Finansal Verileri Excel’da Analiz Etme Eğitimi

Big Data, büyük veri kümelerini depolamak ve işlemek için tasarlanmış çözümleri ifade eden bir terimdir. Başlangıçta Google tarafından geliştirilen bu Big Data çözümleri, zamanla gelişmiş ve birçok açık kaynaklı benzer projeye ilham vermiştir. R, finans sektöründe popüler bir programlama dilidir.

R, istatistiksel hesaplama, veri analizi ve grafikler için ücretsiz ve açık kaynaklı bir programlama dilidir. R, şirketlerde ve akademide giderek artan sayıda yönetici ve veri analisti tarafından kullanılmaktadır. Bilgisayar programlama becerisi olmayan istatistikçiler, mühendisler ve bilim insanları arasında da kullanımı kolay olduğu için R takipçi kazanmıştır. Popülaritesinin nedeni, reklam fiyatlarını belirleme, yeni ilaçları daha hızlı bulma veya finansal modelleri iyileştirme gibi çeşitli amaçlarla veri madenciliğinin artan kullanımıdır. R'nin veri madenciliği için geniş bir paket yelpazesi bulunmaktadır.

R, istatistiksel hesaplama, veri analizi ve grafikler için ücretsiz ve açık kaynaklı bir programlama dilidir. R, şirketlerde ve akademide giderek artan sayıda yönetici ve veri analisti tarafından kullanılmaktadır. R'nin veri madenciliği için geniş bir paket yelpazesi bulunmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ekonometrik analiz ve modellemenin temellerini öğrenmek ve ustalaşmak isteyen herkese yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta düzeydeki veri analistleri ve R kullanarak zaman serisi tahmini yapmak ve veri analiz iş akışlarını otomatikleştirmek isteyen iş profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• R'de tahmin tekniklerinin temellerini anlayabilecektir.
• Zaman serisi analizi için üstel yumuşatma ve ARIMA modellerini uygulayabilecektir.
• Doğru tahmin modelleri oluşturmak için ‘forecast’ paketini kullanabilecektir.
• İş ve araştırma uygulamaları için tahmin iş akışlarını otomatikleştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), organizasyonel performansı iyileştirmek için analitik yöntemler kullanmak isteyen İK profesyonellerine yöneliktir. Bu kurs, nitel ve nicel, ampirik ve istatistiksel yaklaşımları kapsamaktadır.

Kurs Formatı

• İnteraktif ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek ayarlama yapınız.

Hedef Kitle

Business sahipleri (pazarlama yöneticileri, ürün yöneticileri, müşteri tabanı yöneticileri) ve ekipleri; müşteri içgörüleri uzmanları.

Genel Bakış

Bu kurs, müşterilerin edinilmesinden başlayarak, mevcut müşterilerin karlılık için yönetilmesinden, iyi müşterilerin elde tutulmasına ve son olarak hangi müşterilerin bizi terk ettiğini ve nedenini anlamaya kadar müşteri yaşam döngüsünü takip eder. Telekomünikasyon, sigorta, medya ve yüksek teknoloji gibi çeşitli sektörlerden gerçek (anonim) verilerle çalışacağız.

Format

Eğitmen liderliğinde, sınıfiçi egzersizlerin yanı sıra ödevlerle birlikte beş yarım günlük oturumdan oluşan eğitim. Sınıfta veya uzaktan (çevrimiçi) bir kurs olarak sunulabilir.

Hedef Kitle

• yöneticiler
• geliştiriciler
• bilim insanları
• öğrenciler

Kurs Formatı

çevrimiçi eğitim ve tartışma VEYA yüz yüze atölye çalışmaları

R, istatistiksel hesaplama, veri analizi ve grafikler için açık kaynaklı ve ücretsiz bir programlama dilidir. R, şirketlerde ve akademide giderek artan sayıda yönetici ve veri analisti tarafından kullanılmaktadır. Ayrıca, bilgisayar programlama becerisi olmayan istatistikçiler, mühendisler ve bilim insanları arasında da kullanımı kolay olduğu için popülerlik kazanmıştır. Bu popülaritenin nedeni, reklam fiyatlarını belirleme, yeni ilaçları daha hızlı bulma veya finansal modelleri iyileştirme gibi çeşitli amaçlarla veri madenciliğinin artan kullanımıdır. R'nin veri madenciliği için geniş bir paket yelpazesi bulunmaktadır.

Bu kurs, R'deki nesnelerin manipülasyonunu, veri okuma, R paketlerine erişim, R fonksiyonları yazma ve bilgilendirici grafikler oluşturma konularını kapsamaktadır. Yaygın istatistiksel modeller kullanarak veri analizini içerir. Kurs, R yazılımının (https://www.r-project.org) hem komut satırında hem de grafik kullanıcı arayüzünde (GUI) nasıl kullanılacağını öğretmektedir.

R, istatistiksel hesaplama, veri analizi ve grafikler için açık kaynaklı ücretsiz bir programlama dilidir. R, şirketler ve akademide giderek artan sayıda yönetici ve veri analisti tarafından kullanılmaktadır. Bilgisayar programlama becerisi olmayan istatistikçiler, mühendisler ve bilim insanları arasında da kullanımı kolay olduğu için takipçileri bulunmaktadır. Popülaritesinin nedeni, reklam fiyatlarını belirleme, yeni ilaçları daha hızlı bulma veya finansal modelleri iyileştirme gibi çeşitli amaçlarla veri madenciliğinin artan kullanımıdır. R'ün veri madenciliği için geniş bir paket yelpazesi bulunmaktadır.

Bu kurs, R-project yazılımını kullanarak gerçek dünya problemlerine sinir ağlarını uygulama konusunda bir giriş niteliğindedir.

Bu kurs, temel R ve C++ kodlama becerilerine sahip ve R koduyla çalışan veri bilimcileri ve istatistikçiler için ileri düzey R kodlama becerileri kazanmayı hedeflemektedir.

Amaç, iş hayatında bu yöntemleri uygulamak isteyen katılımcılara pratik bir ileri düzey R programlama kursu sunmaktır.

Eğitimin hedef kitleye uygunluğunu sağlamak için sektöre özgü örnekler kullanılmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), verileri doğru bir şekilde yorumlamak, karmaşık istatistiksel testler çalıştırmak ve anlamlı içgörüler elde etmek isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• SPSS arayüzünde gezinebilir ve veri kümelerini verimli bir şekilde yönetebilirler.
• Tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistiksel analizler gerçekleştirebilirler.
• t-testleri, ANOVA, MANOVA, regresyon ve korelasyon analizleri yapabilirler.
• Gelişmiş veri yorumlaması için parametrik olmayan testleri, temel bileşen analizini ve faktör analizini uygulayabilirler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), organizasyonel performansı iyileştirmek için analitik yöntemler kullanmak isteyen İK profesyonelleri ve işe alım uzmanlarına yöneliktir. Bu kurs, nitel ve nicel, ampirik ve istatistiksel yaklaşımları kapsamaktadır.

Kurs Formatı

• İnteraktif ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek ayarlama yapınız.

Tidyverse, temizleme, işleme, modelleme ve verileri görselleştirme için çok yönlü R paketlerinden oluşan bir koleksiyondur. İçerdiği paketlerden bazıları şunlardır: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr ve tibble.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Tidyverse içinde bulunan araçları kullanarak verileri nasıl manipüle edeceklerini ve görselleştireceklerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri analizi gerçekleştirme ve çekici görselleştirmeler oluşturma
• Örnek veri kümelerinden çeşitli veri kümelerinden anlamlı sonuçlar çıkarma
• Keşifsel soruları yanıtlamak için verileri filtreleme, sıralama ve özetleme
• İşlenmiş verileri bilgilendirici çizgi grafiklere, çubuk grafiklere, histogramlara dönüştürme
• Excel, CSV ve SPSS dosyaları dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarından veri içe aktarma ve filtreleme

Hedef Kitle

• R diline yeni başlayanlar
• Veri analizi ve veri görselleştirmeye yeni başlayanlar

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma