برنامج التحليل الإحصائي r مع سندك| لاحتراف التحليل

أصبح برنامج التحليل الاحصائي r في عصر البيانات الضخمة والتحليلات المتقدمة من أبرز الأدوات الحديثة، ويعتمد عليه المحللين في مختلف التخصصات؛ لكونه يوفر بيئة مرنة وقابلة للتطوير، وتمكن المستخدم من إجراء التحليلات الإحصائية المعقدة وبناء نماذج دقيقة بكفاءة عالية، ويتميز بقدرته العالية في إنتاج تصورات بيانية احترافية تدعم تفسير النتائج بشكل علمي واضح؛ لذلك يعد اختيار مميز لتحليل البيانات بالدقة والاحترافية.

 

بيئة برمجية متخصصة في التحليل الإحصائي والحوسبة البيانية، وتم تطويره ليخدم الباحثين والمحللين في مختلف المجالات العلمية، ويعتمد البرنامج على لغة برمجة قوية تمكن المستخدم من (إجراء التحليلات الوصفية والاستدلالية، بناء النماذج الإحصائية، معالجة البيانات بكفاءة عالية)، كما يتميز برنامج التحليل الاحصائي r بكونه مفتوح المصدر، وهو ما يجعله يتيح باستمرار التطوير عبر حزم إضافية تغطي مجالات متعددة، مثل: (الاقتصاد، الطب، العلوم الاجتماعية).

 

تعرف على: التحليل الإحصائي للبيانات PDF

 

نعم، برنامج R الإحصائي مجاني تمامًا؛ إذ يمكن لأي شخص تحميله واستخدامه دون الحاجة لدفع أي رسوم؛ وذلك لكونه برنامج مفتوح المصدر (الكود الخاص به متاح للجميع)، ويمكن للمستخدمين تطويره بإضافة (حزم) وتحسين وظائفه بما يتناسب مع احتياجاتهم البحثية، وهذه الخاصية جعلت R شائع في الأوساط العملية والأكاديمية؛ حيث أنه يمكن تبادل الأدوات والتحليلات بحرية بين الباحثين دون تكاليف ترخيص.

 

يتمثل الاستخدام الرئيسي لبرنامج R في كونه بيئة متكاملة لتحليل البيانات وبناء النماذج الإحصائية المتقدمة؛ حيث أنه يخدم الباحثين والمحللين في تحويل البيانات الخام إلى نتائج قابلة للتفسير العلمي الدقيق، وتتنوع استخداماته بشكل واسع، ويمكن ترتيبها وفق الأهمية على النحو التالي:

1-يقوم برنامج التحليل الاحصائي r بإجراء التحليل الإحصائي المتقدم (تحليل الانحدار، التحليل العاملي، تحليل التباين، النمذجة الإحصائية المعقدة).

2-يقوم بإجراء معالجة للبيانات وتنظيفها (تنظيم البيانات، التعامل مع القيم المفقودة، دمج الملفات، إعادة هيكلة قواعد البيانات قبل التحليل).

3-بناء وتطوير النماذج التنبؤية والانحدار اللوجستي ونماذج السلاسل الزمنية لدعم اتخاذ القرار.

4-إعداد التصور البياني للبيانات عن طريق إنتاج رسوم بيانية احترافية وتفاعلية تساعد في عرض النتائج وتفسيرها بوضوح.

5-تحليل البيانات الضخمة والتعامل مع قواعد بيانات كبيرة ومعقدة بكفاءة عالية خاصة في مجالات علوم البيانات والذكاء الاصطناعي.

6-إعداد التقارير القابلة لإعادة الإنتاج من خلال إنشاء تقارير تحليلية ديناميكية تجمع بين الأكواد والنتائج والتفسيرات في ملف واحد منظم.

7-تطوير تطبيقات تحليلية تفاعلية بإنشاء تطبيقات ويب تفاعلية لعرض النتائج ومشاركة التحليلات مع الآخرين.

8-التحليل المكاني (Spatial Analysis) للبيانات الجغرافية ورسم الخرائط الإحصائية لدعم الدراسات المكانية.

9-تحليل النصوص والبيانات النوعية الرقمية (معالجة البيانات النصية، تحليل المشاعر، استخراج الأنماط من المحتوى المكتوب).

10-يدعم برنامج التحليل الاحصائي r التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي عن طريق بناء خوارزميات تصنيف وتنبؤ متقدمة باستخدام حزم متخصصة.

11-التكامل مع لغات وقواعد بيانات أخرى بالربط مع Python وقواعد بيانات SQL وأدوات أخرى لتوسيع بيئة العمل التحليلية.

12-التدريس والتدريب الأكاديمي باستخدامه كأداة تعليمية في مقررات الإحصاء وعلوم البيانات لما يوفره من شفافية في عرض خطوات التحليل.

 

يمكنك الحصول على: دورة التحليل الإحصائي| من سندك

 

يمكنك تشغيل برنامجR في أكثر من بيئة تشغيل بحسب طبيعة استخدامك؛ وذلك سواء كنت باحث أكاديمي أو محلل بيانات أو طالب دراسات عليا، ويتميز البرنامج بمرونته العالية؛ إذ يمكن تثبيته محليًا على جهازك، واستخدامه عبر بيئات تطوير متكاملة، وتشغيله من خلال منصات سحابية دون الحاجة إلى تثبيت مباشر، ويتم توضيح ذلك فيما يلي:

 

 

1-يمكن تثبيت R على أنظمة التشغيل المختلفة (Windows، macOS، Linux) وتشغيله مباشرة من الجهاز.

2-أشهر واجهة تطوير لبرنامج التحليل الاحصائي r بيئة RStudio؛ حيث أنها توفر بيئة سهلة الاستخدام لكتابة الأكواد وتنفيذ التحليلات وإدارة الملفات.

3-يمكن تشغيل R من خلال المتصفح (بيئات سحابية) وهو خيار مناسب للأجهزة محدودة الإمكانيات.

4-يمكن دمج R وتشغيله داخل بيئات تحليل البيانات المتكاملة.

5-يمكن تشغيل R من خلال دفاتر Jupyter التفاعلية التي تسمح بدمج الأكواد مع الشرح والنتائج في ملف واحد.

6-يمكن تثبيت R على الخوادم البحثية (Servers) مثل (الجامعات، المؤسسات البحثية) لمعالجة البيانات الكبيرة ومشاركة المشاريع بين فريق العمل.

7-يتم تشغيل R عبر منصات الحوسبة السحابية الاحترافية المتقدمة لتوفيرها الموارد المعالجة القوية عند العمل على بيانات ضخمة أو نماذج معقدة.

8-يتم استدعاء R من خلال التكامل مع لغات أخرى وتشغيله داخل مشاريع تعتمد على لغات مثل Python أو ضمن بيئات تحليل بيانات هجينة.

9-يستخدم برنامج التحليل الاحصائي r عبر الحاويات البرمجية (Docker)الجاهزة وتضمن ثبات بيئة العمل وسهولة نقل المشروع من جهاز لآخر دون مشاكل توافق.

 

يعتبر R في الإحصاء أو كونه معامل الارتباط الأداة الأساسية لقياس قوة واتجاه العلاقة بين متغيرين كميين، ويعكس هذا المؤشر مدى تقارب وبعد القيم عن بعضها في نموذج خطي؛ بحيث أنها تتراوح قيمته بين (–1، 1)؛ حيث تدل الإشارة على اتجاه العلاقة (موجبة أو سالبة)، والقيمة المطلقة على قوة الارتباط، ويستخدم R على نطاق واسع في (البحوث العلمية، التحليل المالي، العلوم الاجتماعية)، وطريقة حساب R (معامل ارتباط بيرسون):

 

 

♦ حساب متوسط كل متغير

 Xو Y

 

 ♦ إيجاد الانحراف لكل قيمة عن المتوسط

 -Xو Y-Y

 

 ♦ ضرب الانحرافات لكل زوج من القيم

 X-X)(Y-Y

 

 ♦ جمع النتائج للحصول على التغاير

 ∑(X-X)(Y-Y)

 

 ♦ حساب الانحراف المعياري لكل متغير

 ∑(X-X)2و ∑(Y-Y)2

 

 ♦ قسمة التغاير على حاصل ضرب الانحرافات المعيارية

r=∑(X-X)(Y-Y)∑(X-X)2⋅∑(Y-Y)2

 

قيمة برنامج التحليل الاحصائي r تستخدم لتقييم قوة العلاقة الخطية بين متغيرين في الإحصاء، ويفسر حسب القيمة المطلقة للارتباط؛ إذًا كلما اقتربت القيمة من 1 زادت قوة العلاقة؛ لكن ما يعتبر جيدًا يعتمد على طبيعة الدراسة والمجال البحثي، والتفسير العام لقيم R:

 

 

♦ 0.00 – 0.29

يشير إلى أن العلاقة بين المتغيرين ضعيفة وقد لا تكون عملية وارتباط ضعيف أو ضعيف جدًا.

 

♦ 0.30 – 0.49

يمكن اعتباره مقبولًا في الدراسات الاجتماعية أو السلوكية لأن الارتباط متوسط.

 

♦ 0.50 – 0.69

يدل على علاقة واضحة وموثوقة بين المتغيرين وأن الارتباط قوي.

 

♦ 0.70 – 0.89

يمثل علاقة قوية جدًا ومعبره إحصائيًا وارتباط قوي جدًا.

 

♦ 0.90 – 1.00

 نادر في البيانات الواقعية وغالبًا يشير إلى علاقة متينة جدًا أو وجود قيود في البيانات لأن الارتباط تام تقريبًا.

 

اكتشف: برامج التحليل الاحصائي | أهم 5 برامج

 

يمتاز برنامج التحليل الإحصائي R بالعديد من المميزات التي تجعله الخيار الأول للباحثين وطلاب الدراسات العليا في مختلف المجالات العلمية؛ وذلك سواء في (الإحصاء الكمي أو التحليلات المتقدمة)، أهم مميزاته ما يلي:

 ♦ مجاني ومفتوح المصدر

يمكن تحميل R واستخدامه بدون أي رسوم مع إمكانية تعديل الأكواد وإضافة الحزم حسب الحاجة؛ مما يجعله بيئة مثالية للبحث الأكاديمي.

 

 ♦ دعم كامل للتحليلات الإحصائية

يغطي جميع أنواع التحليلات الإحصائية، مثل: (الوصفية، الاستدلالية، الانحدار، التحليل العاملي، السلاسل الزمنية، اختبارات الفرضيات).

 

 ♦ القدرة على التعامل مع البيانات الكبيرة والمعقدة

يمكنه معالجة قواعد بيانات ضخمة وتطبيق نماذج إحصائية معقدة بكفاءة عالية دون التأثر بسرعة الأداء.

 

 ♦ إنشاء تصورات بيانية احترافية

يوفر أدوات متقدمة لرسم المخططات والرسوم البيانية التفاعلية؛ مما يسهل تفسير النتائج ومشاركتها بصريًا.

 

 ♦ التخصيص والتوسعة عبر الحزم

يحتوي برنامج التحليل الاحصائي r على آلاف الحزم (Packages) المتخصصة في مجالات متعددة، مثل: (الاقتصاد، الطب، علوم البيانات، التعلم الآلي)؛ مما يتيح إضافة وظائف جديدة بسهولة.

 

 ♦ قابلية التكامل مع لغات وأدوات أخرى

يمكن دمجه مع (Python، Excel، SQL، Jupyter Notebook)؛ مما يسهل العمل ضمن بيئات تحليلية متعددة.

 

 ♦ دعم المجتمع البحثي والتعليم

يحظى R بدعم كبير من مجتمع عالمي من الباحثين والمطورين مع توافر (وثائق، دروس تعليمية، أمثلة جاهزة)؛ مما يجعله أداة تعليمية قوية أيضًا.

 

يعد R أداة قوية ومرنة لتحليل البيانات وبناء النماذج الإحصائية، ويستخدمه الباحثون في مختلف المجالات العلمية، ويجمع بين القدرة على إجراء التحليلات المعقدة، وإنشاء الرسوم البيانية الاحترافية لدعم تفسير النتائج؛ ومع ذلك يحتاج المستخدم إلى مهارات برمجية للتعامل مع الأكواد وإدارة الحزم بكفاءة، وأبرز تحدياته ما يلي:

 ♦ صعوبة التعلم للمبتدئين

يتطلب برنامج التحليل الاحصائي r معرفة بأساسيات البرمجة؛ حيث أنه يعتمد على كتابة الأكواد بدلًا من واجهة رسومية سهلة الاستخدام؛ مما قد يشكل عائقًا للمستخدمين الجدد.

 

 ♦ الحاجة إلى إدارة الحزم والإضافات

على الرغم من قوة الحزم الإضافية؛ فإن كثرتها قد تسبب أحيانًا صعوبة في اختيار الحزمة المناسبة وتحديثها وحل مشكلات التوافق بينها.

 

 ♦ الأداء مع البيانات الضخمة جدًا

رغم أن R يتعامل مع قواعد بيانات كبيرة؛ إلا أن سرعته قد تقل عند التعامل مع بيانات ضخمة جدًا مقارنة ببعض برامج التحليل الإحصائي الأخرى المصممة خصيصًا لذلك.

 

 ♦ ضعف الواجهة الرسو مية الأساسية

الواجهة الافتراضية للبرنامج بسيطة جدًا؛ مما يجعل إنشاء تقارير ورسوم بيانية متقدمة يتطلب مهارات برمجية إضافية أو استخدام بيئات تطوير، مثل: (RStudio).

 

 ♦ محدودية الدعم الرسمي

كونه مفتوح المصدر لا يوجد له دعم رسمي مباشر كما هو الحال في بعض البرامج التجارية، ويعتمد المستخدم على المجتمع البحثي والمنتديات لحل المشكلات.

 

أصبح برنامج التحليل الاحصائي r أداة لا غنى عنها للباحثين والمحللين؛ وذلك بشكل خاص مع تزايد أهمية تحليل البيانات في البحث العلمي واتخاذ القرار المبني على الأدلة، ويتيح البرنامج إمكانية التعامل مع البيانات المعقدة والمتنوعة، ويوفر حلول متقدمة لمشكلات التحليل الإحصائي والنمذجة والتصور البياني؛ مما يجعله خيارًا أساسيًا في المشاريع البحثية الحديثة، وأبرز الأسئلة الشائعة حوله ما يلي:

   ♦ كيف يمكنني دمج R مع قواعد البيانات الكبيرة مثل SQL أو Hadoop؟  

يمكن دمج برنامج R مع قواعد البيانات الكبيرة مثل: (SQLوHadoop) بسهولة؛ من خلال حزم متخصصة مثل (DBI وRMySQL  لل ـSQL،sparklyr وrhdfs  ل ـHadoop)، يمكن تنفيذ الاستعلامات واسترجاع البيانات المطلوبة مع الاستفادة من القدرات الموزعة؛ لمعالجة البيانات الضخمة بسرعة وكفاءة، ويتيح هذا التكامل دمج قوة التحليل المتقدم في برنامج التحليل الاحصائي r مع سعة قواعد البيانات الكبيرة؛ ليصبح أداة مثالية للأبحاث العلمية والتحليلات المؤسساتية.

 

 ♦ ما هي أفضل الحزم (Packages) لتحليل البيانات النوعية والنصية في R؟

يتميز برنامج R بوجود مجموعة قوية من الحزم المتخصصة في تحليل البيانات النوعية والنصية؛ مما يتيح للمحللين (استخراج الأنماط، الكلمات المفتاحية، تحليل المشاعر)، وحزم مثل: (tm،quanteda ، tidytext) تسهل معالجة النصوص وتنظيفها بينما حزم مثل: (topicmodels) تساعد في بناء النماذج الموضوعية لاكتشاف الموضوعات الرئيسة داخل البيانات، وتوفر حزم مثل: (stringr، stringi) أدوات دقيقة لمعالجة النصوص والتحقق من الأنماط.

 

 ♦ هل يمكن استخدام R في التحليلات الاحصائية التنبؤية (Predictive Analytics) والذكاء الاصطناعي؟

نعم؛ حيث أنه يدعم بناء النماذج التنبؤية مثل: (الانحدار الخطي واللوجستي، الغابات العشوائية (Random Forest)، الشبكات العصبية الاصطناعية)، ويوفر برنامج التحليل الاحصائي r مكتبات متقدمة لتعلم الآلة والتعلم العميق، ويسمح (بتحليل البيانات الكبيرة، اكتشاف الأنماط المخفية، التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية)، وهذه القدرات تجعل R أداة قوية للباحثين والمؤسسات، التي تعتمد على البيانات لاتخاذ قرارات مبنية على توقعات دقيقة وتحليلات متقدمة.

 

 ♦ كيف يمكنني إنشاء تقارير ديناميكية تحتوي على الأكواد والنتائج في نفس الوقت؟

يوفر برنامج R إمكانية إنشاء تقارير ديناميكية تجمع بين الأكواد والنتائج في مستند واحد؛ مما يسهل متابعة التحليلات ومراجعتها بشكل دقيق؛ باستخدام أدوات مثل: (R Markdown، knitr)، ويمكن (عرض الجداول، الرسوم البيانية، النتائج الإحصائية مباشرة داخل التقرير، إمكانية تصديره بصيغ مختلفة مثل HTML أو PDF أوWord، يتيح Shiny تصميم تقارير وتطبيقات ويب تفاعلية).

 

 ♦ ما هي طرق التعامل مع القيم المفقودة أو البيانات غير المكتملة في R؟

يتيح برنامج التحليل الاحصائي r التعامل بكفاءة مع القيم المفقودة والبيانات غير المكتملة، وهي مشكلة شائعة في أي مجموعة بيانات، ويوفر أدوات للتحقق من وجود البيانات المفقودة وحذفها عند الضرورة واستبدالها بقيم تقديرية مثل: (المتوسط أو الوسيط أو استخدام طرق أكثر تقدمًا مثل Imputation)، ويمكن الاستفادة من حزم متخصصة مثل: (mice، Amelia) لإكمال البيانات بطريقة إحصائية دقيقة.

 

 ♦ كيف يمكنني تسريع أداء R عند التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة جدًا؟

يمكن تسريع أداء برنامج R عند التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة جدًا؛ باستخدام عدة استراتيجيات تضمن تقليل استهلاك الذاكرة وزيادة سرعة التحليل، ومن أبرز هذه الطرق: (استخدام حزم متخصصة data.table و dplyr لمعالجة البيانات بسرعة أكبر، تنفيذ العمليات الحسابية على أجزاء صغيرة من البيانات بدل تحميلها كلها في الذاكرة، الاستفادة من الحوسبة الموزعة عبر حزم sparklyr للتعامل مع Apache Spark).

 كما يمكن تحسين الأداء في برنامج التحليل الاحصائي r من خلال (إزالة المتغيرات غير الضرورية، استخدام أنواع بيانات مناسبة، تشغيل الأكواد بكفاءة باستخدام الوظائف المدمجة بدلاً من الحلقات التقليدية)؛ مما يجعل R قادرًا على معالجة البيانات الكبيرة بكفاءة ومرونة عالية.

 

 ♦ هل يمكن تشغيل أكواد R بشكل تلقائي أو مجدول داخل مشاريع بحثية طويلة الأمد؟

نعم، يمكن تشغيل أكواد R بشكل تلقائي أو مجدول لدعم المشاريع البحثية طويلة الأمد؛ مما يوفر الوقت ويضمن استمرار تحديث التحليلات بشكل دوري، ويمكن استخدام أدوات مثل cron jobs على أنظمة Linux أو Task Scheduler في Windows لتشغيل سكريبتات R في أوقات محددة، وتدعم بعض بيئات التطوير مثل RStudio جدولة المهام وتنفيذ الأكواد تلقائيًا مع إرسال النتائج عبر البريد الإلكتروني أو حفظها مباشرة.

 

 ♦ ما الفرق بين تشغيل R محليًا واستخدامه على السحابة (Cloud R) من حيث الأداء والأمان؟

تشغيل برنامج التحليل الاحصائي r محليًا يعني استخدام الموارد المتوفرة على جهازك؛ مما يمنحك تحكمًا كاملًا في البيانات وسرعة تنفيذ جيدة للبيانات الصغيرة والمتوسطة؛ لكنه قد يواجه قيودًا مع مجموعات البيانات الضخمة جدًا، أما استخدام R على السحابة (Cloud R) فيوفر موارد معالجة أكبر، وقدرة على التعامل مع البيانات الضخمة والنماذج المعقدة بسرعة أعلى.

 من ناحية الأمان فالتشغيل المحلي يحافظ على سرية البيانات بالكامل بينما السحابة تتطلب إجراءات أمان إضافية لحماية المعلومات الحساسة، ويتيح الخيار السحابي أيضًا مشاركة التحليلات والمشاريع بسهولة مع الفرق البحثية المتعددة دون الحاجة لنقل الملفات يدويًا.

 

 ♦ كيف يمكنني مشاركة الم شاريع المكتوبة بـ R مع فريق البحث بطريقة منظمة وقابلة لإعادة الاستخدام؟

يمكن مشاركة المشاريع المكتوبة في برنامج R مع فرق البحث بطريقة منظمة عبر استخدام R Projects داخل RStudio؛ حيث تجمع الأكواد والبيانات والملفات المساندة في مجلد واحد مرتب، ويمكن استخدام أدوات إدارة النسخ في برنامج التحليل الاحصائي r مثل: (GitوGitHub) لتتبع التعديلات والتعاون بين أعضاء الفريق بسهولة، ويمكن أيضًا إنشاء حزم مخصصة أو مستندات R Markdown تحتوي على الأكواد والنتائج؛ لتسهيل إعادة الاستخدام.

 

 ♦ هل يوجد أدوات داخل R لمراقبة جودة البيانات واكتشاف الأنماط الشاذة (Outliers) تلقائيًا؟

نعم، يوفر برنامج R أدوات متقدمة لمراقبة جودة البيانات واكتشاف الأنماط الشاذة تلقائيًا؛ مما يساعد الباحثين على ضمان صحة التحليل ودقة النتائج، ويمكن استخدام حزم مثل (dplyr وtidyr) لتنظيف البيانات والتحقق من القيم المفقودة بينما توفر حزم مثل (outliers وDataExplorer) طرقًا للكشف عن القيم الشاذة بصريًا وإحصائيًا، ويمكن إنشاء رسوم بيانية وتحليلات استكشافية تساهم في التعرف على الأنماط غير الطبيعية بسرعة.

 

تعد كل من لغة R ولغة بايثون من أبرز الأدوات في تحليل البيانات؛ ولكن لكل منهما مزاياه حسب نوع التحليل والهدف البحثي، واختيار اللغة الأنسب يعتمد على مدى الحاجة إلى التحليلات الإحصائية المتقدمة والمشاريع متعددة المجالات مثل: (تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي)، أثناء استخدام برنامج التحليل الاحصائي r.

أوجه المقارنة	R	بايثون
التحليل الإحصائي المتقدم	تتفوق في التحليلات الإحصائية التقليدية والمعقدة. مثل: (الانحدار، التحليل العاملي، اختبارات الفرضيات).	قوية في التحليل الكمي؛ ولكنها تحتاج غالبًا إلى مكتبات إضافية. مثل: (pandas، statsmodels) لأداء نفس مستوى R في الإحصاء.
تصور البيانات والرسوم البيانية	توفر أدوات متقدمة، مثل: (ggplot2) لإنشاء رسومات بيانية احترافية بسرعة ودقة عالية.	يمكنها الرسم باستخدام مكتبات؛ مثل: (matplotlibو seaborn)؛ لكنها تتطلب كتابة أكواد أكثر للحصول على نفس جودة الرسوم في R.
تعلم البرمجة وسهولة الاستخدام	يحتاج تعلمه إلى فهم أساسي للإحصاء والبرمجة؛ ولكنه أكثر تركيزًا على التحليل الإحصائي المتقدم.	لغة عامة قابلة للاستخدام في (علوم البيانات، الذكاء الاصطناعي، تطوير البرمجيات، تحليل البيانات)، وتكون أسهل للمبتدئين.
التعامل مع البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي	ممتاز في التحليل الإحصائي؛ ولكن قد يبطئ مع البيانات الضخمة جدًا مقارنة ببايثون.	أفضل في مشاريع البيانات الضخمة والتعلم الآلي، وتدعم دمج البيانات مع قواعد البيانات والخوادم السحابية بسهولة

 

يمكنك الحصول معلومات برنامج التحليل الاحصائي r من خلال نسخة من ملف برنامج r التحليل الاحصائي pdf عبر الضغط هنا.

 

اوضح المقال أن برنامج التحليل الاحصائي R يمثل أداة قوية لتحليل البيانات المتقدمة وبناء النماذج الإحصائية الدقيقة، ويمكن للباحثين والمحللين الاستفادة من خبرة شركة سندك للاستشارات الأكاديمية والترجمة في تقديم خدمات البحث العلمي المتنوعة؛ بما يشمل الدورات التدريبية المتخصصة ومساعدة الباحثين في استخدام وتطبيق لغة R ولغة بايثون، ويتوفر رقم واتساب مباشر لتسهيل الخدمة ومتابعة الدعم بسهولة.