تحليل البيانات المتقدم باستخدام لغة البرمجة R

التصنيف الرئيسي: تقنية المعلومات والتحول الرقمي | التخصص: data

الوصف العام: برنامج "تحليل البيانات المتقدم باستخدام لغة البرمجة R" هو دورة تدريبية متقدمة تهدف إلى تزويد المشاركين بالمهارات اللازمة لاستخدام لغة البرمجة R لتحليل البيانات المعقدة والمتقدمة من خلال...

معلومات البرنامج:

• data
• تقنية المعلومات والتحول الرقمي

أهداف الدورة

• تمكين المشاركين من فهم وتطبيق تقنيات التحليل الإحصائي المتقدم باستخدام R.
• تعليم كيفية بناء النماذج التنبؤية المتقدمة باستخدام تقنيات تعلم الآلة في R.
• تدريب المشاركين على التعامل مع البيانات الكبيرة وتنفيذ تقنيات التنقيب عنها باستخدام R.
• تحسين مهارات المشاركين في عرض وتحليل البيانات باستخدام أدوات التصور البياني في R.
• تقديم تقنيات ومفاهيم متقدمة لتحليل الأنماط والاتجاهات في البيانات الكبيرة والمتعددة الأبعاد.

الخطة التدريبية التفصيلية

مقدمة في تحليل البيانات باستخدام R

• مقدمة للغة البرمجة R: شرح الأساسيات، الأوامر والمكتبات الأساسية.
• إعداد بيئة العمل في R: تثبيت R وRStudio، واستخدام الأدوات البرمجية المتقدمة.
• المفاهيم الأساسية في تحليل البيانات: تنسيق البيانات، تنظيف البيانات، واستكشاف البيانات.
• المكتبات الأساسية لتحليل البيانات: استخدام مكتبات مثل ggplot2 وdplyr.
• إعداد البيانات للتحاليل المتقدمة: تصحيح البيانات المفقودة وتحويل البيانات.

التحليل الإحصائي المتقدم باستخدام R

• التحليل الوصفي: الحسابات الأساسية مثل المتوسط، التباين، والانحراف المعياري.
• اختبارات الفرضيات: اختبار t، اختبار ANOVA، واختبار χ².
• الانحدار المتعدد: بناء النماذج التنبؤية باستخدام الانحدار الخطي المتعدد.
• التوزيع الإحصائي: دراسة التوزيعات الإحصائية واستخدامها في التحليل.
• التقييم والنمذجة الإحصائية: تحليل دقة النماذج واختبارها باستخدام مقاييس مثل R².

تعلم الآلة باستخدام R

• مقدمة لتعلم الآلة في R: تعريف تعلم الآلة وأنواعه.
• تقنيات التعلم الخاضع للإشراف: تطبيقات مثل الانحدار اللوجستي، شجرة القرار، والشبكات العصبية.
• التعلم غير الخاضع للإشراف: التجميع وتحليل المجموعات باستخدام خوارزميات مثل K-means.
• تقييم النماذج: تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس مثل دقة النموذج، والـ AUC.
• تحسين النماذج: تقنيات لتحسين أداء النماذج مثل التجميع عبر النماذج والتقليل من التحيز.

التنقيب عن البيانات باستخدام R

• مقدمة في التنقيب عن البيانات: مفاهيم التنقيب عن البيانات وأدواته.
• التحليل باستخدام خوارزميات التجميع: تقنيات مثل K-means و DBSCAN.
• استخراج القواعد التنقيبية: استخدام R لاكتشاف الأنماط والقواعد في البيانات.
• التنقيب عن البيانات في البيانات الكبيرة: استراتيجيات التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة.
• تحليل البيانات النصية: تقنيات لتحليل النصوص واستخراج البيانات من النصوص باستخدام R.

تصور البيانات وتحليلها باستخدام R

• مقدمة في تصور البيانات: أهمية التصور في التحليل البياني للبيانات.
• استخدام ggplot2 في R: تصميم رسوم بيانية معقدة وفعالة.
• تصور البيانات متعددة الأبعاد: تقنيات لتصور البيانات متعددة الأبعاد باستخدام R.
• تحليل البيانات الزمنية: تصور وتحليل البيانات الزمنية باستخدام R.
• إنشاء تقارير تفاعلية: استخدام أدوات مثل RMarkdown وShiny لإنشاء تقارير تفاعلية.