برمجة R

إتقان R لتحليل البيانات والإحصاء والتصور العلمي

مستوى الصعوبة
intermediate
المدة المتوقعة
عدد المراحل
3

📋المتطلبات الأساسية

  • أساسيات الرياضيات
  • الإحصاء الأساسي
  • منطق البرمجة

مراحل المسار التعليمي

1

المرحلة 1: أساسيات R

تعلم بناء جملة R وهياكل البيانات ومعالجة البيانات

بناء الجملة الأساسي في R

📚المواضيع الرئيسية:
  • بناء الجملة والعوامل في R
  • المتغيرات والأنواع
  • المتجهات والمصفوفات
  • القوائم وإطارات البيانات
  • العوامل
  • الدوال الأساسية
  • قراءة/كتابة الملفات
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • الحسابات الإحصائية
  • معالجة المتجهات
  • إنشاء إطارات البيانات

معالجة البيانات

📚المواضيع الرئيسية:
  • dplyr للمعالجة
  • tidyr لإعادة الهيكلة
  • التسلسل بالأنابيب (%>%)
  • select و filter و mutate
  • group_by و summarize
  • ربط البيانات
  • تنظيف البيانات
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • تنظيف مجموعات البيانات
  • تجميع البيانات
  • تحويل البيانات

تصور البيانات

📚المواضيع الرئيسية:
  • قواعد الرسومات في ggplot2
  • تعيين الجماليات
  • Geoms والطبقات
  • التقسيم
  • السمات والتخصيص
  • الرسومات التفاعلية (plotly)
  • تصدير الرسومات
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • التصورات الاستكشافية
  • التقارير الرسومية
  • لوحات المعلومات
2

المرحلة 2: الإحصاء والنمذجة

تحليل البيانات باستخدام الطرق الإحصائية وبناء النماذج التنبؤية

الإحصاء الوصفي

📚المواضيع الرئيسية:
  • مقاييس النزعة المركزية
  • التشتت والتباين
  • التوزيعات
  • اختبار الفرضيات
  • الارتباطات
  • ANOVA
  • الاختبارات غير البارامترية
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • التحليل الاستكشافي
  • الاختبارات الإحصائية
  • مقارنة المجموعات

النمذجة الإحصائية

📚المواضيع الرئيسية:
  • الانحدار الخطي
  • الانحدار اللوجستي
  • GLM (نماذج خطية معممة)
  • النماذج المختلطة
  • السلاسل الزمنية
  • التحقق المتبادل
  • اختيار النماذج
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • النماذج التنبؤية
  • تحليل السلاسل الزمنية
  • تقييم النماذج

التعلم الآلي في R

📚المواضيع الرئيسية:
  • حزمة caret
  • الغابات العشوائية
  • SVM
  • تجميع K-means
  • PCA وتقليل الأبعاد
  • ضبط النماذج
  • إطار عمل tidymodels
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • التصنيف
  • التجميع
  • هندسة الميزات
3

المرحلة 3: R المتقدم والإنتاج

تطوير حزم R وإنشاء تطبيقات Shiny وتحسين الكود

البرمجة المتقدمة في R

📚المواضيع الرئيسية:
  • البرمجة الوظيفية
  • purrr للتكرارات
  • عائلة apply
  • البيئات والنطاق
  • فئات S3 و S4
  • فئات R6
  • البرمجة الوصفية (NSE)
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • دوال الترتيب الأعلى
  • البرمجة الكائنية في R
  • الكود العام

تطوير الحزم

📚المواضيع الرئيسية:
  • بنية الحزمة
  • devtools و usethis
  • التوثيق بـ roxygen2
  • اختبارات الوحدة (testthat)
  • Vignettes
  • تقديم CRAN
  • CI/CD للحزم
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • حزمة R كاملة
  • التوثيق والاختبارات
  • النشر على CRAN

تطبيقات Shiny

📚المواضيع الرئيسية:
  • واجهة Shiny والخادم
  • البرمجة التفاعلية
  • المدخلات والمخرجات
  • التخطيطات والسمات
  • shinydashboard
  • النشر (shinyapps.io)
  • الأداء والتحسين
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • لوحة معلومات تفاعلية
  • تطبيق تحليل
  • النشر على الويب

هل أنت مستعد لبدء رحلتك التعليمية؟

انضم إلى آلاف المتعلمين الذين بدأوا رحلتهم معنا واحصل على دعم مباشر من خبراء المجال

نصائح للنجاح في هذا المسار

💪

الممارسة المستمرة

اعمل على مشاريع عملية بانتظام لتطبيق ما تعلمته

👥

انضم لمجتمع

تواصل مع متعلمين آخرين وشارك تجربتك وتعلم منهم

📝

دوّن ملاحظاتك

احتفظ بسجل لما تعلمته وارجع إليه عند الحاجة

🎯

حدد أهدافاً واضحة

قسّم المسار إلى أهداف صغيرة واحتفل بإنجازاتك