ورشة التدريبية حول : البرمجية R

مقدمة :
تُعد لغة البرمجة R من الأدوات القوية والمستخدمة على نطاق واسع في مجالات الإحصاء وتحليل البيانات. توفر R مجموعة من المكتبات والوظائف التي تجعلها مثالية لأغراض التحليل الكمي والرسومات البيانية. تهدف هذه الورشة إلى تمكين المشاركين من استخدام R بفعالية لفهم وتحليل البيانات، بما في ذلك التطبيقات العملية في الإحصاء وعلم البيانات.

الفئات المستهدفة :

• محللو البيانات: الذين يستخدمون البيانات في اتخاذ القرارات ويرغبون في تحسين مهاراتهم في البرمجة وتحليل البيانات.
• الباحثون الأكاديميون: المهتمون في إجراء الأبحاث التحليلية واستكشاف البيانات.
• طلاب الجامعات: الطلاب في مجالات الإحصاء، علوم الحاسوب، والبيانات.
• المهنيون في مجالات المعلوماتية: المفكرون والأشخاص الذين يبحثون عن أدوات جديدة لتحليل البيانات.

أهداف الدورة :

• تطوير مهارات البرمجة: تمكين المشاركين من الوصول إلى وظائف R وفهم بنيتها الأساسية.
• تحليل البيانات: تعليم كيفية استيراد وتحضير وتحليل البيانات بمختلف أنواعها في R.
• إنشاء الرسوم البيانية: تقديم أساليب لإنشاء رسوم بيانية فعالة باستخدام مكتبات R.
• استخدام الأدوات الإحصائية: تمكين المشاركين من استخدام الأدوات الإحصائية المتاحة في R لتحليل البيانات المتقدمة.
• تطبيق مفاهيم التعلم الآلي: تقديم لمحة عن كيفية استخدام R في تطبيقات تعلم الآلة.

محاور الدورة :

مقدمة إلى لغة R

• تاريخ R وأهميتها: نظرة عامة على نشأة R واستخداماتها في مجالات الإحصاء وتحليل البيانات.
• تنصيب R وRStudio: خطوات تثبيت R وRStudio على أنظمة التشغيل المختلفة.

أساسيات البرمجة في R

• مقدمة إلى المتغيرات وأنواع البيانات: التعرف على أنواع المتغيرات مثل الأعداد، النصوص، والقيم المنطقية (Boolean).
• المجموعات (Vectors, Lists, Matrices, Data Frames): كيفية إنشاء وإدارة المجموعات المختلفة وتطبيقاتها الأساسية.

تحليل البيانات

• استيراد البيانات: كيفية استيراد البيانات من مصادر مختلفة (CSV، Excel، قواعد البيانات).
• تنظيف وتحضير البيانات: تقنيات معالجة البيانات المفقودة، وتصحيح البيانات الشاذة.

التلاعب بالبيانات

• استخدام مكتبة dplyr: التعريف بأساسيات التلاعب بالبيانات، مثل التصفية، التجميع، وإعادة الترتيب.
• العمليات المتقدمة: استخدام وظائف مثل join وmutate وsummarize لتعزيز التحليل.

التحليل الإحصائي

• أساليب الإحصاء الوصفي: استخدام R لحساب المتوسط، الوسيط، والانحراف المعياري.
• التحليل الإحصائي الاستنتاجي: تنفيذ اختبارات مثل t-tests وتحليل التباين (ANOVA).

إنشاء الرسوم البيانية

• مكتبة ggplot2: فهم كيفية استخدام ggplot2 لإنشاء رسوم بيانية جذابة وفعّالة.
• تخصيص الرسوم البيانية: تعلم كيفية تخصيص الألوان، الأشكال، والعناوين في الرسوم البيانية.

التطبيقات العملية

• مشروع عملي بسيط: تطبيق المعارف المكتسبة في مشروع صغير لتحليل مجموعة بيانات حقيقية.
• عرض النتائج: كيفية تقديم النتائج بشكل احترافي ومرئي.