Eğitim İçeriği

Birinci Gün: Dil Temelleri

  • Kurs Tanıtımı
  • Veri Bilimi Hakkında
    • Veri Bilimi Tanımı
    • Veri Bilimini Uygulama Süreci.
  • R Dili Tanıtımı
  • Değişkenler ve Türler
  • Kontrol Yapıları (Döngüler / Koşullar)
  • R Skalerleri, Vektörler ve Matrisler
    • R Vektörlerinin Tanımı
    • Matrisler
  • Metin ve Yazı İşleme
    • Karakter veri tipi
    • Dosya IO
  • Listeler
  • Fonksiyonlar
    • Fonksiyonlara Giriş
    • Closures (Kaplamalar)
    • lapply / sapply fonksiyonları
  • DataFrames
  • Tüm Bölümler için Laboratuvar Çalışmaları

İkinci Gün: Orta Seviye R Programlama

  • DataFrames ve Dosya IO
  • Dosyalardan Veri Okuma
  • Veri Hazırlama
  • Önceden Hazır Veri Setleri
  • Görselleştirme
    • Graphics Paketi
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / scatter plot
    • Heat Map (Isı Haritası)
    • ggplot2 paketi (qplot(), ggplot())
  • Dplyr ile Keşif
  • Tüm Bölümler için Laboratuvar Çalışmaları

Üçüncü Gün: İleri Seviye R Programlama

  • R ile İstatistiksel Modelleme
    • İstatistiksel Fonksiyonlar
    • NA ile Üçüncü Derece İşlemeler
    • Dağılımlar (İkili, Poisson, Normal)
  • Regresyon
    • Lineer Regresyonlara Giriş
  • Öneriler
  • Metin İşleme (tm paketi / Wordclouds)
  • Kümeleme
    • Kümelemeye Giriş
    • KMeans
  • Sınıflandırma
    • Sınıflandırmaya Giriş
    • Naive Bayes
    • Karar Ağaçları
    • caret paketi ile Eğitim
    • Algoritmaların Değerlendirilmesi
  • R ve Büyük Veri
    • R ile Veritabanlarına Bağlanma
    • Büyük Veri Ekosistemi
  • Tüm Bölümler için Laboratuvar Çalışmaları

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel programlama arka planı tercih edilir

  • Kurulum
    • Modern bir bilgisayar
    • En son R Studio ve R ortamı yüklü

 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (7)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler