الإحصاء والاحتمالات لعلم البيانات
Statistics & Probability for Data Science
أتقن الإحصاء والاحتمالات لتحليل البيانات: التوزيعات، اختبارات الفرضيات، الانحدار والاستدلال الإحصائي.
مستوى الصعوبة
متوسط
المدة المتوقعة
5-7 أشهر
عدد المراحل
3
📋المتطلبات الأساسية
أساسيات الرياضيات، برمجة Python، مفاهيم الجبر
🎯المسارات الوظيفية المتاحة
عالم بياناتمحلل بياناتإحصائيمحلل أبحاث
ما ستتعلمه في هذا المسار
ProbabilityStatisticsDistributionsHypothesis TestingRegressionInference
مراحل المسار التعليمي
1
المرحلة الأساسية - الاحتمالات
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
أساسيات الاحتمالات
الاحتمالات الأساسية
المفاهيم الأساسية
📚المواضيع الرئيسية:
- •Sample spaces
- •Events
- •Probability axioms
- •Conditional probability
- •Independence
- •Bayes' theorem
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓حسابات الاحتمالات
- ✓نظرية بايز
- ✓مسائل كلاسيكية
المتغيرات العشوائية
المتغيرات العشوائية
📚المواضيع الرئيسية:
- •Discrete random variables
- •Continuous random variables
- •PMF & PDF
- •CDF
- •Expected value
- •Variance
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓حسابات القيمة المتوقعة
- ✓دوال التوزيع
- ✓محاكاة Python
التوزيعات الكلاسيكية
توزيعات الاحتمال
📚المواضيع الرئيسية:
- •Bernoulli
- •Binomial
- •Poisson
- •Uniform
- •Normal/Gaussian
- •Exponential
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تصور التوزيعات
- ✓تطبيقات عملية
- ✓اختبارات Python
2
المرحلة المتوسطة - الإحصاء الاستدلالي
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
الاستدلال الإحصائي
الإحصاء الوصفي
التحليل الوصفي
📚المواضيع الرئيسية:
- •Mean, median, mode
- •Variance & std deviation
- •Quartiles & percentiles
- •Correlation
- •Covariance
- •Data visualization
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓EDA مع pandas
- ✓التصورات
- ✓التقارير الإحصائية
التقدير وفترات الثقة
تقدير المعاملات
📚المواضيع الرئيسية:
- •Point estimation
- •Confidence intervals
- •Central limit theorem
- •Sample size
- •Bootstrap methods
- •Maximum likelihood
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓فترات الثقة
- ✓Bootstrap
- ✓تقدير MLE
اختبارات الفرضيات
الاختبارات الإحصائية
📚المواضيع الرئيسية:
- •Null & alternative hypotheses
- •p-values
- •t-tests
- •Chi-square tests
- •ANOVA
- •Type I & II errors
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓اختبارات t مع scipy
- ✓اختبارات chi-square
- ✓ANOVA
3
المرحلة المتقدمة - النمذجة الإحصائية
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
النمذجة والانحدار
الانحدار الخطي
نماذج الانحدار
📚المواضيع الرئيسية:
- •Simple linear regression
- •Multiple regression
- •Least squares
- •R-squared
- •Residual analysis
- •Assumptions
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓انحدار مع scikit-learn
- ✓تحليل البواقي
- ✓التنبؤات
الانحدار المتقدم
تقنيات متقدمة
📚المواضيع الرئيسية:
- •Logistic regression
- •Polynomial regression
- •Regularization (Ridge/Lasso)
- •Model selection
- •Cross-validation
- •Feature engineering
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓التصنيف اللوجستي
- ✓التنظيم
- ✓اختيار النماذج
الإحصاء البايزي
النهج البايزي
📚المواضيع الرئيسية:
- •Bayesian inference
- •Prior & posterior
- •Conjugate priors
- •MCMC methods
- •Bayesian networks
- •Applications
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓الاستدلال البايزي
- ✓PyMC3
- ✓تطبيقات عملية
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