دورة عبر الإنترنت – التخصص المهني المعتمد في علم البيانات من جامعة جونز هوبكنز

مجموعة من أدوات عالم البيانات

الدورة 1

• 17 ساعة
• 4.6 (33,920 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم:

• تثبيت R وR-Studio وGithub وغيرها من الأدوات المفيدة
• فهم البيانات والمشكلات والأدوات التي يستخدمها المحللون
• شرح المفاهيم الأساسية في تصميم البحث
• إنشاء مستودع على جيثب

المهارات التي سوف تكتسبها

• التصنيف: إحصائيات
• التصنيف: الاستدلال الإحصائي
• التصنيف: اختبار الفرضيات الإحصائية
• الفئة: البرمجة في R

الدورة 2

• 57 ساعة
• 4.5 (22,241 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم:

• فهم مفاهيم لغة البرمجة الهامة
• تعريف برامج البرمجة الإحصائية
• استخدام وظائف الحلقة وأدوات التصحيح في R
• جمع معلومات مفصلة باستخدام ملف التعريف R

المهارات التي سوف تكتسبها

• التصنيف: غابات عشوائية
• الفئة: خوارزميات التعلم الآلي (ML).
• التصنيف: التعلم الحسابي
• الفئة: البرمجة في R

الدورة 3

• 19 ساعة
• 4.5 (8,060 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم:

• فهم أنظمة تخزين البيانات الشائعة
• تطبيق أساسيات تنظيف البيانات لجعل البيانات “مرتبة”
• استخدام R لمعالجة النص والتواريخ
• استخراج البيانات القابلة للتنفيذ من الإنترنت وواجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات

المهارات التي سوف تكتسبها

• التصنيف: علم البيانات
• الفئة: جيثب
• الفئة: البرمجة في R
• الفئة: رستوديو

الدورة 4

• 54 ساعة
• 4.7 (6,065 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم:

• فهم الرسوم البيانية التحليلية ونظام الرسومات الأساسي في R
• استخدام الأنظمة الرسومية المتقدمة مثل نظام Lattice
• إنشاء عروض رسومية لبيانات ذات أبعاد عالية جدًا
• تطبيق تقنيات التحليل العنقودي للعثور على الأنماط في البيانات

المهارات التي سوف تكتسبها

• الفئة: التفاعلية
• الفئة: مؤامرة
• التصنيف: تطبيقات الويب
• الفئة: البرمجة في R

الدورة 5

• 7 ساعات
• 4.6 (4,172 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم:

• تنظيم تحليل البيانات لتسهيل إعادة الإعمار
• إملاء تحليل البيانات القابلة للتكرار باستخدام knitr
• تقييم إمكانية تكرار نتائج مشروع التحليل
• انشر مستندات الويب القابلة للتكرار باستخدام Markdown

المهارات التي سوف تكتسبها

• التصنيف: علم البيانات
• التصنيف: التعلم الحسابي
• الفئة: البرمجة في R
• التصنيف: معالجة اللغات الطبيعية

الدورة 6

• 54 ساعة
• 4.2 (4,433 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم:

• فهم عملية استخلاص استنتاجات حول السكان أو الحقائق العلمية من البيانات
• وصف التباين والتوزيعات والحدود وفترات الثقة
• استخدام القيم p وفترات الثقة واختبارات التقليب
• اتخاذ قرارات مستنيرة لتحليل البيانات

المهارات التي سوف تكتسبها

• التصنيف: حياكة
• التصنيف: تحليل البيانات
• الفئة: البرمجة في R
• الفئة: لغة الترميز

الدورة 7

• 53 ساعة
• 4.4 (3,352 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم:

• استخدام تحليل الانحدار والمربعات الصغرى والاستدلال
• فهم أمثلة نموذج ANOVA وANCOVA
• دراسة المخلفات وتحليل التباين
• وصف الاستخدامات الجديدة لنماذج الانحدار مثل المخططات المبعثرة

المهارات التي سوف تكتسبها

• التصنيف: تحليل البيانات
• الفئة: التصحيح
• الفئة: البرمجة في R
• الفئة: رستوديو

الدورة 8

• 8 ساعات
• 4.5 (3,246 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم:

• استخدام المكونات الأساسية في بناء وتطوير الوظائف التنبؤية
• فهم مفاهيم مثل مجموعات التدريب والاختبار والتجهيز الزائد ومعدلات الخطأ
• وصف طرق التعلم الحسابية مثل أشجار الانحدار أو التصنيف
• شرح العملية الكاملة لبناء الوظائف التنبؤية

المهارات التي سوف تكتسبها

• التصنيف: التحليل العنقودي
• الفئة: Ggplot2
• الفئة: البرمجة في R
• التصنيف: تحليل بيانات البحوث

الدورة 9

• 10 ساعات
• 4.6 (2,255 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم:

• تطوير التطبيقات الأساسية والرسومات التفاعلية باستخدام GoogleVis
• استخدام Leaflet لإنشاء خرائط تفاعلية مشروحة
• إنشاء عرض تقديمي لـ R Markdown يتضمن تصورًا للبيانات
• بناء منتج بيانات ينقل رسالة إلى عامة الناس

المهارات التي سوف تكتسبها

• الفئة: معالجة البيانات
• الفئة: التعبير العادي (REGEX)
• الفئة: البرمجة في R
• الفئة: تنظيف البيانات

الدورة النهائية لعلم البيانات

• 5 ساعات
• 4.5 (1,226 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم:

• إنشاء منتج بيانات مفيد للجمهور
• تطبيق مهارات تحليل البيانات لدى الباحث
• بناء نموذج تنبؤ فعال ودقيق
• قم بإعداد عرض تقديمي لعرض النتائج التي توصلت إليها

المهارات التي سوف تكتسبها

• الفئة: اختيار النموذج
• الفئة: النموذج الخطي العام
• الفئة: الانحدار الخطي
• الفئة: تحليل الانحدار