Veri analizi için istatistiği R'da pekiştir
Veri analizi için gereken istatistiği R ile kuran orta seviye eğitim: tanımlayıcı istatistik ve dağılımlar, olasılık ve rastgele değişkenler, örnekleme dağılımı ve CLT, güven aralığı, t/ki-kare/ANOVA testleri, korelasyon ve doğrusal regresyon ile varsayım kon…
R ile veri analizi için gerekli istatistik temelinin uygulamalı kurulması
Bu orta seviye eğitim, veri analizi için gereken istatistik temelini R ile uçtan uca kurar. Tanımlayıcı istatistik ve dağılımlar, olasılık ve rastgele değişkenler, örnekleme dağılımı ve Merkezi Limit Teoremi, güven aralıkları, hipotez testleri (t, ki-kare, ANOVA), korelasyon ve doğrusal regresyon R kodlarıyla işlenir. Her kavram hem matematiksel sezgi hem de tidyverse/temel R uygulamasıyla ele alınır; analiz sonuçlarının yorumlanması ve görselleştirilmesi vurgulanır.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar tanımlayıcıdan çıkarıma ve regresyona ilerler.
Orta Seviye — R ile veri analizi için istatistik: tanımlayıcı, olasılık, çıkarım ve regresyon.
Katılımcılar her istatistik kavramını R'da kodlayıp veri üzerinde uygulayarak öğrenir.
Veri analizi için gereken istatistiği R'da pekiştirirsiniz.
Her kavramı R koduyla uygulayarak kalıcı öğrenirsiniz.
Matematiksel sezgiyle pratik uygulamayı birleştirirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
R söz dizimi ve vektör/veri çerçevesine temel aşinalık faydalıdır.
Temel cebir yeterlidir; ileri matematik gerekmez.
R/RStudio ve tidyverse kurulu bir ortam gerekir.
Analiz etmek istediğiniz veriye ilgi öğrenmeyi somutlaştırır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
R'da özet istatistik ve grafik üretirsiniz.
Olasılık ve dağılım hesaplarını R'da yaparsınız.
Örnekleme dağılımı ve CLT'yi kavrarsınız.
Güven aralıklarını hesaplar ve yorumlarsınız.
t, ki-kare ve ANOVA testlerini uygularsınız.
Değişkenler arası ilişkiyi ölçersiniz.
Doğrusal regresyon kurup varsayımları denetlersiniz.
Sonuçları doğru dil ve grafikle raporlarsınız.
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.
CRISP-DM ile sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik analizini churn, segmentasyon ve sepet analizi gibi iş sorularına bağlar.
Detayları Gör →
Özellik mühendisliği, scikit-learn Pipeline, çapraz doğrulama ve hiperparametre ayarıyla tahmine dayalı analitik modelini uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
Veri madenciliği ve öngörüsel analitik eğitimi: CRISP-DM, churn skorlama, talep tahmini, RFM segmentasyon, uplift ve CLV ile iş kararı. Python ile uygulamalı DV
Detayları Gör →
Veri madenciliği için istatistik eğitimi: olasılık dağılımları, örnekleme, t-testi, ki-kare, ANOVA, p-değeri ve etki büyüklüğü. SciPy ile uygulamalı DVA eğitimi
Detayları Gör →
Veri modelleme eğitimi: kavramsal, mantıksal ve fiziksel model, ER diyagramı, normalleştirme, anahtar tasarımı ve referansal bütünlük. SQL DDL ile uygulamalı DV
Detayları Gör →