في الجزء الثاني من كورس تعلم تحليل البيانات Data Analysis، ستتعمق في كيفية استخدام اثنتين من أقوى برامج تحليل البيانات اليوم: Python و R. ستبدأ بتعلم أساسيات لغة بايثون (Python)، حيث ستتعرف على كيفية تنزيل وتثبيت برنامج بايثون وتهيئة بيئة العمل باستخدام Jupyter Notebook، مما يمكّنك من التفاعل مع البيانات بشكل مباشر وتطبيق الأكواد بشكل سلس ومتكامل. كما ستتعرف على أنواع البيانات المختلفة وكيفية التعامل معها، بدءًا من الأعداد والنصوص وصولاً إلى المصفوفات والجداول المعقدة. ستقوم بتطبيق ما تعلمته من خلال تمارين عملية تتناول أهم العمليات الرياضية والإحصائية، وستتعرف على مفهوم الدوال واستخداماتها، بما في ذلك دوال def وlambda، وكذلك تراكيب التحكم مثل if وfor وwhile التي تتيح لك بناء منطق تحليلي قوي. ستنتقل بعد ذلك إلى مستوى أعمق حيث ستتعلم كيفية معالجة البيانات، بدءًا من استيراد الملفات والاطلاع على محتواها، وصولاً إلى تنظيف البيانات وتحويلها لتصبح جاهزة للتحليل. ستغوص في عالم الإحصاء حيث تكتسب أساسيات الإحصاء الوصفي واستنتاج النتائج واختبار الفرضيات، مما يتيح لك فهم الأنماط والعلاقات داخل البيانات بوضوح. ستتعلم أيضًا أساسيات الانحدار الإحصائي واستخدامه للتنبؤ وفهم العلاقات السببية. وأخيرًا، ستكون لديك القدرة على استكشاف أسس الاحتمالات وتحليل البيانات من خلالها، مع التركيز على تعزيز رؤيتك البصرية للمعلومات من خلال إنشاء الرسوم البيانية والتصورات الأساسية. ستنتقل بعد ذلك إلى لغة البرمجة R، حيث ستتعرف على كيفية تنزيل البرنامج وتثبيته، وتتعمق في فهم البيئة البرمجية لـ R ومميزاتها في تحليل البيانات. ستتعلم الأساسيات مثل العمليات والدوال والتحكم بالحلقات، وستطبق تقنيات معالجة وتنظيم وتقييم البيانات، مما يعزز من قدرتك على دمج البيانات وتنظيمها للحصول على تحليلات دقيقة. سيوفر لك R أدوات للإحصاء الوصفي أو استكشاف أساسيات الانحدار والتحليل الاحتمالي، ستجد في هذه الدورة التدريبية الأدوات التي تحتاجها لاكتساب معرفة شاملة. كما ستتعلم كيفية تقديم البيانات بطرق بصرية جذابة، مما يساعدك على إظهار البيانات بشكل احترافي وفعال. تعد هذه الدورة فرصة مثالية لك لتطوير مهارات تحليل البيانات باستخدام بايثون وR، لتكون محلل بيانات قادرًا على تطبيق المعرفة بشكل عملي في مختلف المجالات، سواء كنت تعمل في مجال الأعمال، الأبحاث، أو تطوير المشاريع القائمة على البيانات.