أولاً: الأهداف العامة للدورة
- تعريف المشاركين بأساسيات تحليل البيانات باستخدام Python و R كأدوات رئيسية في التحليل البياني والإحصائي.
- تمكين المشاركين من استخدام المكتبات والأدوات المتقدمة في Python و R لإجراء تحليلات بيانات معقدة ودقيقة.
- تعليم المشاركين كيفية التعامل مع البيانات الكبيرة وتنفيذ تقنيات مثل التنقيب في البيانات و التحليل الإحصائي المتقدم.
- تمكين المشاركين من استخراج الأنماط والاتجاهات من البيانات باستخدام تقنيات مثل التحليل التنبؤي و التحليل العنقودي.
- تعزيز قدرة المشاركين على تصوير البيانات بطرق مرئية باستخدام Python و R لدعم اتخاذ القرارات المؤسسية.
- تعزيز مهارات المشاركين في تطبيق خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات المعقدة.
ثانيًا: محاور البرنامج التدريبي
اليوم الأول: مقدمة في تحليل البيانات باستخدام Python و R
- مقدمة إلى Python و R: فهم الأساسيات والمكتبات الرئيسية في كل من Python و R مثل pandas و numpy في Python و dplyr و ggplot2 في R.
- أدوات التحليل الأولية: تعلم كيفية استيراد البيانات (CSV، Excel، SQL)، تنظيف البيانات، والتحقق من جودتها.
- مقارنة بين Python و R: مناقشة مزايا وعيوب استخدام كل من اللغتين في التحليل البياني والإحصائي.
- دراسة حالة: استيراد وتنظيف مجموعة بيانات بسيطة باستخدام Python و R.
اليوم الثاني: التحليل الإحصائي المتقدم باستخدام Python و R
- المفاهيم الأساسية للتحليل الإحصائي: المتوسطات، الانحراف المعياري، الارتباط، التوزيع الاحتمالي.
- الاختبارات الإحصائية المتقدمة: تطبيق اختبار t، اختبار ANOVA، واختبارات أخرى لفحص الفروق بين مجموعات البيانات.
- التحليل المتعدد المتغيرات: استخدام تقنيات مثل الانحدار الخطي و الانحدار اللوجستي لتحليل العلاقة بين المتغيرات.
- المكتبات المستخدمة: استخدام statsmodels و scikit-learn في Python، و lm() و glm() في R.
- دراسة حالة: تطبيق الانحدار الخطي لتحليل العلاقة بين العوامل المختلفة وتأثيرها على المتغير التابع.
اليوم الثالث: التنقيب في البيانات وتحليل الأنماط باستخدام Python و R
- مقدمة في التنقيب في البيانات: كيفية استخدام تقنيات التنقيب لاكتشاف الأنماط الخفية والاتجاهات في البيانات.
- التنقيب عن البيانات باستخدام Python: استخدام مكتبات مثل scikit-learn و KMeans لتحليل الأنماط.
- التنقيب عن البيانات باستخدام R: استخدام clustertR و caret لاكتشاف الأنماط وتحليل البيانات الكبيرة.
- التحليل العنقودي: كيفية تقسيم البيانات إلى مجموعات أو عنقود باستخدام خوارزميات التجميع مثل K-means و Hierarchical clustering.
- دراسة حالة: تطبيق خوارزميات التنقيب في البيانات لتحليل بيانات العملاء واكتشاف الأنماط.
اليوم الرابع: التحليل التنبؤي باستخدام Python و R
- مقدمة في التحليل التنبؤي: كيف يمكن استخدام البيانات للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
- التعلم الآلي في Python و R: تطبيق تقنيات التعلم الآلي مثل التصنيف و التنبؤ باستخدام مكتبات مثل scikit-learn و caret.
- التعلم الآلي الخاضع للإشراف: كيفية بناء نماذج التنبؤ باستخدام الانحدار الخطي و الغابات العشوائية.
- التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف: استخدام تقنيات مثل التحليل العنقودي و خوارزميات التجميع للتنبؤ بالاتجاهات.
- دراسة حالة: بناء نموذج تنبؤي باستخدام غابة عشوائية في Python للتنبؤ بمبيعات المنتجات بناءً على البيانات التاريخية.
اليوم الخامس: التصور البياني للبيانات وتحليل النتائج باستخدام Python و R
- تصور البيانات باستخدام Python: كيفية استخدام مكتبة matplotlib و seaborn لإنشاء رسومات بيانية واضحة تساهم في فهم البيانات.
- تصور البيانات باستخدام R: استخدام ggplot2 و plotly لإنشاء تصورات بيانية تفاعلية.
- التصور البياني المتقدم: تعلم كيفية إنشاء مخططات حرارية، رسوم بيانية متقدمة، و مخططات التوزيع.
- تحليل النتائج واتخاذ القرارات: كيفية تفسير التصورات البيانية من أجل اتخاذ قرارات استراتيجية فعّالة.
- دراسة حالة: استخدام التصور البياني لتحليل البيانات المالية ومساعدة المديرين في اتخاذ قرارات استثمارية.