Açıklama
R programını diğer yazılım programlarından farklı kılan en önemli özellik, R programının hem yazılım hem veri tabanı hem istatistik hem de veri madenciliği ve sosyal network analizi alanlarında aynı anda çok güçlü analiz teknikleri ve görselleştirme imkanları sunmasıdır.
Basit ve gelişmiş veri analizi görevlerinde kullanılabilecek zengin bir kütüphaneye sahip olan R, istatistik ve veri biliminde kullanılan en popüler programlama dillerinden biridir.
Bu eğitim ile R dilini, gerçek veriler ile uygulama yaparak öğrenecek ve veri bilimi konusunda kapsamlı bilgi sahibi olacaksınız. Eğitim sonunda hem R dilinde hem de veri ön analiz, işleme ve görselleştirme konularında iş yapabilecek seviyeye gelmiş olabileceksiniz.
Yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme gibi alanlarda çalışmak isteyenlerin de istatistik ve veri analizi konusunda temel becerilere sahip olmaları için bu eğitim gereklidir.
Eğitim Hakkında
Eğitim Hedefleri
- R programlama dilini anlayacak,
- R’ın temel işleyiş ve fonksiyonları hakkında bilgi sahibi olacak,
- R’ın zengin kütüphanesi sayesinde daha fazla uzmanlaşma imkanına sahip olabilir (sektörünüze göre),
- R ile veri görselleştirme tekniklerini öğrenecek,
- R programlama dilini anlayacak,
- R dilini aktif şekilde olarak kullanabilecek,
- Yazılım yetkinliklerini geliştirmek,
- Veri Bilimi alanında projeler uygulayabilecek,
- Veri analizi yapabilecek,
- Temel istatistik bilgisine sahip olacak,
- Veri Okuryazarlığı becerisini edinebilecek.
Eğitim İçeriği
- R’A GİRİŞ
R diline giriş
R yardım sistemi
R ile dosya sistemine erişim
R değişkenleri, hafıza, workspace
Eksik gözlemler
- VERİ OKURYAZARLIĞI
Veri Nedir?
Veri Türü Nedir?
Veri Toplama Yöntemleri Nelerdir?
Veri Madenciliği
Veri Tabanı Nedir?
Veri Tabanı Yönetim Sistemi
En Çok Kullanılan Veri Tabanı Sistemleri
Veri Merkezleri
Veri Bilimi Nedir?
Veri Bilimi Tarihçesi
Veri Bilimi ve Diğer Bilimlerle İlişkisi
KVKK
Veri Bilimi Araçları Nelerdir?
Veri Biliminden Hangi Alanlarda Yararlanılıyor?
Veri Bilimi Kariyer Alanları Nelerdir?
- TEMEL İSTATİSTİK
İstatistiksel Düşünce
Örneklem
Gözlem Birimi
Parametre
Değişkenler
Ölçek Türleri
Aritmetik Ortalama
Medyan
Mod
Kartiller
Değişim Aralığı
Standart Sapma
Varyans
Çarpıklık
Basıklık
Güven Aralıkları
Hipotez Testleri
Korelasyon
Regresyon
Grafik Verilerin Okunması
- LİNEER CEBİR
Lineer Cebir Nedir?
Lineer Cebir Nerelerde Kullanılır?
Lineer Denklem Özellikleri
Lineer Denklem Sistemleri
Matris Çeşitleri
Matrisle İlgili Terimler
Matriste İşlemler
Matrisin Eş çarpanı
Matrislerde İndirgeme
Determinant
Matrisin Tersi
Vektörler Giriş
Yer Vektörü
Vektörlerde Toplama Çıkarma
Skaler Çarpım
Vektörel Çarpım
Lineer Bağımlı
Öz Vektör
- YERLİ (NATIVE) VERİ TİPLERİ
Vector sistemi
Sayisal vektörler
Karakter vektörler
Logical vektörler ve operatörler
Kategori (factor)
Data frame – csv dosyalari
List – json dosyalari
- DEĞİŞKEN ALT KÜMELEME (SUBSETTING)
Boolean değişkenlerle alt kümeleme
Sayisal indekslerle alt kümeleme
Gözlem isimleri ile alt kümeleme
Gözlem silme
Değişken alt kümesine atama
- AKIŞ KONTROLÜ
Şartlı akış (if)
Matrix döngüleri (index ve apply* ile)
- FONKSİYONLAR
Modüler programlama
R’da konsiyon yazma kuralları
R’ın “formula” sistem
Pratik egzersizler içeren ödev
- VERİ İTHAL VE İHRAÇ YÖNTEMLERİ
csv
json
xml
http API’lerinden veri çekmek
Pratik egzersizler içeren ödev
- R İLE VERİ GÖRSELLEME
Veri analizi için grafik yaratma prensipleri
Base R grafik sistemi
Eğitimi Kimler Almalı?
- Veri analizi kavramları hakkında temel bir bilgiye sahip olup ve becerisini bir sonraki seviyeye taşımak isteyenler,
- R’de gelişmiş ve etkili analiz metodolojilerini ayrıntılı ve uygulamalı bir şekilde öğrenmek isteyenler,
- Veri bilimi üzerine kariyerini geliştirmek isteyenler,
- Yaptığı araştırmalar ve projelerde veri analizi tekniğini derinleştirmek ve farklılaşmak isteyenler,
- R programlama dilini öğrenmek isteyenler,
- Veri analizine merak duyan öğrenciler,
- Veri bilimi alanında bir kariyer hedefleyenler,
- Nicel çalışmalar yürütmek isteyen akademisyenler,
- İstatistikçiler,
- Big Data ile uğraşan analistler,
- Şirketlerindeki karlılığı arttırmak isteyen özel şirket yöneticileri,
- R programlama dilini öğrenmek isteyen yazılımcılar,
- R’a ilgi duyan herkes,
- Yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme gibi alanlarda gelişmeye devam etmek isteyenler,
- Temel istatistik bilgisine sahip olmak isteyenler,
- Veri Okuryazarlığı yetkinliğini kazanmak isteyenler,
- Veri Bilimi alanında kariyer hedefleyen herkes.
Gereksinimler
- Temel Seviyede bilgisayar kullanımı,
- Veri Bilimi terminolojisine hakimlik.
Bu eğitimi kurumsal olarak planlayın!
Bu eğitim kurumunuza özel farklı sürelerde ve içerikte planlanabilir. Eğitim hedeflerini gerçekleştirmek için detaylı zengin içerik ve planlama için bizimle iletişime geçiniz.
