دورة عبر الإنترنت – أساسيات علم البيانات: تخصص مهني معتمد في الاستدلال الإحصائي من جامعة جونز هوبكنز وجامعة كولورادو بولدر

قم ببناء مهاراتك الإحصائية في علوم البيانات. إتقان الإحصائيات المطلوبة لعلم البيانات.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
دورة عبر الإنترنت - أساسيات علم البيانات: تخصص مهني معتمد في الاستدلال الإحصائي من جامعة جونز هوبكنز وجامعة كولورادو بولدر

Professional Certificate

المستوى المتوسط

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • مهارات الاتصال
  • العمل في فريق
  • حل المشكلة
  • إدارة الوقت
  • التفكير النقدي
  • مهارات القيادة
  • المهارات التكنولوجية
  • إدارة المشروع
  • مهارات البحث
  • القدرة على عرض المعلومات

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • محلل بيانات
  • إحصائي
  • عالم البيانات
  • مطور برمجيات في مجال البيانات
  • محلل نظم المعلومات
  • باحث في مجال الإحصاء
  • خبير الاحتمالات
  • محلل البيانات

التركيز – سلسلة دورات من ثلاثة أجزاء

تم تصميم هذا البرنامج لتزويد المعلم بأساس متين في نظرية الاحتمالات لإعداده لمزيد من الدراسات الشاملة في الإحصاء. سيقوم البرنامج بتعريف الطالب بأساسيات الإحصاء والنظرية الإحصائية وسيمنحه المهارات اللازمة لإجراء التحليلات الإحصائية الأساسية لأنظمة البيانات بلغة البرمجة R.

التخصص

  • يمكن الحصول على هذا التخصص كاعتماد أكاديمي ضمن درجة الماجستير في علوم البيانات (MS-DS) التي تقدمها جامعة CU Boulder على منصة Coursera.
  • MS-DS هي درجة متعددة التخصصات تربط بين أعضاء هيئة التدريس في المؤسسات المختلفة مثل الرياضيات التطبيقية وعلوم الكمبيوتر وعلوم المعلومات والمزيد.
  • مع متطلبات القبول القائمة على الأداء وعدم وجود عملية تقديم، يعد MS-DS مناسبًا للأفراد ذوي الخلفية الواسعة في موضوعات مثل علوم الكمبيوتر وعلوم المعلومات والرياضيات والإحصاء.
  • لمزيد من المعلومات حول برنامج MS-DS، تفضل بزيارة: https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder .

مشروع التعلم التطبيقي

  • سوف يمارس الطلاب مهارات احتمالية جديدة، بما في ذلك التحليل الإحصائي الأساسي لمجموعات البيانات، من خلال استكمال التمارين في Jupyter Notebooks.
  • بالإضافة إلى ذلك، سيقوم الطلاب باختبار معرفتهم من خلال استكمال الاختبارات المعيارية خلال الدورات.

Details of the courses that make up the specialization

نظرية الاحتمالية: أساس لعلم البيانات

الدورة 1 • 40 ساعة • 4.5 (218 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

  • اشرح سبب أهمية الاحتمالية في الإحصاء وعلوم البيانات.
  • لمعرفة العلاقة بين الأحداث الشرطية والمستقلة في تجربة إحصائية.
  • حساب التوقع والتباين لعدة متغيرات عشوائية وتطوير الحدس حول هذا الموضوع.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • الفئة: جملة وداعا
  • جملة وداعا
  • التصنيف: المتغيرات العشوائية المستمرة
  • المتغيرات العشوائية المستمرة
  • الفئة: الاحتمالية
  • احتمال
  • الفئة: المتغيرات العشوائية المنفصلة
  • المتغيرات العشوائية المنفصلة
  • التصنيف: نظرية الحد المركزي
  • نظرية الحد المركزي

لإيجاد القيم في الإحصاء في علم البيانات

الدورة 2 • 28 ساعة • 4.1 (76 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

  • تحديد خصائص “التقديرات” الجيدة ومقارنة التقديرات المنافسة.
  • بناء تقديرات صحيحة باستخدام تقنيات الموثوقية القصوى وطريقة اللحظات.
  • بناء وتفسير نطاقات الثقة لوسطين سكانيين، ونسب سكانية واحدة واثنتين، والتباين السكاني.

الاستدلال الإحصائي واختبار الفرضيات في تطبيقات علم البيانات

الدورة 3 • 36 ساعة • 4.7 (46 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

  • تحديد فرضية معقدة ومستوى أهمية للاختبار مع فرضية صفرية معقدة.
  • تحديد إحصائية الاختبار ومستوى الأهمية ومنطقة الرفض لاختبار الفرضيات. إعطاء شكل منطقة الرفض.
  • إجراء اختبارات تتعلق بالتباين الحقيقي للسكان.
  • حساب توزيعات العينات لمتوسط ​​العينة والحد الأدنى للعينة للتوزيع الأسي.

منتجات ذات صلة