أساسيات تحليل البيانات
المهارات المكتسبة:
- إتقان لغة البرمجة R والعمل باستخدام Jupyter Notebooks
- فهم شامل لعملية تحليل البيانات، بما في ذلك جمع البيانات، التحليل الاستكشافي، والتصور البياني
- القدرة على إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات باستخدام مكتبات مثل tidyverse وggplot2
مخرجات التعلّم
تهدف هذه الوحدة إلى تعريفك بأساسيات تحليل البيانات باستخدام لغة R والحزم الشائعة مثل tidyr وggplot2. بنهاية الوحدة، ستكون قادرًا على التعامل مع البيانات، تحليلها، وتصويرها بيانيًا بطريقة عملية.
تجهيز البيانات باستخدام R (Data Wrangling with R)
المهارات المكتسبة:
- تقييم جودة البيانات واكتشاف المشكلات المحتملة
- تطبيق تقنيات تنظيف البيانات المختلفة باستخدام R
- تحويل البيانات إلى صياغة مناسبة للتحليل
مخرجات التعلّم
ستكتسب في هذه الوحدة المهارات اللازمة لجمع البيانات، تقييمها، تنظيفها، وتحويلها باستخدام R، مما يتيح لك التعامل مع تحديات البيانات الواقعية وإعدادها للتحليل.
التحليل الإحصائي (Statistical Based Analysis)
المهارات المكتسبة:
- فهم أساسيات الاحتمالات والتوزيعات ونظرية الحد المركزي
- تفسير فترات الثقة
- التعرف على اختبار الفرضيات واختبارات A/B
- معرفة الانحدار الخطي واللوجستي وتطبيقاتهما على تحليل البيانات
مخرجات التعلّم
تهدف هذه الوحدة إلى تقديم فهم شامل لمفاهيم وأساليب التحليل الإحصائي، بما في ذلك الاحتمالات والتوزيعات ونظرية الحد المركزي، وغيرها من الأدوات الأساسية في التحليل الكمي.
تحليل البيانات باستخدام Excel (Data Analytics with Excel)
المهارات المكتسبة:
- استكشاف البيانات باستخدام أدوات Excel المدمجة مثل الفرز، التصفية، والتنسيق الشرطي
- التعرف على أنواع البيانات المختلفة وكيفية التعامل معها
- إعداد البيانات للتحليل، بما في ذلك إعادة تشكيلها واستخدام الصيغ والدوال
مخرجات التعلّم
تهدف هذه الوحدة إلى تعليم أساسيات تحليل البيانات باستخدام Microsoft Excel. بنهاية الوحدة، ستكون قادرًا على استكشاف البيانات وتنظيفها وتحضيرها وتحليلها باستخدام Excel.
أساسيات تعلم الآلة (Machine Learning Basics)
المهارات المكتسبة:
- اكتساب المعرفة الأساسية بالذكاء الاصطناعي وتطبيقاته
- تطوير مهارات في خوارزميات التعلم الآلي الرئيسية
- تقييم أداء نماذج التعلم الآلي بدقة
مخرجات التعلّم
ستتعلم في هذه الوحدة كيفية تطبيق خوارزميات التعلم الآلي المختلفة بكفاءة، كما ستكتسب الخبرة في تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس مثل الدقة، الاستدعاء، ومؤشرات الأداء الأساسية الأخرى.
استكشاف قواعد البيانات (Exploring Databases)
المهارات المكتسبة:
- معرفة أنواع قواعد البيانات المختلفة
- التمييز بين قواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية
- فهم أساسيات SQL واستخدامه للاستعلام والتعامل مع البيانات
مخرجات التعلّم
ستتعرف في هذه الوحدة على قواعد البيانات، أهميتها وأنواعها، مع تعلم أساسيات SQL وكيفية استخدامها لإدارة البيانات وتحليلها.
سرد البيانات (Storytelling with Data)
المهارات المكتسبة:
- اختيار نوع الرسم البياني المناسب لكل حالة
- التعرف على العوائق التي تشوش على المعلومات وإزالتها
- استخدام أدوات ذكاء الأعمال لبناء قصة بيانات فعّالة
مخرجات التعلّم
تهدف هذه الوحدة إلى تعليمك كيفية توصيل الرؤى والأنماط المستخلصة من البيانات بفعالية، باستخدام تصورات بصرية متنوعة (أحاديات، ثنائية ومتعددة المتغيرات). ستكتشف أدوات وتقنيات لإنشاء قصة معلوماتية جذابة ومفيدة، مع التعرف على بعض أدوات ذكاء الأعمال مثل Tableau وPower BI.
Learn how ZAKA is transforming the AI landscape in MENA
Arabic 
English