كل الدورات
عن الدورة
يركز هذا المساق على التحليل الانحداري الخطي وأهمية فهم العلاقة بين المتغيرات لتوقع القيم بناءً على معلومات معروفة مسبقًا. يشرح المساق كيف يعمل التحليل الانحداري وكيفية بناء نماذج فعالة باستخدام أدوات مثل Excel وPython (مكتبات statsmodels وsklearn). يتعلم المشاركون تفسير مخرجات النماذج مثل المعاملات والقيم الاحتمالية وفهم المفاهيم الأساسية والافتراضات الكامنة وراء الانحدار الخطي. يعتمد المساق على تطبيقات عملية وحالات دراسية مشابهة للواقع العملي في بيئات الأعمال والتمويل، مما يمنح المتعلمين فرصًا لتطوير مهارات تحليلية وتقنية متقدمة لمساعدتهم في اتخاذ قرارات مستنيرة.
ماذا ستتعلم
- تحديد مفهوم الانحدار الخطي وتطبيقاته
- إجراء حسابات الانحدار البسيطة يدويًا باستخدام Excel
- استخدام إضافة RegressIt لتحليل متقدم في Excel
- بناء نماذج الانحدار الخطي باستخدام Python
- شرح الافتراضات الأساسية للانحدار الخطي
- تفسير نتائج الانحدار مثل المعاملات والقيم الاحتمالية
المتطلبات المسبقة
- خبرة سابقة في مفاهيم الانحدار الأساسية
- القدرة على استخدام الأدوات والبرامج ذات الصلة بشكل مستقل
المدرسون
C
CFI (Corporate Finance Institute)
المواضيع
التمويل
الأعمال
تحليل البيانات
علم البيانات
مايكروسوفت إكسل
مكتبة Scikit Learn
تقييم النماذج
التحليل الإحصائي
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
التمويل
الأعمال
تحليل البيانات
علم البيانات
مايكروسوفت إكسل
مكتبة Scikit Learn
تقييم النماذج
التحليل الإحصائي
Statistical Modeling
Regression Analysis
إعلان
إعلان