مراجعة دورة تحليل البيانات واختبار الفرضيات في كورسيرا

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-data-analysis-hypothesis-testing

مقدمة

في عالم يتزايد فيه الاعتماد على الذكاء الاصطناعي، تعتبر المهارات المتعلقة بتحليل البيانات واختبار الفرضيات ضرورية. تأتي دورة AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing كجزء من تخصص IBM AI Enterprise Workflow Certification على منصة كورسيرا، وهي تعد بمثابة مقدمة شاملة لمفهوم مهمة لتحليل البيانات في سياق الذكاء الاصطناعي.

ملخص الدورة

تُشجعك هذه الدورة بشدة على إكمالها بالتسلسل، حيث تبني كل دورة على ما قبلها. في هذه الدورة، ستبدأ العمل لشركة وسائط بث افتراضية من خلال إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA). وتتناول الموضوعات مثل: 1. أفضل الممارسات في تصوّر البيانات. 2. التعامل مع البيانات المفقودة. 3. اختبار الفرضيات.

المحتوى

تتكون الدورة من وحدتين رئيسيتين:

• تحليل البيانات: يتمحور حول الحصول على رؤى من خلال التصور واختبار الفرضيات. يتناول هذا الجزء تحليل البيانات الاستكشافي، وتصوّر البيانات، واستراتيجيات التعامل مع القيم المفقودة.
• تحقيق البيانات: يركز على استخدام مجموعة واسعة من الأدوات الإحصائية لتحليل البيانات والتوصل إلى استنتاجات. يتضمن ذلك تقنيات التقدير باستخدام توزيعات الاحتمال ومدد هذه التقديرات لتطبيق اختبارات دلالة الفرضية الأصلية.

لماذا أوصي بهذه الدورة؟

إذا كنت تتطلع إلى تطوير مهاراتك في تحليل البيانات واختبار الفرضيات، فهذه الدورة ستزودك بالمعرفة الأساسية وتزودك بأدوات عملية لتطبيقها في المستقبل. ستكسب أيضًا فهمًا واضحًا للعلاقة بين البيانات وصنع القرارات المعتمدة على البيانات في الأعمال.

خاتمة

باختصار، تعتبر دورة AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing من الدورات الممتازة التي توفر أساسًا قويًا في تحليل البيانات وتستحق بالتأكيد التسجيل فيها.

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-data-analysis-hypothesis-testing