المنهجية
سوف يتم دعم كل أداة إحصائية أو منهجية مستخدمة في الدورة من خلال دراسة حالة خاصة بها والحصول على مخرجات بصورة تدريجية، جنباً إلى جنب مع التحليل متعدد المراحل.
بالإضافة إلى المناقشات الجماعية، سيتم الشرح عن جميع أدوات التحليل بالتفصيل وتوضيحها باستخدام تطبيقات عرض الصور تتابعياً على الشاشة من خلال التقنيات المقارنة (EXCEL - STATISTICA و SAS - R و Python).
أهداف الدورة
سيتمكن المشاركون في نهاية الدورة من:
- فهم وتخطيط دورة الحياة الخاصة بمشروع تحليل البيانات بشكلٍ جيد
- ترجمة أي عمل إلى قاعدة بيانات شاملة
- تقييم جودة البيانات لأغراض التحليل وإعداد التقارير
- وصف وتفسير الأسس التي تقوم عليها البيانات باستخدام إحصاءات وصفية كاملة
- استكشاف كافة الجوانب المرتبطة بتحليل البيانات
الفئات المستهدفة
يُعَد تحليل البيانات التطبيقية الحجر الأساس لجميع العاملين في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI)، وهو من المتطلبات المعرفية التي تُطبق في جميع الصناعات والوظائف المتعلقة بالبيانات.
الكفاءات المستهدفة
- تصميم المشاريع
- عرض النتائج باستخدام الوسائل المرئية
- تحليل البيانات
- حل المشكلات باستخدام الأدوات التحليلية
العرض المرئي للبيانات والإحصاء الوصفي
- أنواع البيانات المختلفة
- مصادر البيانات
- البيانات
- المتغيرات
- العرض المرئي للبيانات
- الدوائر البيانية Pies، الدوائر البيانية المجوَّفة Doughnuts، المخططات الشريطية Bars
- مخططات توزيع التواتر Histograms، الخطوط، مخططات التبعثر Scatter plots
- الخرائط الحرارية Heat maps أو خرائط التمثيل اللوني " تُستخدم لتمثيل كثافة البيانات باستخدام ألوان مختلفة" ومخططات الصندوق boxes Tuckey
- الخرائط الجغرافية
- قياسات الاتجاه المركزي Central tendency
- المتوسط Average
- الوسيطMedian
- المنوال Mode
- قياسات الاتجاه المبعثر Scatter tendency
- الربع الإحصائي Quartile
- التباين Variance
- الانحراف المعياري Standard deviation
- التقديرات
- التقدير الدقيق Punctual
- نطاق الثقة Confidence interval
المقارنة بين مجموعتين
- اختبار تماثل الوسط الحسابي لمجموعتين من البيانات Two mean test
- التباينات المتساوية (اختبار t)
- التباينات غير المتساوية (اختبار t - تصحيح ويلش Welch Correction)
- اختبار تماثل التباين لمجموعتين من البيانات Two variance test (اختبار F)
- اختبار النسب لمجموعتين من البيانات Two proportion test (اختبار مربع كاي Chi Square)
- اختبار توزيع البيانات ضمن مجموعتين Two distribution test (اختبار مربع كاي Chi Square)
- مصفوفة التقارب / التنافر ( Attraction – Repulsion Matrix)
- تشكيل مجموعات البيانات رأسياً وأفقياً
المقارنة بين عدة مجموعات
- اختبار تماثل الوسط الحسابي لعدد من المجموعات Multiple mean test
- التباينات المتساوية (اختبار f وتحليل التباين الإحصائي ANOVA (
- التباينات غير المتساوية (اختبار f - تصحيح ويلش Welch Correction)
- اختبار تماثل التباين لعدد من المجموعات Multiple Variance test
- اختبار ليفين Levene
- اختبار مربع كاي Chi Square
- اختبار النسب لعدد من المجموعات Multiple proportion test (اختبار مربع كاي Chi Square)
- اختبار توزيع البيانات لعدد من المجموعات Multiple distribution test (اختبار مربع كاي Chi Square)
- مصفوفة التقارب / التنافر ( Attraction – Repulsion Matrix)
- تشكيل مجموعات البيانات رأسياً وأفقياً
