Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Gün 1
Giriş ve Hazırlık İşlemleri
- R'yi daha dostça yapma, R ve mevcut GUI'lar
- Rstudio
- İlgili yazılımlar ve belgelendirme
- R ve istatistikler
- R'nin etkileşimli kullanımını öğrenmek
- Bir giriş oturumu
- Fonksiyonlar ve özellikler hakkında yardım almak
- R komutları, küçük-büyük harf hassasiyeti vs.
- Önceki komutların hatırlatılması ve düzeltilmesi
- Komutları bir dosyadan çalıştırma veya çıktıyı bir dosyaya yönlendirme
- Verinin kalıcılığı ve nesnelerin kaldırılması
Simp manipülasyonlar; sayılar ve vektörler
- Vektörler ve atama
- Vektör aritmetiği
- Düzenli dizilerin oluşturulması
- Mantıksal vektörler
- Eksik değerler
- Karakter vektörleri
- Indeks vektörleri; bir veri kümesinin alt kümelerini seçme ve düzenleme
- Diğer nesne tipleri
Nesneler, onların modları ve öznitelikleri
- Kökleşmiş öznitelikler: mod ve uzunluk
- Bir nesnenin uzunluğunu değiştirme
- Özellikleri alma ve ayarlama
- Bir nesnenin sınıfı
Sıralı ve sırasız faktörler
- Bir özel örnek
- tapply() fonksiyonu ve düzgün olmayan diziler
- Sıralı faktörler
Diziler ve matrisler
- Diziler
- Dizi indeksleme. Bir dizinin alt bölümleri
- Indeks matrisleri
- dizi() fonksiyonu
- Karışık vektör ve dizi aritmetiği. Tekrarlama kuralı
- İki dizinin dış çarpımı
- Bir dizinin genelleştirilmiş transpozusu
- Matris imkanları
- Matris çarpımı
- Doğrusal denklemler ve tersi
- Ozyinelemler ve özvektörler
- Sıfır değer ayrıştırması ve determinantlar
- Kareye indirgeme ve QR ayrıştırma
- Bölümlenmiş matrisleri oluşturma, cbind() ve rbind()
- Dizilerle birleştirme işlevi, ()
- Faktörlerden frekans tabloları
Gün 2
Listeler ve veri çerçeveleri
- Listeler
- Listelerin oluşturulması ve değiştirilmesi
- Listelerin birleştirilmesi
- Veri çerçeveleri
- Veri çerçevelerinin oluşturulması
- attach() ve detach()
- Veri çerçeveleriyle çalışma
- Karışık listelerin ekleme işlemi
- Arama yolu yönetimi
Veri manipülasyonu
- Sınıflandırma, alt kümelerin seçimi ve değişkenlerin filtrelemesi
- Filtreleme, gruplandırma
- Kodlamayı yeniden yapma, dönüşümler
- Tartışım, veri kümesinin birleştirilmesi
- Karakter manipülasyonu, stringr paketi
Verilerin okunması
- Txt dosyaları
- CSV dosyaları
- XLS, XLSX dosyaları
- SPSS, SAS, Stata,... ve diğer biçimlerdeki veriler
- Veriyi txt, csv ve diğer biçimlere aktarma
- SQL dilini kullanarak veritabanlarından veri erişimi
Olasılık dağılımları
- R'nin istatistiksel tablolardan oluşan bir seti
- Bir veri kümesinin dağılımının incelenmesi
- Bir örneklem ve iki örneklem testleri
Gruplandırma, döngüler ve koşullu yürütme
- Gruplanmış ifadeler
- Kontrol deyimleri
- Koşullu yürütme: if deyimleri
- Tekrarlı yürütme: for döngüleri, repeat ve while
Gün 3
Kendinize ait fonksiyonlar yazma
- Sıradan örnekler
- Yeni ikili operatörleri tanımlama
- Adlandırılmış argümanlar ve varsayılan değerler
- '...' argümani
- Fonksiyonların içinde atamalar
- Daha gelişmiş örnekler
- Blok tasarımlarında verimlilik faktörleri
- Bir basılı diziden tüm isimleri düşürme
- Sürekli sayısal integral hesaplama
- Kapsam
- Ortamı özelleştirme
- Sınıflar, genel fonksiyonlar ve nesne yönelimlilik
R'deki istatistiksel analizler
- Doğrusal regresyon modelleri
- Bilgi çıkarma genel fonksiyonları
- Tamamlanmış modelin güncellemesi
- Genelleştirilmiş doğrusal modeller
- Aileler
- glm() fonksiyonu
- Sınıflandırma
- Lojistik Regresyon
- Doğrusal Ayırıcı Analizi
- Bağlı olmayan öğrenme
- Önemli Bileşenler Analizi
- Klütür metodları (k-means, hiyerarşik klütreleme, k-medoids)
- Süreç analizi
- R'deki hayatta kalma nesneleri
- Kaplan-Meier tahmini
- Güven aralıkları
- Cox PH modelleri, sabit kovaryantlar
- Cox PH modelleri, zaman-bağımlı kovaryantlar
Grafiksel prosedürler
- Yüksek seviye çizim komutları
- plot() fonksiyonu
- Birden fazla değişkenli verilerin gösterimi
- Görüntüleme grafikleri
- Yüksek seviye çizim fonksiyonlarına argümanlar
- Temel görselleştirme grafikleri
- Birden fazla değişken ilişkileri lattice ve ggplot paketi ile
- Grafik parametrelerinin kullanımı
- Grafik parametre listesi
Otomatik ve interaktif raporlama
- R çıktısını metin ile birleştirme
- Html, pdf belgeleri oluşturma
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
İstatistiklere dair sağlam bir anlayış.
21 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (3)
Haytham temel konulardan başladı ve bize örnekleri yapmamız ve sonraki konuya geçmeden önce aynı sayfada olduğumuzu kontrol etmemiz için yeterli zaman sağladı.
Jaco Dreyer - Africa Health Research Institute
Eğitim - R Fundamentals
Yapay Zeka Çevirisi
Elbette, şu şekilde çevirebilirim: Keyif aldım çünkü çok pratikti ve sürekli denemeye olan fırsatı vardı, sadece bir ders dinlemekten ziyade (örneğin). Şimdi kendime R'yi kullanmaya başlayabileceğimi hissediyorum, bu önce yapamadığım bir şeydi.
Kathy Baisley - Africa Health Research Institute
Eğitim - R Fundamentals
Yapay Zeka Çevirisi
Gün 1 ve Gün 2 benim için gerçekten basit oldu ve o deneyimi çok keyfeltim.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Eğitim - R Fundamentals
Yapay Zeka Çevirisi
