مرحباً بكم في دورة تحليل البيانات التطبيقي: التصور البياني، الإحصائيات، والبرامج المتقدمة! في عالمنا اليوم الذي تحركه البيانات، أصبحت القدرة على تحليل البيانات وتفسيرها وتصويرها أكثر أهمية من أي وقت مضى. سواء كنت في مجال الأعمال أو الرعاية الصحية أو المالية أو أي مجال آخر، أصبح تحليل البيانات أحد المحركات الرئيسية للقرارات والاستراتيجيات. تم تصميم هذه الدورة لتزويدك بفهم شامل للأدوات والتقنيات الأساسية المستخدمة في تحليل البيانات. ستبدأ بأساسيات التصور البياني للبيانات، حيث ستتعلم كيفية إنشاء مخططات ورسوم بيانية واضحة وجذابة للتواصل الفعال لنتائجك. ثم سنتناول الإحصائيات الوصفية والاستنتاجية، ونستكشف كيفية تلخيص البيانات وعمل تنبؤات مستندة إلى البيانات. وأخيرًا، ستحصل على تجربة عملية مع البرامج المتقدمة والخوارزميات الذكية لتحليل مجموعات البيانات المعقدة وبناء النماذج التنبؤية.

من يجب أن يحضر؟

 • محللو البيانات وعلماء البيانات الطموحون الذين يتطلعون لتوسيع مهاراتهم في تحليل البيانات والتصور البياني.

 • المهنيون من مختلف المجالات (الأعمال، الرعاية الصحية، المالية، التسويق) الذين يرغبون في استخدام البيانات لاتخاذ القرارات.

• أي شخص مهتم بإتقان تقنيات وأدوات تحليل البيانات المتقدمة للتطبيقات العملية.

المعرفة والفوائد:

بعد إكمال البرنامج، سيكون المشاركون قادرين على إتقان ما يلي:

 • إتقان الأساسيات والتقنيات المتقدمة للتصور البياني للبيانات، والإحصائيات، وتحليل البيانات.

 • تعلم كيفية إجراء تحليل استكشافي للبيانات وتفسير النتائج باستخدام الإحصائيات الوصفية والاستنتاجية.

• اكتساب خبرة عملية مع تقنيات التعلم الآلي المتقدمة للتحليلات التنبؤية.

• تطوير مهارة استخدام أدوات مثل Python وR وبرامج التصور البياني المتقدمة.

• تطبيق مفاهيم تحليل البيانات على مجموعات بيانات واقعية، واستخلاص رؤى تدعم اتخاذ القرارات. • بناء المهارات اللازمة لعرض نتائج تحليل البيانات المعقدة بوضوح وفعالية للجماهير غير التقنية.

• 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.