الوصف

ستتعلم في هذه الدورة : 

أنواع البيانات • بيانات رقمية (Numerical) • متصلة (Continuous) • متقطعة (Discrete) • بيانات وصفية (Categorical) • اسمية (Nominal) • ترتيبية (Ordinal) 

 

مقاييس النزعة المركزية • المتوسط (Mean) • الوسيط (Median) • المنوال (Mode) 

 

مقاييس التشتت • المدى (Range) • التباين (Variance) • الانحراف المعياري (Standard Deviation) • الربيعات (Quartiles) 

 

الهدف: فهم شكل البيانات وانتشارها ⸻ ثانيًا: الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics) كيف نلخّص البيانات ونقرأها بصريًا: • الجداول الإحصائية • الرسوم البيانية: • Histogram • Box Plot • Bar Chart • Scatter Plot • اكتشاف: • القيم الشاذة (Outliers) • الانحراف (Skewness) • التفلطح (Kurtosis) 

 

مستخدم بكثرة في تحليل البيانات الأولي (EDA) ⸻ ثالثًا: الاحتمالات (Probability) قلب علم البيانات 

 

 

أساسيات الاحتمال • مفهوم الاحتمال • الأحداث المستقلة والتابعة • الاحتمال الشرطي • قاعدة بايز (Bayes’ Theorem) 

 

 

التوزيعات الاحتمالية • التوزيع الطبيعي (Normal Distribution) • التوزيع الثنائي (Binomial) • التوزيع البواسوني (Poisson) • التوزيع المنتظم (Uniform) 

 

مهم جدًا في: • التنبؤ • الذكاء الاصطناعي • التعلم الآلي

نتائج الدورة

تعرف على المدرب