İstatistikle SPSS Görsel Analiz Yazılımı Eğitimi

Bu kurs, R programlama dilinde ileri düzey konuları kapsamaktadır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) algoritmik ticaretle işlem otomasyonu yapmak isteyen iş analistleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Özel artışlarda hızlıca alım ve satım işlemlerini gerçekleştirmek için algoritmalar kullanın.
• Algoritmik ticaretle işlem ile ilişkili maliyetleri azaltın.
• Hissenin fiyatlarını otomatik olarak izleyin ve işlemler yerleştirin.

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.

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.

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.

Bu eğitim, online veya yerinde olarak Türkiye'da, R ile kümeleme analizi yapan veri analistleri için yapılandırılmıştır ve eğitmen tarafından yönetilir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Veri madenciliği için kümeleme analizi kullanma
• Kümeleme çözümleri için R sözdizimini ustalıkla kullanma.
• Hierarşik ve hierarşik olmayan kümelemeyi uygulama.
• İş işlemlerini geliştirmeye yardımcı olacak veri odaklı kararlar alma.

Veri analitiği, günümüzde iş dünyasında hayati bir araçtır. Süre boyunca pratik veri analizi becerilerinin geliştirilmesine odaklanacağız. Amacımız, delegelere sorulara kanıt temelli cevaplar vermeyi sağlamaktır: 

Ne oldu?

• veri işleme ve analizi
• bilgilendirici veri görselleştirmelerinin oluşturulması

Ne olacak?

• gelecekteki performansın öngörülmesi
• öngörülerin değerlendirilmesi

Ne olması gerekiyor?

• veriyi kanıt temelli işletme kararlarına dönüştürme
• süreçlerin optimize edilmesi

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 eğitmenlerce yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyde geliştiriciler için tasarlanmıştır ve tahmin edici analiz ve yapıcı modeller kullanarak AI destekli uygulamalar oluşturmaya isteyen kişileri hedef almaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Tahmin edici AI ve yapıcı modellerin temellerini anlamak.
• Tahmin edici kodlama, tahminler ve otomasyon için AI destekli araçları kullanmak.
• Metin ve kod üretimi için LLM'ler (Büyük Dil Modelleri) ve dönüştürücüler uygulamak.
• Zaman serisi tahminleri ve AI tabanlı önerileri uygulamak.
• Gerçek dünya uygulamaları için AI modellerini geliştirmek ve iyileştirmek.
• AI dağıtımındaki etik düşünceleri ve en iyi uygulamaları değerlendirmek.

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.

Bu Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleşen, eğitmen yönetimi altında olan canlı eğitim, tahmin edici AI'nin temellerini anlamak isteyen yeni başlayan IT profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Tahmin edici AI'nin temel kavramlarını ve uygulamalarını anlamak.
• Tahmine dayalı analiz için veri toplama, temizleme ve ön işleme yapmak.
• Veriyi keşfetmek ve görselleştirmek için yorumlar ortaya çıkarmak.
• Tahminleri yapma için temel istatistiksel modeller oluşturma.
• Tahmine dayalı model performansını değerlendirme.
• Gerçek dünyada tahmin edici AI kavramlarını uygulama.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya現場) yerel eğitim, tahmin edici AI'yi DevOps uygulamalarına entegre etmek isteyen orta düzeyli DevOps profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Tahmin edici analiz modellerini uygulayarak ve çözmek için DevOps pipeline'indeki meydana gelebilecek zorlukları öngörebilirsiniz.
• Geliştirilmiş izleme ve operasyonlar için AI ile desteklenen araçları kullanabilirsiniz.
• Yazılım teslimat akışlarını iyileştirmek için makine öğrenimi tekniklerini uygulayabilirsiniz.
• Proaktif sorun çözümü ve optimizasyonu için AI stratejileri tasarlayabilirsiniz.
• DevOps'ta AI kullanımı etik açıdan düşüncelere yer verebilirsiniz.

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