Mastering Data Science with R: From Beginner to Master.

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

Data Science with R هي دورة شاملة مصممة لتزويد المتعلمين بالمهارات والمعرفة الأساسية لإجراء تحليل البيانات والتعلم الآلي وتحليل السلاسل الزمنية باستخدام لغة البرمجة R. سيبدأ المشاركون بمقدمة عن لغة R وأنواع بياناتها، يتبعها تعلم تقنيات إعداد البيانات باستخدام وظائف dplyr. ستتعمق الدورة بعد ذلك في مفاهيم البرمجة وتحليل البيانات والتعلم الآلي مع التركيز القوي على الممارسة العملية. طوال الدورة، سوف يستكشف المشاركون الأساليب الإحصائية المختلفة، مثل تحليل الانحدار، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، والتجميع، لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات والحصول على رؤى من البيانات. علاوة على ذلك، سيتم توجيه المتعلمين خلال عملية التعلم الآلي الشاملة، بما في ذلك المعالجة المسبقة للبيانات واختيار النماذج والتدريب والتقييم والضبط. ستغطي الدورة أيضًا موضوعات متقدمة، بما في ذلك تحليل السلاسل الزمنية، حيث سيتعلم المشاركون كيفية العمل مع البيانات الزمنية، واكتشاف الاتجاهات، والموسمية، وإجراء التنبؤات باستخدام نماذج السلاسل الزمنية. بالإضافة إلى ذلك، سيكتشف المتعلمون كيفية إنشاء لوحات معلومات تفاعلية.
أهداف الدورة: 1. إتقان برمجة R: تطوير أساس قوي في برمجة R، بما في ذلك معالجة البيانات، وهياكل التحكم، واستيراد البيانات وتصديرها، والعمل مع هياكل البيانات المختلفة. 2. تقنيات تحليل البيانات: تعلم تقنيات تحليل البيانات الأساسية، مثل المخططات المبعثرة، والمخططات المربعة، والمخططات الشريطية، والرسوم البيانية، والارتباط، لاستكشاف البيانات وتصورها للحصول على رؤى. 3. تحليل الانحدار: فهم مبادئ الانحدار الخطي البسيط والمتعدد، والانحدار التدريجي، والنماذج الخطية المعممة لعمل تنبؤات وفهم العلاقات بين المتغيرات. 4. أشجار القرار والغابات العشوائية: استكشاف أشجار التصنيف، وبناء أشجار القرار، وتنفيذ الغابات العشوائية للنمذجة التنبؤية والتعلم الجماعي. 5. التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة: إتقان خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة، بما في ذلك تجميع الوسائل k والتجمع الهرمي، لاكتشاف الأنماط والمجموعات داخل البيانات. 6. مشروع التعلم الآلي الشامل: اكتسب خبرة عملية في عملية التعلم الآلي الكاملة، بدءًا من المعالجة المسبقة للبيانات وحتى التدريب النموذجي والتقييم والضبط، وبلغت ذروتها في مشروع شامل للتعلم الآلي. 7. تحليل السلاسل الزمنية: اكتساب المهارات في التعامل مع بيانات السلاسل الزمنية، وتحلل السلاسل الزمنية، والتنبؤ بالتمهيد الأسي وطريقة هولت وينترز، ونمذجة السلاسل الزمنية الثابتة باستخدام نماذج الانحدار الذاتي (AR) والمتوسط ​​المتحرك (MA). 8. لوحات المعلومات التفاعلية وإعداد التقارير: تعلم كيفية إنشاء لوحات معلومات تفاعلية باستخدام R Shiny وإنشاء تقارير ديناميكية باستخدام R Markdown لتقديم عروض تقديمية للبيانات قابلة للتكرار وجذابة بصريًا.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)