R ile geleceği tahmin eden modeller kurun
R dilinde üretim düzeyinde tahminleme: ETS, ARIMA/ARIMAX, TBATS, Fourier ve Prophet ile model kurma, backtesting ve MASE/çapraz doğrulama, hiyerarşik tahmin uzlaştırması ve otomasyon uygulamalı işlenir.
fable/forecast ekosistemiyle üretim düzeyinde tahminleme
Bu eğitim, R dilinde zaman serisi tahminlemesini (forecasting) uçtan uca öğretir. Tahmin iş akışı, eğitim/test ayrımı ve geriye dönük test (backtesting) ile başlar. Üssel düzgünleştirme ailesi (SES, Holt, Holt-Winters, ETS durum-uzay modeli), ARIMA/SARIMA ve dış değişkenli ARIMA (ARIMAX/regression with ARIMA errors) ele alınır. TBATS ile çoklu mevsimsellik, Prophet ile tatil ve değişim noktası etkileri uygulanır. Tahmin aralıkları, doğruluk ölçümü (RMSE, MAE, MAPE, MASE), çapraz doğrulama ve naif/mevsimsel naif karşılaştırması işlenir. Hiyerarşik ve gruplu tahmin uzlaştırması (reconciliation) ile modern fable çerçevesi gösterilir; gerçek talep/satış verileriyle üretim senaryosu kurgulanır.
4 Gün. Her gün dört modül; her yöntem gerçek talep/satış verisi üzerinde R ile uygulanır.
İleri Seviye — R ile tahminleme: ETS, ARIMA, TBATS, Prophet, dış değişkenli ve hiyerarşik tahmin.
RStudio'da fable/forecast paketleriyle gerçek talep verisi üzerinde model kurma, geriye dönük test ve karşılaştırma.
ETS, ARIMA, TBATS ve Prophet'i tek iş akışında karşılaştırırsınız.
MASE ve çapraz doğrulamayla tahmin doğruluğunu ölçersiniz.
Hiyerarşik uzlaştırma ve otomasyonla ölçeklenebilir tahmin kurarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Veri çerçevesi, tidyverse ve fonksiyon kullanımına aşinalık faydalıdır.
Trend, mevsimsellik ve ARIMA temeline aşinalık avantaj sağlar.
Hata ölçütleri ve güven aralığı kavramını bilmek gerekir.
R/RStudio; fable, forecast, feasts, prophet paketleri yüklü ortam.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Eğitim/test ve backtesting ile sağlam tahmin akışı kurarsınız.
Üssel düzgünleştirme ve ETS modelleriyle tahmin üretirsiniz.
Dış değişkenli ARIMA ile etkileri modele katarsınız.
TBATS ve Fourier ile karmaşık mevsimselliği modellersiniz.
Prophet ile tatil ve değişim noktalarını tahmine eklersiniz.
MASE ve çapraz doğrulamayla modelleri karşılaştırırsınız.
Hiyerarşik tahmini MinT ile uzlaştırırsınız.
Çok seriyi otomatikleştirip tekrarlanabilir rapora bağlarsınız.
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.
Ölçeklenebilir veri mimarileri: veri ambarı, veri gölü, lakehouse, batch/stream işleme ve bulut mimari desenlerine giriş yapın.
Detayları Gör →
Veri arama, filtre ve kayıtlı görünümler; rapor kaydetme, PDF/Excel dışa aktarma, paylaşım ve zamanlanmış dağıtımı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri kaynaklarından ingestion, depolama, ELT dönüşüm, orkestrasyon, veri kalitesi, yönetişim ve BI sunumuna kurumsal veri altyapısını kurmayı öğrenin.
Detayları Gör →
TSCA Bölüm 8(c): kimyasallardan önemli olumsuz reaksiyon kayıtları, kapsam, belgeleme, 30/5 yıl saklama süreleri ve EPA raporlamasını öğrenin.
Detayları Gör →
Betimsel istatistik: ortalama, medyan, mod, varyans, standart sapma, çeyreklik, frekans dağılımı ve histogram/boxplot grafiklerini sıfırdan öğrenin.
Detayları Gör →