Скачать или смотреть Session 12 - لغة R مقابل Python و SPSS: أي أداة يجب أن تختار ولماذا؟

https://drive.google.com/drive/folder...
أهلاً بكم في الجلسة الثانية عشرة من كورس تحليل البيانات على قناة "Growth level". في هذه المحاضرة ننتقل لمستوى احترافي جديد، ونبدأ رحلتنا مع لغة البرمجة "R" وبرنامج "RStudio"، وهي البيئة الأقوى عالمياً في التحليل الإحصائي للبيانات [4، 7].
تغطي هذه الحلقة المحاور التالية:

مقدمة عن لغة R: لماذا نستخدمها؟ وما الذي يميزها كونها لغة مجانية (Open Source) مقارنة ببرامج مدفوعة مثل SPSS [5، 9].
مقارنة شاملة: أيهما أقوى في الإحصاء والرسوم البيانية (R أم Python)؟ ولماذا تتفوق بايثون في الـ Machine Learning بينما تتفوق R في الجانب الأكاديمي؟.
أساسيات RStudio: التعرف على واجهة البرنامج (Script, Console, Environment, Plots).
خطواتك الأولى في الكود:
تحديد مسار العمل (Set Working Directory - setwd) وكيفية تجنب أشهر خطأ يواجه المبتدئين (تعديل اتجاه العلامة المائلة \) [12، 13، 14، 45].
قراءة ملفات البيانات (CSV) وتخزينها في Data Frame باستخدام read.csv [17، 18].
عرض البيانات الوصفية باستخدام head() و summary() لاستخراج المتوسط والوسيط والحد الأدنى والأقصى [20، 23].
التمثيل البصري (Data Visualization): كيفية تثبيت واستدعاء مكتبة ggplot2 الرائعة، ورسم مخططات الصندوق (Box Plot) الاحترافية [26، 33، 34].
اختبارات الفروض في R: تطبيق اختبار (Two-Sample T-test)، وكيف يتفوق R على SPSS في قراءة الـ P-value (خاصة الأرقام العلمية الصغيرة المكتوبة بصيغة Scientific notation) واتخاذ القرار المباشر بقبول الفرض البديل [35، 37، 38، 39، 40].
استخدام الاختبارات البديلة: متى نلجأ لاختبار Welch وكيف نفترض عدم تساوي التباين (var.equal=FALSE) [41، 42].

لا تنسوا تطبيق الأكواد المرفقة على أجهزتكم، ومشاركة أي أخطاء (Errors) تظهر لكم في التعليقات لنقوم بحلها معاً!