.png)
لمحة عامة
يبدأ التحليل الفعال للبيانات بجمع البيانات واختيارها بدقة ، الأمر الذي يتطلب فهما قويا لأنواع البيانات المختلفة ومصادرها المتنوعة. تضمن الهيكلة الصحيحة لهذه البيانات تصورا سلسا عبر أنواع المخططات المختلفة وتتيح استخدام مقاييس إحصائية وصفية فعالة لتلخيص النتائج.
تركز هذه الدورة على أساسيات تصميم عملية قوية لجمع البيانات ، واختيار تقنيات أخذ العينات المثلى ، والتحقق من جودة البيانات ، واستكشاف خيارات التصور جنبا إلى جنب مع مؤشرات الأداء الرئيسية الإحصائية الوصفية المقابلة لها. سيكتسب المشاركون أيضا نظرة ثاقبة على التقنيات والأدوات المتقدمة لتحليل البيانات الشاملة، مما يضع الأساس لمهنة ناجحة في مجال البيانات أو استعدادا لدورات أو برامج التعلم الآلي.
تم تصميم هذه الدورة لتزويد المشاركين بفهم واضح لهيكلة البيانات من أجل التحليل الفعال ، والتنميط العلمي للمجموعات المختلفة من خلال فحص البيانات الذكي ، والخبرة العملية مع أدوات التكنولوجيا الحالية المتوفرة في السوق.
المنهجية
سوف يتم دعم كل أداة إحصائية أو منهجية مستخدمة في الدورة من خلال دراسة حالة خاصة بها والحصول على مخرجات بصورة تدريجية، جنباً إلى جنب مع التحليل متعدد المراحل.
بالإضافة إلى المناقشات الجماعية، سيتم الشرح عن جميع أدوات التحليل بالتفصيل وتوضيحها باستخدام تطبيقات عرض الصور تتابعياً على الشاشة من خلال التقنيات المقارنة (EXCEL – STATISTICA و SAS – R و Python).
أهداف الدورة
سيتمكن المشاركون في نهاية الدورة من:
الفئات المستهدفة
يُعَد تحليل البيانات التطبيقية الحجر الأساس لجميع العاملين في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI)، وهو من المتطلبات المعرفية التي تُطبق في جميع الصناعات والوظائف المتعلقة بالبيانات.
الكفاءات المستهدفة
تصور البيانات والإحصاءات الوصفية
مقارنة مجموعتين
مقارنة مجموعات متعددة
انحدارات بسيطة
