Design of Experiments (DoE) Eğitimi

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta seviye gelişmiş R kullanıcılarına daha hızlı iş akışları oluşturmayı, kod kalitesini artırmayı ve daha karmaşık analiz görevleriyle çalışmayı hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek: yeniden kullanılabilir fonksiyonlar oluşturmak, veri iş akışlarını geliştirmek, kodda hata ayıklamak ve performansı optimize etmek, tekrarlanabilir raporlar üretmek.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesindeki veri analistlerinin R programlamasını kullanarak veriyi manipüle etmelerini, temel veri analizi yapmasını ve içgörüler için etkileyici görselleştirmeler oluşturmasını hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• R Programlama'nın temellerini anlayabilecekler.
• Temel veri bilimi süreçlerini uygulayabilecekler.
• Verinin görsel temsillerini oluşturabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bu araçları kullanarak verileri temizlemek, analiz etmek, istatistiksel projeksiyonlar yapmak ve anlamlı görselleştirmeler oluşturmak isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri analizi için Python, R, Power Query ve Power BI'nin temellerini anlayabilecektir.
• Python ve Power Query kullanarak veri kümelerini temizleyip düzenleyebilecektir.
• R ile istatistiksel analizler ve projeksiyonlar gerçekleştirebilecektir.
• Power BI ile profesyonel panolar ve raporlar oluşturabilecektir.
• Birden fazla kaynaktan gelen verileri etkili bir şekilde entegre edip analiz edebilecektir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) herhangi birinin temel ekonometrik analiz ve modelleme prensiplerini öğrenmeyi ve öğrendiklerini pekiştirmeyi hedef almaktadır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ekonometrinin temellerini öğrenmek ve anlamak.
• Eviews ve risk simülatörlerini kullanmak.

Bu eğitmen destekli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta seviye veri analisti ve iş profesyonellerine yönelik olup, R kullanarak zaman serisi tahmini yapma ve veri analiz akışlarını otomasyonlama konusunda bilgi sahibi olan kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• R'deki tahmin tekniklerinin temellerini anlamak.
• Zaman serisi analizi için üstel yumuşatma ve ARIMA modellerini uygulamak.
• ‘forecast’ paketi kullanarak doğru tahmin modelleri oluşturmak.
• İş ve araştırma uygulamaları için tahmin akışlarını otomasyonlamak.

Bu eğitmen liderli, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) veri bilimcilerinin KNIME için Python ve R programlamayı öğrenebilmeleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• KNIME'de makine öğrenimi modellerini planlamak, oluşturmak ve dağıtmak.
• Operasyonlar için veri odaklı kararlar almak.
• Uçtan uca veri bilimi projeleri gerçekleştirmek.

Türkiye bölgesinde yürütülen bu eğitmen eşliğindeki Shiny eğitimi, JavaScript bilgisi gerektirmeden etkileşimli web uygulamaları oluşturma becerisi kazandırır. Tepkisel kullanıcı arayüzleri tasarlayın, veri görselleştirmelerini entegre edin ve uygulamaları yayınlamayı öğrenin. Dinamik gösterge panelleri ve raporları verimli bir şekilde oluşturmak için uygulamalı beceriler edinin.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) araştırmacı seviye bilgisayar mühendisliği profesyonellerini hedefler ve Stata'yı istatistiksel analiz için kullanarak R ile entegre etmeyi amaçlar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri analizi ve istatistiksel modelleme için Stata'yı etkili bir şekilde kullanabilirler.
• Stata'nın özelliklerini SPSS ve R ile karşılaştırabilirler.
• Stata'yı R ile entegre ederek saygın istatistiksel hesaplamalar yapabilirler.
• Stata ve R kullanarak iş akışlarını geliştirip otomatikleştirebilirler.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) istatistiksel analiz için Stata ve R kullanarak büyük veriyi analiz etmek isteyen veri analistlerini hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ana ilgi değişkenleri ve olayları tahmin etmek için istatistiksel modeller oluşturun.
• Açıcı görselleştirmeler, özeti tablolar, sıklıklar ve daha fazlasını oluşturun.
• Veri analizi için büyük veritabanlarını yönetin ve yapılandırın.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı Türkiye eğitim (çevrimiçi veya yerinde) Tableau için R programlamak isteyen veri bilimciler için düzenlenmiştir.

• Tableau analitiği ile R kullanarak uygulama.
• R'deki öğrenme algoritmalarıyla Tableau'ya değerlerin geri döndürülmesi.
• Tableau'da R fonksiyonlarını yapılandırma ve görselleştirme.
• İş işlemlerinde veri odaklı kararlar alma.