R for Beginners: Data Frame, Factor, String

Eğitim Hakkında

data.frame, factor ve string temelleri

Bu eğitim, gerçek veri analizinin omurgası olan veri çerçeveleri, faktörler ve karakter dizilerini öğretir. data.frame() ve read.csv ile tablo oluşturma/okuma, kolon ve satır erişimi (df$kolon, df[sat, süt]), yeni kolon ekleme, filtreleme ve subset ele alınır. factor() ile kategorik değişken tanımlama, seviye (levels) ve sıralı faktör, kategorik veride özet ve table işlenir. Karakter dizilerinde nchar, paste/paste0, substr, toupper/tolower, trimws, strsplit, gsub/sub ve temel regex gösterilir. str(), head, summary ile veri tanıma ve tip dönüşümü anlatılır.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; gerçek CSV veriyle veri çerçevesi ve metin alıştırmaları.

Seviye

Başlangıç Seviye — R'da veri çerçeveleri (data.frame), faktörler (factor) ve karakter dizileri (string) ile çalışmayı kapsar.

Öğrenme Metodu

RStudio'da bir CSV veriyi data.frame olarak okuyup faktör ve string işlemleriyle hazırlayarak uygulamalı ilerlenir.

Neden Bu Eğitim?

🗂️Gerçek Veri

Analizde en çok kullanılan yapı olan veri çerçevesiyle gerçek verileri işlersiniz.

🏷️Kategorik Veri

Faktörlerle kategorik değişkenleri doğru temsil edip özetlersiniz.

✂️Metin İşleme

String fonksiyonlarıyla dağınık metin verisini temizlersiniz.

Anahtar Konular

r data frame eğitimir factorr string işlemer kategorik verir veri hazırlığıgsub regex rr programlama başlangıçrstudio data frame

“Analiz, veriyi tanıdığın tabloda başlar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

R Vektörleri

Vektör oluşturma ve indeksleme bilgisi gerekir.

2

Temel R

Atama, tipler ve fonksiyon çağırma deneyimi faydalıdır.

3

RStudio

R ve RStudio kurulu bir ortam gerekir.

4

Örnek Veri

Alıştırmalar için bir CSV veri setine erişim gerekir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı veri çerçevesi oluşturur/okur ve kolon-satır bazında erişip süzebilir.

Modül 1

Oluşturma ve Okuma

data.frame() ile tablo oluşturma
read.csv ile dosya okuma
stringsAsFactors davranışı
head, tail, dim, nrow, ncol
str() ile yapı inceleme
summary() ile hızlı özet

Modül 2

Erişim

df$kolon ile kolon erişimi
df[["kolon"]] kullanımı
df[satır, sütun] indeksleme
Birden çok kolon seçme
Satır filtreleme (df[df$x>10,])
subset() fonksiyonu

Modül 3

Düzenleme

Yeni kolon ekleme
Kolon silme (df$x <- NULL)
Kolon yeniden adlandırma
Kolon tipini dönüştürme
Satır ekleme (rbind)
Sıralama (order)

Modül 4

Özetleme

Gruplu özet (aggregate)
apply ile kolon işlemleri
table ile frekans
Eksik değer (NA) tespiti
complete.cases
Temel betimsel istatistik

Günün hedefiKatılımcı faktörlerle kategorik veriyi yönetir ve string fonksiyonlarıyla metni işleyebilir.

Modül 1

Faktörler

factor() ile oluşturma
levels() ile seviye yönetimi
Sıralı faktör (ordered)
Seviye yeniden adlandırma
droplevels ile kullanılmayanı atma
Faktörün sayıya dönüşüm tuzağı

Modül 2

Kategorik Analiz

table ile frekans dağılımı
prop.table ile oran
Çapraz tablo (iki faktör)
barplot ile görselleştirme
Faktör seviyelerini yeniden kodlama
cut ile sayısalı kategoriye çevirme

Modül 3

String Temelleri

nchar ile uzunluk
paste / paste0 ile birleştirme
substr / substring
toupper / tolower / trimws
sprintf ile biçimleme
Kaçış karakterleri

Modül 4

Metin Temizleme

gsub / sub ile değiştirme
strsplit ile ayırma
Temel regex desenleri
grepl ile desen arama
Boşluk ve özel karakter temizliği
Metni faktöre/sayıya çevirme

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Veri Çerçevesi

data.frame oluşturur ve CSV'den veri okursunuz.

✅

Erişim

Kolon ve satır bazında veriye erişip süzersiniz.

✅

Düzenleme

Kolon ekleme, silme ve dönüştürme işlemlerini yaparsınız.

✅

Özetleme

aggregate ve table ile özetler üretirsiniz.

✅

Faktörler

Kategorik veriyi factor ile doğru temsil edersiniz.

✅

Kategorik Analiz

Frekans, oran ve çapraz tablo çıkarırsınız.

✅

String

Metni birleştirir, böler ve biçimlersiniz.

✅

Temizleme

gsub ve regex ile dağınık metni temizlersiniz.

Kimler İçin Uygundur?

R temel ve vektör bilgisi olan başlangıç seviyesi öğrenciler
analist adayları
veri hazırlığına geçmek isteyenler

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

R temel ve vektör bilgisi olan başlangıç seviyesi öğrenciler ile veri hazırlığına geçmek isteyenler için uygundur.

Veri çerçevesi neden önemli?

Gerçek veri analizinde en çok kullanılan tablo yapısıdır ve tüm analizlerin temelidir.

Faktör nedir?

Kategorik değişkenleri seviyeleriyle temsil eden R yapısıdır; özet ve modellemede kritiktir.

Regex öğrenecek miyim?

Temel düzeyde; gsub/grepl ile desen eşleştirme ve metin temizleme işlenir.

Sertifika veriliyor mu?

Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

R PROGRAMMING FOR BEGINNERS: UNDERSTANDING DATA FRAMES, FACTORS, & STRINGS EĞİTİMİ