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