R için Veri Analizi ve Araştırma Eğitimi

Goal:

SPSS programını ileri düzeyde kullanma, diaלוג kutularıyla ve seçilen analitik teknikler için komut dilini öğrenme becerisini kazanmak.

Hedef Kitlesi:

Analistler, araştırmacılar, bilim insanları, öğrenciler ve SPSS paketini ileri düzeyde kullanma yeteneğini kazanan tüm kişiler. Seçilen istatistiksel modelleri öğrenmek için eğitim verilir. Eğitim genel analiz sorunlarını kapsar ve özel bir sektör için tasarlanmıştır.

Hedef Kitle:

Bu kurs, dağıtılmış bir sistem ortamında büyük veri kümelerini depolama ve işlemek için çözüm arayan IT uzmanları içindir.

Goal:

Derinlemesine Hadoop küme yönetimi bilgisi.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), profesyonel alanlarında verileri hazırlamak, modeller oluşturmak ve makine öğrenimi tekniklerini etkili bir şekilde uygulamak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri ve istatistikçilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli Machine Learning algoritmalarını anlayıp uygulayabilecekler.
• Verileri ve modelleri makine öğrenimi uygulamaları için hazırlayabilecekler.
• Sonradan analizler yapabilecek ve sonuçları etkili bir şekilde görselleştirebilecekler.
• Makine öğrenimi tekniklerini gerçek dünya, sektöre özgü senaryolara uygulayabilecekler.

Bu eğitmen kılavuzlu, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) bilim insanları için tasarlanmıştır ve çok faktör arasındaki neden-sonuç ilişkisini anlamak ve kullanmak isteyenler için Design of Experiments (DoE) yöntemini öğrenmelerine yardımcı olmaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri edinebilecekler:

• Tasarlanmış deneylerin diğer yaklaşımlara göre avantajlarını anlamak.
• Faktörler arasındaki neden-sonuç ilişkilerini ve etkileşimleri anlamak.
• Başarıyla deney yapmayı öğrenmek için en iyi uygulamaları ve rehberlikleri öğrenecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ürün veya sürecin tasarım aşamasının başından itibaren kaliteye sahip olmasını sağlamak için DFSS'yi kullanmak isteyen orta seviyedeki mühendisler ve tasarımcılar için hazırlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tasarım Altı Sigma (DFSS) ilkelerini ve kavramlarını anlayabilecektir.
• DMAIC (Tanımla, Ölç, Analiz Et, İyileştir, Kontrol Et) ve DMADV (Tanımla, Ölç, Analiz Et, Tasarla, Doğrula) metodolojilerini öğrenebilecektir.
• DFSS araçlarını ve tekniklerini süreçleri tasarlamak ve optimize etmek için uygulayabilecektir.
• DFSS projelerini etkili bir şekilde yönetme ve liderlik etme becerileri geliştirebilecektir.

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.

Konuşturanlar

Mali veya pazar analistleri, yöneticiler, hesapçılar

Kurs Objectifleri

Microsoft Excel ile tüm türde mali analizi kolaylaştırmak ve otomasyonlamak

Hedef Kitle

Analistler, araştırmacılar, bilim insanları, mezunlar ve öğrenciler ve istatistiksel analizleri kolaylaştırmayı öğrenmekle ilgilenen herkes.

Kurs Amacı

Bu kurs, Excel ve istatistiğinizi daha iyi tanıma konusundaki becerilerinizi geliştirecek ve bu sayede iş veya araştırma etkinliğinizin ve verimliliğinin artmasını sağlayacaktır.

Bu kurs, Microsoft Excel'de Analiz Aracı Paketi'nin nasıl kullanılacağını, istatistiksel fonksiyonları ve temel istatistiksel işlemler nasıl yapılacağını açıklar. Ayrıca, Excel sınırlamaları nelerdir ve bunların nasıl aşılacağını açıklayacaktır.

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 tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) HR uzmanlarına analitik yöntemleri kullanarak organizasyon performansını artırmayı amaçlamaktadır. Bu kurs niteliksel ve nicel, ampirik ve istatistiksel yaklaşımları da kapsamaktadır.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize ulaşın.

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

Bu kurs, veri bilimine ve istatistiğe zaten bir arka plan sahip kişiler için tasarlanmıştır. Verilen açıklamalar, konulara aşina olanlar için hatırlatma görevi görebilir veya uygun bir arka plana sahip olanları bilgilendirebilir.

Hedef Kitle

Bu kurs, satış tahmini, ekonomik tahmin, teknoloji tahmini, tedarik zinciri yönetimi ve talep veya arz tahmini gibi alanlarda tahminleme becerilerini geliştirmek veya kullanmak isteyen analistler ve tahminciler için hazırlanmıştır.

Açıklama

Bu kurs, katılımcılara tarihsel verilere dayanarak geleceği tahmin etmek için kullanılabilecek çeşitli metodolojileri, çerçeveleri ve algoritmaları sunar.

Standart araçlar olan Microsoft Excel veya bazı Açık Kaynak programları (özellikle R projesi) kullanılmaktadır.

Bu kursta ele alınan ilkeler, herhangi bir yazılımda (örneğin, SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...) uygulanabilir.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) başlangıç seviyesine sahip profesyoneller hedeflenir. Katılımcılar SPSS kullanarak istatistiksel analizi gerçekleştirip, veriyi doğru bir şekilde yorumlamayı, karmaşık istatistiksel testleri çalıştırmayı ve anlamlı洞察 sağlayabileceklerini öğrenmeyi amaçlar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• SPSS arayüzünde gezinmek ve veri setlerini etkili bir şekilde yönetmek.
• Açıklama ve çıkarım istatistik analizleri gerçekleştirmek.
• t-test, ANOVA, MANOVA, regresyon ve korelasyon analizleri yapmak.
• Parametrik olmayan testler, temel bileşen analizi ve faktör analizi gibi gelişmiş veri yorumlama tekniklerini uygulamak.

Kitle

Course Formatı

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitimde, katılımcılar veriyi manipüle etmek ve görselleştirmek için Tidyverse içinde bulunan araçları kullanmayı öğrenecekler.

Tidyverse, verinin temizlenmesi, işleme yapılması, modelleme ve görselleştirilmesi için esnek R paketlerinin bir koleksiyonudur. Dahil olan bazı paketler şunlardır: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr ve tibble.

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

• Ders, tartışma, alıştırma ve yoğun pratik içeren bir format

• Veri analizi yapmak ve çekici görselleştirmeler oluşturmak
• Örnek veri setlerinden yararlı sonuçlar çıkarabilmek
• Keşif sorularına yanıt verebilmek için veriyi filtrelemek, sıralamak ve özeti oluşturmak
• İşlenmiş veriyi bilgilendirici çizgi grafikleri, sütun grafikleri, histogramlar haline dönüştürmek
• Excel, CSV ve SPSS dosyaları dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarından veriyi içe aktarabilmek ve filtrelemek