Introduction to R Programming for Data Science — PickAClass
⏱ 2 ساعة 48 دقيقة 📚 28 دورة 🎧 النسخة الصوتية

Introduction to R Programming for Data Science

Learn the fundamentals of R programming to import, clean, analyze, and visualize data using modern tidyverse practices.

  • 💬 مدرب ذكاء اصطناعي
    اسأل عن أي درس واحصل على إجابة واضحة فورًا، في أي وقت.
  • 🕐 ابدأ في أي وقت
    بلا جداول أو مواعيد نهائية — تعلّم بوتيرتك، وقتما يناسبك.
  • 🌐 بالعربية
    الدروس والمهام والشهادة — كل ذلك بلغتك بالكامل.

حول هذه الدورة

Data is one of the most valuable assets in the modern world, but extracting meaningful insights requires the right tools. R is a premier programming language designed specifically for statistical computing, data analysis, and visualization. In this written course, you will transition from a complete beginner to a confident data analyst capable of writing clean, reproducible R code. You will learn to manipulate complex datasets, generate clear visual reports, and apply modern data science workflows to real-world scenarios. What you'll learn: - Understand foundational R syntax, data types, vectors, and data frames. - Import and tidy messy datasets using modern tidyverse packages. - Create clear, professional data visualizations using ggplot2. - Apply the modern native pipe operator to write readable, efficient code. - Manage packages and project environments securely to ensure reproducibility. - Perform basic statistical analysis and summarize key data insights. We begin with the absolute basics of R syntax and core programming concepts before moving on to practical data manipulation and visualization techniques. You will practice through written explanations, step-by-step code walkthroughs, and practical exercises designed to build your analytical skills. This course is designed entirely for beginners with no prior programming or data science experience. Start your data science journey today and master the essentials of R programming.

ما الذي ستحصل عليه

  • 📜 شهادة إتمام
    أضفها إلى ملفك على LinkedIn
  • 💬 مدرّس AI شخصي
    عالق في دورة؟ اسأل مدرّسك المدمج أي شيء، في أي وقت.
  • 🎧 النسخة الصوتية مضمَّنة
    تعلَّم أثناء تنقُّلك — دون شاشة
  • ♾️ وصول مدى الحياة
    عُد متى شئت، بلا انتهاء
  • 📱 الهاتف أو الكمبيوتر
    يعمل في أي مكان وعلى أي جهاز
  • 💸 استرداد خلال 14 يومًا
    دون أسئلة
  • قصير ومركَّز
    2 ساعة 48 دقيقة من المحتوى التطبيقي

شهادة إتمام

كل دورة تكملها على PickAClass تُصدر شهادة كهذه — أصلية، بكودها الخاص، قابلة للتحقّق عبر الرابط، ومفصّلة عمّا أُثبت فعلًا.

P
PickAClass
ملف المهارات · قابل للتحقّق
وثيقة
شهادة إتقان
تشهد هذه الوثيقة بأن
الاسم واللقب
أثبت بنجاح إتقان
Introduction to R Programming for Data Science
المهارات المُثبَتة
تحليل أنماط السلوك
تأسيسي
1.2 ساعة
أطر معمارية لاتخاذ القرارات
متمكّن
1.4 ساعة
تصميم اختبار A/B
متمكّن
1.7 ساعة
كتابة نصوص سلوكية
متقدّم
1.9 ساعة
P
PickAClass — الاسم واللقب
Introduction to R Programming for Data Science
صفحة 2 من 2
تفاصيل الأداء
ملخّص العمل الدراسي
الدورات المكتملة 14 / 14
أسئلة التدريب 26 / 28
الواجبات المُسلَّمة 4 (متوسط 4.5 / 5)
المشروع الختامي تمت مراجعته — 4.6 / 5
إجمالي التدريب 6.2 ساعة
معيار الأداء
ترتيب الدفعة ضمن أفضل 12% من 1,625
وقت الإكمال 11 يومًا (الوسيط: 22)
درجة الإتقان 91 / 100
درجة أسئلة التدريب 94%
التحقّق من المهارة مسار مهارة موثّق
تحقّق من هذه الشهادة
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
صادر وفق المعايير الأكاديمية لـPickAClass. تعكس مستويات المهارة الأداء المُقيَّم وفق معيار كفاءات الدورة. هذه شهادة أصلية لهذه المنصّة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد — كن أول من يشارك تجربته.

اكتب مراجعة

سنطلب منك تسجيل الدخول بعد الإرسال — تُحفظ مسودتك.

المتعلمون أخذوا أيضًا

الأسئلة الشائعة

ما الذي أحتاجه لأخذ هذه الدورة؟ +

يكفي هاتف أو كمبيوتر متصل بالإنترنت. بدون تثبيتات أو أجهزة خاصة.

كيف يمكنني الدفع؟ +

بالبطاقة عبر Stripe. لا نخزن بيانات البطاقة — يتولى Stripe ذلك بأمان.

هل يمكنني استرداد المال؟ +

نعم — استرداد كامل خلال 14 يومًا، دون أسئلة.

إلى متى يستمر وصولي؟ +

إلى الأبد. بمجرد الشراء، الدورة لك تعود إليها متى شئت.

هل سأحصل على شهادة؟ +

نعم. عند الإتمام ستحصل على شهادة يمكنك إضافتها إلى ملفك في LinkedIn.

مصمَّم للعاملين في
التقنية التصميم المالية التسويق الرعاية الصحية التعليم الضيافة التصنيع