Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

1. Gün: Dil Temelleri

  • Kurs Tanıtımı
  • Veri Bilimi Hakkında
    • Veri Bilimi Tanımı
    • Veri Bilimi Süreci
  • R Dilinin Tanıtımı
  • Değişkenler ve Tipler
  • Kontrol Yapıları (Döngüler / Koşullar)
  • R Skalerleri, Vektörleri ve Matrisleri
    • R Vektörlerinin Tanımlanması
    • Matrisler
  • Dize ve Metin İşleme
    • Karakter veri tipi
    • Dosya G/Ç
  • Listeler
  • Fonksiyonlar
    • Fonksiyonların Tanıtılması
    • Kapatmalar (Closures)
    • lapply/sapply fonksiyonları
  • Veri Çerçeveleri (DataFrames)
  • Tüm bölümler için Laboratuvarlar

2. Gün: Orta Düzey R Programlama

  • Veri Çerçeveleri ve Dosya G/Ç
  • Dosyalardan veri okuma
  • Veri Hazırlığı
  • Dahili Veri Setleri
  • Görselleştirme
    • Grafik Paketi
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / dağılım grafiği
    • Isı Haritası (Heat Map)
    • ggplot2 paketi (qplot(), ggplot())
  • Dplyr ile Keşif
  • Tüm bölümler için Laboratuvarlar

3. Gün: Gelişmiş R Programlama

  • R ile İstatistiksel Modelleme
    • İstatistiksel Fonksiyonlar
    • NA Değerleriyle Başa Çıkma
    • Dağılımlar (İkili, Poisson, Normal)
  • Regresyon
    • Doğrusal Regresyonun Tanıtılması
  • Öneri Sistemleri
  • Metin İşleme (tm paketi / Kelime Bulutları)
  • Kümeleme
    • Kümelemeye Giriş
    • KMeans
  • Sınıflandırma
    • Sınıflandırmaya Giriş
    • Naive Bayes
    • Karar Ağaçları
    • caret paketi ile eğitim
    • Algoritmaların Değerlendirilmesi
  • R ve Büyük Veri
    • R'in veritabanlarına bağlanması
    • Büyük Veri Ekosistemi
  • Tüm bölümler için Laboratuvarlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel programlama bilgisi tercih edilir

Kurulum

  • Modern bir dizüstü bilgisayar
  • En güncel R Studio ve R ortamı yüklü olmalıdır
 21 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (7)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler