كل الدورات
عن الدورة
تعتبر النمذجة الإحصائية جزءًا جوهريًا في علوم البيانات، حيث تتيح للعلماء استنتاج نتائج دقيقة من البيانات المحدودة المتوفرة. في هذا التخصص المكون من ثلاث مواد، يكتسب المتعلمون تقنيات متقدمة ومتوسطة في نمذجة البيانات الإحصائية. يشمل المحتوى التحليل التطبيقي للانحدار الخطي، وتصميم التجارب وتحليل التباين (ANOVA)، والنماذج الخطية المعممة والنماذج التكميلية. يركز البرنامج على تحليل البيانات الواقعية باستخدام لغة البرمجة R لتطوير مهارات تطبيقية قوية. يمكن الحصول على هذا التخصص كجزء من درجة الماجستير في علوم البيانات بجامعة كولورادو بولدر عبر منصة Coursera. يهدف البرنامج إلى تمكين المتعلمين من تطبيق نماذج إحصائية معقدة، وإجراء تجارب مقننة وتحليل بيانات متنوعة بشكل موثوق.
ماذا ستتعلم
- تحليل وتطبيق تقنيات الانحدار لنمذجة العلاقات بين المتغيرات والتنبؤات
- تنفيذ التجارب وفقًا لممارسات تصميم التجارب المثلى
- استخدام تقنيات النمذجة الإحصائية المتقدمة مثل النماذج الخطية المعممة لإدارة العلاقات الواقعية
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية في المواضيع والمصطلحات الإحصائية
- الاستعداد للتعلم من خلال تمارين تطبيقية أو دراسات حالة
المدرسون
B
Brian Zaharatos
Director, Professional Masterâs Degree in Applied Mathematics
المواضيع
الاحتمالات والإحصاء
علم البيانات
تحليل البيانات
اختبار A/B
أخلاقيات البيانات
نمذجة البيانات
تصميم التجارب
تعلم الآلة
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
الاحتمالات والإحصاء
علم البيانات
تحليل البيانات
اختبار A/B
أخلاقيات البيانات
نمذجة البيانات
تصميم التجارب
تعلم الآلة
Mathematical Modeling
Model Evaluation
إعلان
إعلان