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
```html
Gün 1
Giriş ve ön hazırlıklar
- R'yi daha kullanıcı dostu hale getirme, R ve mevcut GUI'ler
- Rstudio
- İlgili yazılımlar ve dokümantasyon
- R ve istatistik
- R'yi etkileşimli kullanma
- Giriş oturumu
- Fonksiyonlar ve özelliklerle ilgili yardım alma
- R komutları, büyük/küçük harf duyarlılığı vb.
- Önceki komutları hatırlama ve düzeltme
- Komutları bir dosyadan yürütme veya çıktıyı bir dosyaya yönlendirme
- Veri kalıcılığı ve nesneleri kaldırma
Basit işlemler; sayılar ve vektörler
- Vektörler ve atama
- Vektör aritmetiği
- Düzenli diziler oluşturma
- Mantıksal vektörler
- Eksik değerler
- Karakter vektörleri
- Matrisler
Gün 2
Veri yapıları
- Listeler
- Veri çerçeveleri
- Diziler
Veri manipülasyonu
- Alt kümeleme
- Sıralama
- Birleştirme
- Dönüştürme
İstatistiksel analiz
- Tanımlayıcı istatistikler
- Hipotez testleri
- Regresyon analizi
- Varyans analizi
Gün 3
Kendi fonksiyonlarınızı yazma
- Basit örnekler
- Yeni ikili operatörler tanımlama
- Adlandırılmış argümanlar ve varsayılanlar
- '...' argümanı
- Fonksiyonlar içindeki atamalar
- Daha gelişmiş örnekler
- Blok tasarımlarda verimlilik faktörleri
- Basılı bir dizideki tüm adları bırakma
- Özyinelemeli sayısal entegrasyon
- Kapsam
- Ortamı özelleştirme
- Sınıflar, genel fonksiyonlar ve nesne yönelimli programlama
R'de istatistiksel analiz
- Doğrusal regresyon modelleri
- Model bilgilerini çıkarmak için genel fonksiyonlar
- Uyumlu modelleri güncelleme
- Genelleştirilmiş doğrusal modeller
- Aileler
- glm() fonksiyonu
- Sınıflandırma
- Lojistik Regresyon
- Doğrusal Ayrımcı Analiz
- Denetimsiz öğrenme
- Temel Bileşenler Analizi
- Kümeleme Yöntemleri (k-means, hiyerarşik kümeleme, k-medoids)
- Hayatta kalma analizi
- R'deki hayatta kalma nesneleri
- Kaplan-Meier tahmini
- Güven bantları
- Cox PH modelleri, sabit kovaryatlar
- Cox PH modelleri, zamana bağlı kovaryatlar
Grafik prosedürler
- Yüksek seviyeli çizim komutları
- plot() fonksiyonu
- Çok değişkenli verileri görüntüleme
- Görüntü grafikleri
- Yüksek seviyeli çizim fonksiyonlarına argümanlar
- Temel görselleştirme grafikleri
- Lattice ve ggplot paketi ile çok değişkenli ilişkiler
- Grafik parametrelerini kullanma
- Grafik parametreleri listesi
Otomatik ve etkileşimli raporlama
- R çıktısını metinle 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
