OpenCourser brand icon
Sign in
We may earn an affiliate commission when you visit our partners.
Course image
Course image
Coursera logo

تحليل البيانات الاستكشافية

Roger D. Peng, PhD, Jeff Leek, PhD, and Brian Caffo, PhD

يغطي هذا المقرر التقنيات الاستكشافية الأساسية لتلخيص البيانات. يتم تطبيق هذه الأساليب عادة قبل أن تبدأ النمذجة الرسمية ويمكن أن تساعد في تطوير نماذج إحصائية أكثر تعقيدًا. تعد التقنيات الاستكشافية مهمة أيضًا لإزالة أو شحذ الفرضيات المحتملة حول العالم التي يمكن معالجتها بواسطة البيانات. سنغطي بالتفصيل أنظمة التخطيط في R بالإضافة إلى بعض المبادئ الأساسية لإنشاء رسومات البيانات. سنغطي أيضًا بعض الأساليب الإحصائية الشائعة متعددة المتغيرات المستخدمة لتصور البيانات عالية الأبعاد.

Enroll now

Here's a deal for you

Save money when you learn with a deal that may be relevant to this course.
All coupon codes, vouchers, and discounts are applied automatically unless otherwise noted.
Valid until March 12, 2027
Save 40% Off 3 Months
Access thousands of top-rated learning programs with a Coursera Plus monthly subscription and take 40% off 3 months for a limited time.
Take
40%
off
Get offer

What's inside

Syllabus

الأسبوع الأول
يغطي هذا الأسبوع أساسيات الرسومات التحليلية ونظام الرسم الأساسي في R. وقد قمنا أيضًا بتضمين بعض المواد الأساسية لمساعدتك في تثبيت R إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل.
Read more

Traffic lights

Read about what's good
what should give you pause
and possible dealbreakers
يقدم الأساسيات الأساسية لـ R والمرئيات وتقنيات تحليل البيانات الاستكشافية
يقوم بتدريسك كيفية تطبيق تقنيات التحليل الاستكشافي قبل البدء في النمذجة الرسمية
يغطي كيفية استخدام المخططات السفلية ونظام ggplot2 الأكثر تقدمًا
يوضح الأساليب الإحصائية متعددة المتغيرات المستخدمة لتصور البيانات عالية الأبعاد
يستخدم دراسات الحالة لإعطاء أمثلة عملية حول كيفية إجراء تحليل البيانات الاستكشافية

Save this course

Create your own learning path. Save this course to your list so you can find it easily later.
Save

Reviews summary

أساس شامل لتحليل البيانات الاستكشافية باستخدام r

وفقًا للطلاب، تُعد دورة تحليل البيانات الاستكشافية بـR أساسًا شاملاً وممتازًا في هذا المجال. يجد العديد من المتعلمين أن المفاهيم مشروحة بوضوح، وأن الأمثلة العملية في R تطبيقية ومفيدة للغاية. يتم الإشادة بشكل خاص بـالتغطية العميقة لأنظمة الرسم مثل ggplot2، والتي تُعد نقطة قوة حقيقية. كما تُبرز دراسات الحالة في الأسبوع الرابع كجزء مساعد في تطبيق التقنيات في سيناريوهات حقيقية. ومع ذلك، يشير بعض المتعلمين إلى أن بعض أجزاء الكود قديمة وتحتاج إلى تحديثات، مما قد يُسبب صعوبات للمبتدئين. بينما يرى آخرون أنها مثالية للمبتدئين، قد يجدها ذوو الخبرة سطحية في بعض الجوانب أو تتطلب معرفة مسبقة قوية بـR.
الدورة توفر أساسًا جيدًا للمبتدئين، لكن قد تكون سطحية لذوي الخبرة.
"الدورة جيدة للمبتدئين الذين ليس لديهم أي خلفية سابقة في R أو تحليل البيانات، لكن بالنسبة لي كشخص لدي بعض الخبرة، وجدت بعض الأجزاء بدائية نوعًا ما."
"أوصي بها بشدة للمبتدئين في EDA. الشرح مبسط وواضح للمفاهيم الأساسية، والتركيز على R Base ثم الانتقال لـ ggplot2 كان تدريجيًا."
"الدورة تقدم معلومات قيمة، لكن أحيانًا شعرت أنني بحاجة إلى معرفة مسبقة قوية بـ R لفهم بعض الأمثلة بشكل كامل."
"وجدت الدورة مثالية لترسيخ أساسيات تحليل البيانات الاستكشافية، وقد تكون نقطة انطلاق ممتازة للمهتمين الجدد بالمجال."
تساعد دراسات الحالة في تطبيق التقنيات على سيناريوهات واقعية.
"الأسبوع الرابع ودراسات الحالة كانت مفيدة بشكل خاص لرؤية كيفية تطبيق التقنيات في سيناريوهات حقيقية."
"الأسبوع الرابع ودراسات الحالة أعطتني الثقة لتطبيق هذه الأساليب في عملي. أوصي بها بشدة للمهنيين."
"دراسات الحالة كانت مثيرة للاهتمام، ولكن كان يمكن أن تستفيد من المزيد من الإرشادات التفصيلية لتوضيح خطوات التطبيق بشكل أعمق."
"ساعدتني دراسات الحالة في الأسبوع الأخير على فهم كيفية تطبيق المفاهيم النظرية في مشاريع حقيقية."
تبرز الدورة في تقديم فهم عميق لنظام الرسم البياني ggplot2.
"شعرت أنني حصلت على فهم عميق للـ ggplot2. المحاضر يشرح المفاهيم المعقدة بطريقة مبسطة وممتعة."
"التغطية لأنظمة Lattice وggplot2 كانت ممتازة. أتمنى لو كانت هناك تمارين تفاعلية أكثر، ولكن بشكل عام، الدورة توفر أساسًا متينًا."
"الشرح التفصيلي لـ ggplot2 وحده يستحق التسجيل في الدورة. الأسبوع الرابع ودراسات الحالة أعطتني الثقة لتطبيق هذه الأساليب في عملي."
"أقدر الشرح العميق لمفاهيم EDA وكيفية تنفيذها في R. الجزء الخاص بالرسومات التحليلية ونظام ggplot2 كان نقطة قوة حقيقية."
تقدم الدورة شرحًا واضحًا ومفاهيم تطبيقية في بيئة R.
"دورة ممتازة وشاملة! تغطي أساسيات تحليل البيانات الاستكشافية بشكل رائع. الأمثلة العملية في R كانت مفيدة جدًا، خاصة الأسبوعين الأولين عن أنظمة الرسم."
"الشرح واضح ومباشر، والأمثلة في R تطبيقية جدًا. الأسبوع الرابع ودراسات الحالة كانت مفيدة بشكل خاص لرؤية كيفية تطبيق التقنيات في سيناريوهات حقيقية."
"المادة العلمية ممتازة والمحاضر متمكن. الجزء الخاص بتقليل الأبعاد والتجميع كان مفيدًا جدًا لي."
"استفدت كثيرًا من هذه الدورة. الشرح مبسط وواضح للمفاهيم الأساسية، والتركيز على R Base ثم الانتقال لـ ggplot2 كان تدريجيًا ومفيدًا جدًا."
يواجه بعض المتعلمين صعوبة بسبب الكود القديم والحزم غير المحدثة.
"الدورة تحتاج إلى تحديثات عاجلة في الكود المستخدم، بعض الحزم قديمة وتسبب أخطاء. هذا يجعل التعلم صعبًا للمبتدئين."
"شعرت بخيبة أمل بعض الشيء. المحتوى جيد نظريًا ولكن الأمثلة التطبيقية قليلة ومبسطة جدًا. الكود قديم ويسبب أخطاء."
"لم تكن الدورة على مستوى توقعاتي. الكود قديم، والشرح يفتقر إلى الأمثلة التفاعلية. وجدت صعوبة في متابعة بعض الأجزاء."
"أود أن أرى المزيد من التحديثات المستمرة للمواد، خاصة مع التطور السريع في R وحزمها."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in تحليل البيانات الاستكشافية with these activities:
أنشئ مجموعة شاملة لموارد الدورة التدريبية
سيساعدك تجميع ملاحظاتك ومهامك واختباراتك في مكان واحد على البقاء منظمًا وإعدادك للدورة التدريبية بفعالية.
Show steps
  • جمع الملاحظات من المحاضرات
  • تنظيم المهام والاختبارات حسب الأسبوع
  • إنشاء مجلد رقمي للمواد
استكشف نظام الرسم البياني ggplot2
سيوفر لك هذا الدرس العملي توجيهات خطوة بخطوة حول كيفية استخدام ggplot2 لإنشاء رسومات بيانات فعالة، مما يعزز مهاراتك في تحويل البيانات إلى رؤى.
Browse courses on Ggplot2
Show steps
  • تثبيت حزمة ggplot2
  • استيراد مجموعة بيانات إلى R
  • إنشاء رسم بياني أساسي باستخدام ggplot2
  • تخصيص المخططات باستخدام الخيارات الجمالية
  • حفظ المخططات بتنسيقات مختلفة
Show all two activities

Career center

Learners who complete تحليل البيانات الاستكشافية will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analysts gather, clean, and interpret data to provide insights to businesses. They may also work with data scientists to develop machine learning models. This course may be useful for Data Analysts who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Data Analysts to identify trends and patterns in data, and to communicate their findings to stakeholders.
See salaries and explore the career path for Data Analyst
Data Scientist
Data Scientists use data to solve business problems. They may work with Data Analysts to gather and clean data, and to develop machine learning models. This course may be useful for Data Scientists who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Data Scientists to identify trends and patterns in data, and to communicate their findings to stakeholders.
See salaries and explore the career path for Data Scientist
Statistician
Statisticians collect, analyze, and interpret data to provide insights to businesses and organizations. This course may be useful for Statisticians who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Statisticians to identify trends and patterns in data, and to communicate their findings to stakeholders.
See salaries and explore the career path for Statistician
Business Analyst
Business Analysts use data to identify and solve business problems. They may work with Data Analysts and Data Scientists to gather and clean data, and to develop machine learning models. This course may be useful for Business Analysts who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Business Analysts to identify trends and patterns in data, and to communicate their findings to stakeholders.
See salaries and explore the career path for Business Analyst
Market Researcher
Market Researchers collect and analyze data to understand consumer behavior. This course may be useful for Market Researchers who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Market Researchers to identify trends and patterns in consumer behavior, and to communicate their findings to stakeholders.
See salaries and explore the career path for Market Researcher
Financial Analyst
Financial Analysts use data to make investment recommendations. This course may be useful for Financial Analysts who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Financial Analysts to identify trends and patterns in financial data, and to communicate their findings to stakeholders.
See salaries and explore the career path for Financial Analyst
Risk Analyst
Risk Analysts use data to identify and assess risks to businesses and organizations. This course may be useful for Risk Analysts who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Risk Analysts to identify trends and patterns in data, and to communicate their findings to stakeholders.
See salaries and explore the career path for Risk Analyst
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use data to improve the efficiency of businesses and organizations. This course may be useful for Operations Research Analysts who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Operations Research Analysts to identify trends and patterns in data, and to communicate their findings to stakeholders.
See salaries and explore the career path for Operations Research Analyst
Data Engineer
Data Engineers design and build data pipelines that collect, clean, and store data. This course may be useful for Data Engineers who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Data Engineers to identify trends and patterns in data, and to communicate their findings to stakeholders.
See salaries and explore the career path for Data Engineer
Software Engineer
Software Engineers design and build software applications. This course may be useful for Software Engineers who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Software Engineers to identify trends and patterns in data, and to communicate their findings to stakeholders.
See salaries and explore the career path for Software Engineer
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use data to make investment recommendations. This course may be useful for Quantitative Analysts who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Quantitative Analysts to identify trends and patterns in financial data, and to communicate their findings to stakeholders.
See salaries and explore the career path for Quantitative Analyst
Actuary
Actuaries use data to assess and manage risk. This course may be useful for Actuaries who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Actuaries to identify trends and patterns in data, and to communicate their findings to stakeholders.
See salaries and explore the career path for Actuary
Epidemiologist
Epidemiologists use data to investigate the causes and spread of disease. This course may be useful for Epidemiologists who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Epidemiologists to identify trends and patterns in data, and to communicate their findings to stakeholders.
See salaries and explore the career path for Epidemiologist
Biostatistician
Biostatisticians use data to design and analyze clinical trials. This course may be useful for Biostatisticians who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Biostatisticians to identify trends and patterns in data, and to communicate their findings to stakeholders.
See salaries and explore the career path for Biostatistician
Data Visualization Specialist
Data Visualization Specialists design and create visualizations that communicate data insights. This course may be useful for Data Visualization Specialists who want to learn more about exploratory data analysis techniques. The course covers topics such as data visualization, data summarization, and statistical modeling. These skills can help Data Visualization Specialists to identify trends and patterns in data, and to create visualizations that are clear and easy to understand.
See salaries and explore the career path for Data Visualization Specialist

Reading list

We've selected 12 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in تحليل البيانات الاستكشافية.
Cover image
The Elements of Statistical Learning
Save
Covers many of the same topics as this course, but in more depth. It valuable reference tool, and is commonly used as a textbook at academic institutions.
(English) The Elements of Statistical Learning: Data Mining,...
Hardcover
$$$
(English) The Elements of Statistical Learning: Data Mining,...
Hardcover
$$$
(English) The Elements of Statistical Learning: Data Mining,...
Kindle Edition
$$$
Cover image
Data Visualization
Save
Provides a good overview of data visualization techniques. It valuable reference tool, and is commonly used as a textbook at academic institutions.
(English) Data Visualization: A Successful Design Process: A...
Paperback
$
(English) Data Visualization: Representing Information on...
Kindle Edition
$$$
(English) Data Visualization Design and Utilization (Korean...
Paperback
$$$
Cover image
Advanced R, Second Edition
Save
Provides a comprehensive overview of the ggplot2 package in R. It valuable reference tool for anyone who uses ggplot2.
(English) Advanced R, Second Edition (Chapman & Hall/CRC The...
Paperback
$$$
(English) Advanced R, Second Edition (Chapman & Hall/CRC The...
Kindle Edition
$$$
Cover image
R for Data Science
Save
Provides a comprehensive overview of the R programming language. It valuable reference tool for anyone who uses R.
(English) R for Data Science: Import, Tidy, Transform,...
Paperback
$$
(Deutsch) R für Data Science: Daten importieren, bereinigen,...
Kindle Edition
$$$
Cover image
Regression and Other Stories
Save
Provides a good overview of regression and multilevel/hierarchical models. It valuable reference tool for anyone who uses these methods.
(English) Regression and Other Stories (Analytical Methods...
Paperback
$$
(English) Regression and Other Stories (Analytical Methods...
Kindle Edition
$$
Cover image
Causal Inference in Statistics
Save
Provides a good overview of causal inference. It valuable reference tool for anyone who wants to learn more about this topic.
(English) Causal Inference in Statistics - A Primer
Paperback
$$
(English) Causal Inference in Statistics: A Primer
Kindle Edition
$$
Cover image
Deep Learning
Save
Provides a good overview of deep learning. It valuable reference tool for anyone who wants to learn more about this topic.
(English) Deep Learning
Paperback
$$$
(English) Deep Learning (Adaptive Computation and Machine...
Hardcover
$$$
(English) Deep Learning (Adaptive Computation and Machine...
Kindle Edition
$$$
Cover image
Reinforcement Learning, second edition
Save
Provides a good overview of reinforcement learning. It valuable reference tool for anyone who wants to learn more about this topic.
(English) Reinforcement Learning, second edition: An...
Hardcover
$$$
(English) Reinforcement Learning, second edition: An...
Kindle Edition
$$$
Cover image
Natural Language Processing with Python
Save
Provides a good overview of natural language processing. It valuable reference tool for anyone who wants to learn more about this topic.
(English) Natural Language Processing with Python: Analyzing...
Paperback
$$$
(English) Natural Language Processing with Python: Analyzing...
Kindle Edition
$$
Cover image
Computer Vision
Save
Provides a good overview of computer vision. It valuable reference tool for anyone who wants to learn more about this topic.
Computer Vision
Paperback
Check
Computer Vision
Kindle Edition
Check
Cover image
Introduction to Applied Linear Algebra
Save
Provides a good overview of convex optimization. It valuable reference tool for anyone who wants to learn more about this topic.
(English) Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors,...
Hardcover
$$
(English) Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors,...
Kindle Edition
$$
Cover image
Deep Learning with PyTorch
Save
Provides a good overview of PyTorch. It valuable reference tool for anyone who wants to learn more about this topic.
(English) Deep Learning with PyTorch: Build, train, and tune...
Paperback
$$
(English) Deep Learning with PyTorch: Build, train, and tune...
Kindle Edition
$$

Share

Help others find this course page by sharing it with your friends and followers:
Facebook
LinkedIn
Reddit
X
Link
Email

Similar courses

Here are nine courses similar to تحليل البيانات الاستكشافية.
Python Fundamentals and Data Science Essentials
Most relevant
Generative AI: Elevate Your Data Science Career
Most relevant
Excel Essentials and Beyond
Most relevant
How to Visualize Data with R
Most relevant
Predictive Analytics with SPSS: Analyze & Apply
Most relevant
Variable Selection, Model Validation, Nonlinear Regression
Most relevant
Prerequisites and Advanced Machine Learning for NLP
Most relevant
MySQL for Data Analytics and Business Intelligence
Most relevant
Master Time Series Forecasting with R: Analyze & Predict
Most relevant

Coursera Buyer Protection & Guarantee

Verified partner policies & purchase protections

Accredited University Partner
Free Trial & Audit

7-Day Free Trial & Free Audit

7-day free trial on monthly Coursera Plus subscriptions; free audit option available on most individual courses to explore video lectures and readings at no charge.

Return & Refund Policy

14-Day Refund Guarantee

14-day refund window on annual Coursera Plus subscriptions and single-course purchases prior to certificate issuance. Monthly subscriptions do not offer refunds once billed.

Buyer Protections

Verified Academic & Industry Partner

Accredited university and industry certifications (e.g. Stanford, Google, IBM, Yale), secure SSL payment processing, and verifiable digital certificate links.

Key Purchase Protections
14-day refund window on annual Coursera Plus and single courses
7-day free trial on monthly Coursera Plus subscriptions
Free course audit option for lectures and readings
Verified certificates from top universities & companies
OpenCourser Verified Partner Policy details last reviewed: 2026-10-22
Course image
Via
Coursera
Institution
Johns Hopkins University
Instructors
Roger D. Peng, PhD
Jeff Leek, PhD
Brian Caffo, PhD
Language
العربية
Transcripts
English Español Français Português 中文 한국어 Pусский tiếng Việt
Traffic lights
Read about what's good
what should give you pause
and possible dealbreakers
يقدم الأساسيات الأساسية لـ R والمرئيات وتقنيات تحليل البيانات الاستكشافية
يقوم بتدريسك كيفية تطبيق تقنيات التحليل الاستكشافي قبل البدء في النمذجة الرسمية
يغطي كيفية استخدام المخططات السفلية ونظام ggplot2 الأكثر تقدمًا
يوضح الأساليب الإحصائية متعددة المتغيرات المستخدمة لتصور البيانات عالية الأبعاد
يستخدم دراسات الحالة لإعطاء أمثلة عملية حول كيفية إجراء تحليل البيانات الاستكشافية
Share this
Share to help others discover this course.
Facebook LinkedIn X Reddit Link Email
Begin learning today
Enroll now to gain full access to تحليل البيانات الاستكشافية.
Enroll now
Save for later
Add this course to your list. Find it anytime.
Save
Our mission

OpenCourser helps millions of learners each year. People visit us to learn workspace skills, ace their exams, and nurture their curiosity.

Our extensive catalog contains over 50,000 courses and twice as many books. Browse by search, by topic, or even by career interests. We'll match you to the right resources quickly.

Find this site helpful? Tell a friend about us.

Affiliate disclosure

We're supported by our community of learners. When you purchase or subscribe to courses and programs or purchase books, we may earn a commission from our partners.

Your purchases help us maintain our catalog and keep our servers humming without ads.

Thank you for supporting OpenCourser.

© 2016 - 2025 OpenCourser