تقديم المقياس

التقييم

أهداف التعليم: تمكين الطالب من تعلم اساسيات البرمجة باستخدام برمجية R وتطبيقاتها على مختلف الطرق الكمية

 وتتمثل المهارات المراد الوصول إليها من خلال دراسة هذه المادة التعليمية إلى تدريب الطالب على تعلم برنامج R  من أجل تقريب المفاهيم النظرية المرتبطة بالطرق الكمية والتحضير لتعلم لغة البرمجة.

المعارف المسبقة المطلوبة: التحليل الاحصائي للبيانات، تحليل السلاسل الزمنية، طرق تحليل البيانات، تعلم الألة.

 طريقة التقييم: تقييم مستمر + امتحان نهائي ويقاس معدل المادة بالوزن الترجيحي للدروس (60%) والأعمال الموجهة (40%)

المحور الأول: مقدمة إلى لغة R

المحور الثاني: أنواع البيانات ضمن لغة R

المحور الثالث: البرمجة في R

المحور الرابع: الحزم في R

المحور الخامس: تطبيقات احصائية في R

المحور السادس: تطبيقات تحليل البيانات في R

المحور السابع: تطبيقات تحليل السلاسل الزمنية في R

المحور الثامن: تطبيقات تعلم الألة في R

المراجع

-         المرجع الأساسي الموصى به:

-      FRANÇOIS HUSSON (2018), R pour la statistique et la science des donné, Presses universitaires de Rennes Saic Édition – Université Rennes 2.

-      Vincent Goulet & Laurent Caron (2016), Introduction à la programmation en R, Bibliothèque et Archives nationales du Québec.

-         مراجع الدعم الإضافية:

−      محمد بشر زينة (2017)، لغة البرمجة الإحصائية R، دون دار نشر

−      ندى بدر جراح (2018)، لغة البرمجة للحوسبة الإحصائية R، كلية الادارة والاقتصاد، جامعة البصرة، العراق.

-      Mark P.J. van der Loo & Edwin de Jonge (2012), Learning RStudio for R Statistical Computing, Packt Publishing.

-      Nina Zumel and John Mount (2014), Practical Data Science with R, manning edition.