كل الدورات
عن الدورة
توسّع هذه الدورة معارف المتعلمين في مجال تقنيات الاستدلال الإحصائي من خلال التركيز على فن وعلم ملاءمة النماذج الإحصائية للبيانات الواقعية. تعتمد على مفاهيم مقدمة في دورة الاستدلال الإحصائي السابقة، مع تسليط الضوء على أهمية ربط أسئلة البحث بأساليب تحليل البيانات المناسبة. تتناول الدورة مجموعة من أهداف التمكين، مثل استنتاج العلاقات بين المتغيرات، والتنبؤ بالمستقبل، واستخدام تقنيات إحصائية متعددة مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي والاستدلال البايزي. كما توفر تطبيقات عملية باستخدام مكتبات بايثون الشائعة مثل Statsmodels وPandas وSeaborn ضمن بيئة Jupyter Notebook، مما يمكن الدارسين من التطبيق العملي عبر دراسات حالة متكاملة.
ماذا ستتعلم
- تعميق الفهم في تقنيات الاستدلال الإحصائي عبر ملاءمة النماذج للبيانات
- ربط أسئلة البحث بطرق تحليل البيانات مع التركيز على العلاقات والتنبؤات
- استكشاف تقنيات النمذجة الإحصائية مثل الانحدار الخطي واللوجستي والاستدلال البايزي
- تطبيق دراسات حالة عملية باستخدام مكتبات بايثون المعروفة في بيئة Jupyter
المدرسون
B
Brenda Gunderson
Department of Statistics
B
Brady T. West
Institute for Social Research
K
Kerby Shedden
Department of Statistics
المواضيع
تقييم النماذج
الاستدلال الإحصائي
الانحدار اللوجستي
التحليل الإحصائي
البرمجة الإحصائية
تخطيط البيانات
التعلم الآلي الإحصائي
النمذجة التنبؤية
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تقييم النماذج
الاستدلال الإحصائي
الانحدار اللوجستي
التحليل الإحصائي
البرمجة الإحصائية
تخطيط البيانات
التعلم الآلي الإحصائي
النمذجة التنبؤية
Statistical Modeling
Jupyter
إعلان
إعلان