المنظمة، البيانات الكمية مقابل البيانات النوعية.
• جمع البيانات وإعدادها: أفضل الممارسات في جمع البيانات، وتنظيف البيانات، والمعالجة المبدئية.

• أساسيات التصور البياني للبيانات:

• مبادئ التصور البياني للبيانات: فهم أهمية السرد البصري الواضح والفعال باستخدام البيانات.
• أنواع التصورات: الرسوم البيانية الخطية، الرسوم البيانية العمودية، المدرجات التكرارية، المخططات المتناثرة، الرسوم البيانية الدائرية، الخرائط الحرارية، وغيرها.
• اختيار التصور المناسب: كيفية اختيار نوع الرسم البياني المناسب لمجموعات البيانات وأهداف التحليل المختلفة.

• الإحصائيات الوصفية والتحليل الاستكشافي للبيانات (EDA):

• فهم الإحصائيات الوصفية: المتوسط، الوسيط، المنوال، النطاق، التباين، الانحراف المعياري.
• التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): تقنيات تلخيص البيانات وتصوير الخصائص الرئيسية لمجموعة بيانات.
• استخدام الأدوات الإحصائية في EDA: تطبيق الإحصائيات الأساسية باستخدام Python (Pandas، NumPy) وR.
• التعرف على القيم الشاذة والأنماط: كيفية اكتشاف الشواذ في البيانات وتصور التوزيعات.

• الإحصائيات الاستنتاجية واختبار الفرضيات:

• مقدمة في الإحصائيات الاستنتاجية: العينة، توزيعات الاحتمالات، والاستدلال الإحصائي.
• اختبار الفرضيات: الفرضية الصفرية، الفرضية البديلة، قيم p، فترات الثقة.
• أنواع الاختبارات: اختبار T، تحليل التباين (ANOVA)، اختبارات كاي-مربع، اختبارات الارتباط.

• الطرق الإحصائية المتقدمة:

• تحليل الانحدار: الانحدار الخطي البسيط، الانحدار المتعدد، الانحدار اللوجستي.
• تحليل السلاسل الزمنية: المفاهيم الرئيسية، طرق التنبؤ، والأدوات الخاصة بالبيانات الزمنية.
• التحليل متعدد المتغيرات: تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، تحليل العناقيد، وتحليل العوامل.
• تقييم النماذج: تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل RMSE، R-squared، مصفوفات الارتباك، ومنحنيات ROC.

• التعلم الآلي وتقنيات تحليل البيانات المتقدمة:

• مقدمة في التعلم الآلي: نظرة عامة على التعلم تحت إشراف وغير إشراف.
• الخوارزميات الشائعة: أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم الشعاعي (SVM)، تجمعات K-means.
• أساسيات التعلم العميق: مقدمة في الشبكات العصبية والتعلم العميق لتحليل البيانات المتقدمة.