تحليل البيانات: النمذجة الإحصائية والحوسبة في التطبيقات

إذا كانت لديك أسئلة محددة حول هذه الدورة، يُرجى التواصل معنا عبر البريد: [email protected]. يتطلب علم البيانات مهارات متعددة التخصصات تمتد من الرياضيات والإحصاء وتعلّم الآلة، إلى حل المشكلات والبرمجة، والتصور البصري للبيانات، ومهارات التواصل. في هذه الدورة، سيجمع المتعلمون بين هذه المهارات الأساسية والعملية وبين معرفة المجال لطرح أسئلة واقعية والإجابة عنها باستخدام بيانات حقيقية. تبدأ الدورة بمراجعة لأدوات إحصائية وحاسوبية شائعة تُستخدم في تحليل البيانات، مثل اختبار الفرضيات، والانحدار، وطرائق الانحدار التدرّجي (Gradient Descent). بعد ذلك، سيدرس المتعلمون نماذج وأساليب متداولة لتحليل أنواع محددة من البيانات عبر أربعة مجالات تطبيقية مختلفة، تشمل: الشفرات فوق الجينية (Epigenetic Codes) وتصور البيانات، والشبكات الإجرامية وتحليل الشبكات، والأسعار والاقتصاد والسلاسل الزمنية، إضافة إلى بيانات بيئية (Environmental Data). خلال هذه الرحلة التطبيقية، ستتعلم كيف تختار النموذج المناسب، وتبني فرضيات قابلة للاختبار، وتنفّذ تحليلات إحصائية مدعومة بالحوسبة على بيانات واقعية. كما ستتدرّب على تقنيات لتبسيط الأبعاد وتصور البيانات عالية الأبعاد، وعلى تحليل الشبكات وقياس مركزية العقد لفهم الأهمية النسبية للعناصر داخل الشبكة. وستتناول أيضاً نمذجة السلاسل الزمنية لأغراض التنبؤ باستخدام بيانات مالية، واستخدام العمليات الغاوسية (Gaussian Processes) لنمذجة البيانات البيئية وإجراء تنبؤات. وأخيراً، تركّز الدورة على عرض نتائج التحليل والتواصل بشأنها بفعالية.

• بناء النماذج وصياغة الفرضيات وإجراء التحليل الإحصائي على بيانات حقيقية
• استخدام تقنيات خفض الأبعاد مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتصور البيانات عالية الأبعاد وتطبيق ذلك على بيانات الجينوم
• تحليل الشبكات (مثل الشبكات الاجتماعية) واستخدام مقاييس المركزية لوصف أهمية العقد وتطبيق ذلك على الشبكات الإجرامية
• نمذجة السلاسل الزمنية باستخدام المتوسطات المتحركة والنماذج الانحدارية الذاتية وغيرها من النماذج الساكنة للتنبؤ اعتماداً على بيانات مالية
• استخدام العمليات الغاوسية لنمذجة البيانات البيئية وإجراء تنبؤات
• التواصل بفعالية لعرض نتائج التحليل

• برمجة بايثون على مستوى المرحلة الجامعية
• التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات والجبر الخطي على مستوى المرحلة الجامعية
• نظرية الاحتمالات والإحصاء على مستوى المرحلة الجامعية