دورة الرياضيات التطبيقية والإحصاءات لتحليل البيانات

في بيئة أكثر فأكثر موجهة نحو البيانات ، يصبح التحليل الثاقبة أساسيًا. تم تصميم الدورة التدريبية "الرياضيات التطبيقية والإحصاءات لتحليل البيانات (مع R)" لتعزيز الكفاءة التحليلية ، والاستكشاف من المفاهيم الأساسية إلى تقنيات النمذجة المتقدمة. من خلال هيكل يعالج الإحصاءات الأساسية ونماذج الانحدار والتصنيف ، وكذلك الدراسة المتخصصة للتكتلات والسلسلة المؤقتة ، فإن المشاركين سيهيمن على أساليب الكشف عن الأنماط والتنبؤ بالاتجاهات واتخاذ قرارات مستنيرة. باستخدام R ، أداة قوية في التحليل الإحصائي ، سوف يدرك الطلاب أنفسهم بالممارسات ذات الصلة للسيناريوهات المتنوعة ، واكتساب منظور تحليلي قوي يقدر بدرجة عالية في مختلف القطاعات. هذه الدورة عبر الإنترنت هي خطوة حيوية لأولئك الذين يطمحون إلى تفسير البيانات والتعامل معها بثقة ودقة.

- الحصول على تقنيات إحصائية لتحليل البيانات. - استخدم لغة R للتحليل التحليلي ورسم البيانات. - إعداد وتقييم نماذج التنبؤ الخطية للمتغيرات العددية. - تطوير وتقييم نماذج التصنيف للمتغيرات الفئوية. - تقليل أبعاد كميات كبيرة من البيانات من خلال تحليل المكونات الرئيسية. - تصنيف وإيجاد مجموعات في بيانات التكتل. - دراسة طرق الناعمة والتحلل والتنبؤ بسلسلة مؤقتة.

يفتح مسار "الرياضيات التطبيقية والإحصائيات لتحليل البيانات (مع R)" أبوابها على وظائف مثل عالم البيانات وعالم البيانات ومحلل الأبحاث. تعد النماذج الإحصائية الصلبة ، ونماذج الانحدار والتصنيف ، إلى جانب التكتلات وتحليل السلسلة المؤقتة ، لقطاعات مثل التمويل والصحة والتكنولوجيا ، وتحويل البيانات إلى قرارات استراتيجية.

الدورة "الرياضيات التطبيقية والإحصاءات لتحليل البيانات (مع R)" للتعامل مع الأدوات الإحصائية والرياضية الأساسية ، التي تركز على تحليل البيانات وعرضها من خلال R. ستعمق نماذج الانحدار وتقنيات التصنيف والتحليل التكتل والسلسلة المؤقتة ، مما يتيح لك تفسير مجلدات كبيرة من المعلومات وتطوير النماذج. سوف تتعلم استخلاص الاستنتاجات ذات الصلة وتطبيق الأساليب التحليلية الأساسية في سياقات البيانات المختلفة.

تهدف إلى أولئك الذين يسعون إلى تأسيس مهاراتهم التحليلية ، يقدم هذا الدورة التقنيات الإحصائية والمجال R R لتحليل البيانات وتصورها. سوف تتعرف على الانحدار ، والتصنيف ، وتحليل التكتلات ، وسلسلة مؤقتة ، وإتقان تقييم النماذج وتفسير كميات كبيرة من المعلومات. مثالي لأولئك الذين يرغبون في تطوير قاعدة قوية لاتخاذ قرارات قائمة على البيانات.