دورة علم البيانات والإحصاء

Data Science and Statistics

مقدمة عامة

تتناول دورة علم البيانات والإحصاء المفاهيم الأساسية التي تربط بين الأساليب الإحصائية وممارسات علم البيانات بهدف تحويل البيانات إلى معلومات ونتائج قابلة للتحليل والاستفادة منها في اتخاذ القرارات. وتركز الدورة على فهم طبيعة البيانات، وأساليب جمعها وتنظيمها وتنظيفها، واستخدام الإحصاء الوصفي والاستدلالي لتحليلها وتفسيرها، إلى جانب التعرف على مفاهيم الاحتمالات، والارتباط والانحدار، واختبار الفرضيات، وتمثيل البيانات بصريًا.

كما توضح الدورة كيفية توظيف التفكير الإحصائي ضمن دورة عمل علم البيانات، مع التركيز على تحليل البيانات الواقعية وتفسير النتائج بصورة سليمة وتجنب الأخطاء الشائعة مثل الخلط بين الارتباط والسببية أو إساءة تفسير النتائج الإحصائية. وتجمع برامج علم البيانات الحديثة عادةً بين البرمجة، والتحليل الإحصائي، وتصور البيانات، والتعامل مع البيانات، بما يدعم استخدامها في حل المشكلات الواقعية.

أهداف الدورة

تهدف الدورة إلى:

1. التعرف على مفهوم علم البيانات وعلاقته بالإحصاء وتحليل البيانات.
2. فهم أنواع البيانات وخصائصها وأساليب تنظيمها وتجهيزها للتحليل.
3. التعرف على المبادئ الأساسية في الإحصاء الوصفي والاستدلالي.
4. فهم المفاهيم الأساسية في الاحتمالات والمتغيرات العشوائية والتوزيعات الاحتمالية.
5. اكتساب مهارات حساب وتفسير مقاييس النزعة المركزية والتشتت.
6. التعرف على أساليب أخذ العينات ومفاهيم التقدير الإحصائي.
7. فهم اختبار الفرضيات ومستويات الدلالة وفترات الثقة.
8. التعرف على مفهوم الارتباط وتحليل العلاقة بين المتغيرات.
9. فهم مبادئ الانحدار الخطي واستخدامه في تحليل البيانات والتنبؤ.
10. التعرف على أساليب تصور البيانات وعرض النتائج بطريقة واضحة.
11. تنمية القدرة على اكتشاف الأنماط والاتجاهات داخل مجموعات البيانات.
12. التعرف على الأخطاء الشائعة في تحليل البيانات وتفسير النتائج.
13. تعزيز مهارات التفكير التحليلي واتخاذ القرارات المبنية على البيانات.
14. التعرف على التطبيقات العملية لعلم البيانات والإحصاء في المجالات المختلفة.

المخرجات المتوقعة

بنهاية الدورة، يُتوقع أن يكون المتدرب قادرًا على:

1. 1. 1. توضيح مفهوم علم البيانات ودور الإحصاء في تحليل البيانات.
      2. التمييز بين أنواع البيانات واختيار الأساليب المناسبة للتعامل معها.
      3. تنظيم البيانات وتجهيزها بصورة مناسبة للتحليل.
      4. حساب وتفسير المقاييس الإحصائية الأساسية.
      5. استخدام مبادئ الاحتمالات والتوزيعات الإحصائية في تحليل البيانات.
      6. فهم نتائج العينات والتقديرات الإحصائية بصورة صحيحة.
      7. صياغة الفرضيات الإحصائية واختيار الاختبار المناسب لها.
      8. تفسير نتائج اختبارات الفرضيات ومستويات الدلالة وفترات الثقة.
      9. تحليل العلاقات بين المتغيرات باستخدام الارتباط والانحدار.
      10. إنشاء تمثيلات ورسوم بيانية تساعد على فهم البيانات وتفسيرها.
      11. اكتشاف الأنماط والاتجاهات والقيم غير المعتادة في مجموعات البيانات.
      12. تفسير النتائج الإحصائية بصورة دقيقة وتجنب الاستنتاجات المضللة.
      13. استخدام البيانات والأدلة الإحصائية لدعم عملية اتخاذ القرار.
      14. تطبيق المهارات المكتسبة في تحليل مشكلات وبيانات من واقع الحياة والعمل.