Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Finans, sigortacılık, biyoistatistik, pazar araştırması ve ekonometri gibi alanlarda R; zengin istatistik paketleri, veri görselleştirme gücü ve tekrarlanabilir raporlama araçlarıyla kritik bir yere sahiptir. Bu eğitim, temel R veri yapılarından başlayarak modern tidyverse ve tidymodels ekosistemleriyle uçtan uca veri analizi ve modelleme yapmayı öğretir.

Katılımcılar dplyr ve tidyr ile karmaşık veri kümelerini temizler, ggplot2 ile yayın kalitesinde grafikler üretir, istatistiksel testler ve tahmin modelleri kurar; sonuçları Quarto ile otomatik rapora veya plumber ile REST API'ye dönüştürür. Eğitim sonunda kurumun kendi verisi üzerinde çalışan tekrarlanabilir bir analiz ve modelleme projesi teslim edilir.

Kimler Katılmalı?

  • İstatistiksel modelleme, tahminleme ve veri analizi yapan veri bilimciler ve iş analistleri
  • Risk, aktüerya, finans, klinik araştırma ve pazarlama analitiği ekipleri
  • Excel veya eski R script'lerinden modern tidyverse/tidymodels yapısına geçmek isteyen uzmanlar
  • Ön koşul: temel istatistik kavramlarına aşinalık; önceden R bilgisi gerekmez

Kazanımlar

  • Vektör, factor, list ve tibble/data.frame yapılarını ve vektörize fonksiyonları etkin kullanmak
  • dplyr, tidyr, stringr ve lubridate ile kirli kurumsal verileri temizleyip dönüştürmek
  • ggplot2 katmanlı grafik grameriyle çok boyutlu keşifsel veri görselleştirmeleri hazırlamak
  • Hipotez testleri, GLM/regresyon, zaman serisi (fable) ve tidymodels ile makine öğrenmesi modelleri kurmak
  • Quarto ile parametrik raporlar, Shiny ile interaktif paneller veya plumber ile model API'si üretmek

Konular

R Temelleri, Veri Yapıları ve Fonksiyonel Programlama
  • RStudio/Positron ortamı, vektörler, factor, list, data.frame/tibble ve indeksleme
  • Fonksiyon yazımı, pipe operatörü (|>) ve purrr ile döngüsüz iterasyon
tidyverse ile Veri Manipülasyonu ve Keşifsel Görselleştirme
  • readr/arrow ile veri okuma, dplyr ve tidyr ile filtreleme, özetleme, join ve pivot işlemleri
  • ggplot2 ile katmanlı görselleştirme, facet yapıları ve kurumsal tema özelleştirmesi
İstatistiksel Çıkarım, Regresyon ve Zaman Serisi Analizi
  • Hipotez testleri, güven aralıkları, A/B testi değerlendirmesi ve broom ile düzenli model çıktıları
  • Doğrusal/lojistik regresyon (lm, glm) tanılaması ve tsibble/fable ile temel zaman serisi tahmini
tidymodels ile Makine Öğrenmesi İş Akışları
  • rsample ile veri bölme ve çapraz doğrulama, recipes ile feature engineering
  • parsnip, workflows ve tune ile model eğitimi, hiperparametre araması ve yardstick metrikleri
Tekrarlanabilir Raporlama, Paket Yönetimi ve API Sunumu
  • renv ile ortam kilitleme, Quarto ile otomatik HTML/PDF/Word rapor üretimi ve Python (reticulate) köprüsü
  • Shiny ile hızlı arayüz ve plumber + vetiver ile R modellerini REST API olarak sunma

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Veri Bilimi İçin Python Veri Bilimi İçin Python

    Pandas ve Polars ile veri işleme, Matplotlib, Seaborn ve Plotly ile görselleştirme, keşifsel veri analizi (EDA) ve Scikit-learn ile makine öğrenmesi modellemesini kapsayan uygulamalı Python eğitimi.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal, Bireysel
    Canlı Kurs
    4 modül
    İncele
  • C++ Temelleri ve İleri Seviye Uygulamalar

    Yapay zeka ve yüksek performanslı sistemler için modern C++ (C++17/20): RAII ve akıllı işaretçiler, STL, move semantics, multithreading, SIMD, pybind11 ile Python uzantısı yazma ve LibTorch/ONNX Runtime C++ API.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Python Programlama Python Programlama

    Günümüzün En Popüler Programlama Dili Python'ı Öğrenin

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal, Bireysel
    Canlı Kurs
    9 modül
    İncele
  • İleri Seviye Python

    Yapay zeka ve veri mühendisliği için ileri Python: type hinting, dekoratörler, generator/iterator bellek yönetimi, asyncio, multiprocessing ve GIL, Cython/Numba hızlandırma, profiling ve paketleme. Geliştiriciler ve veri bilimciler için.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Python ile API

    Yapay zeka ve veri projelerinde Python ile API tüketimi ve geliştirme: HTTP/REST prensipleri, requests ve async httpx istemcileri, kimlik doğrulama, retry/rate-limit yönetimi, LLM API'leri ve temel servis tasarımı.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • FastAPI

    FastAPI ile uçtan uca modern Python web servisleri geliştirme: Pydantic v2, Dependency Injection, async SQLAlchemy/veritabanı entegrasyonu, OAuth2/JWT güvenliği, pytest ve Docker. Backend ve yapay zeka geliştiricileri için.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin