İstatistikle SPSS Görsel Analiz Yazılımı 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.

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 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 yerel) HR profesyonellerine, organizasyon performansını iyileştirmek için analiz yöntemleri kullanmayı isteyenler için tasarlanmıştır. Bu kurs, nitel ve nicel, empirik ve istatistiksel yaklaşımları kapsar.

Eğitim Biçimi

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

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

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.

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.

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.

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-proje yazılımı kullanarak sinir ağlarını gerçek hayat problemlerine uygulamaya girişレベルが設定されていないので、ここでは「introduction」を土耳其语に翻訳します。

Bu kurs, zaten temel R & C++ kodlama becerilerine sahip ve işinde daha gelişmiş R kodlama becerilerine ihtiyaç duyan veri bilimcileri ve istatistikçiler için tasarlanmıştır.

Amac, kursa katılanların yöntemleri çalışma hayatında uygulayabilmeleri için pratik bir ileri düzey R programlama kursu sunmaktır.

Sektör spesifik örnekler kullanılarak eğitim, dinleyiciye daha uygun hale getirilmiştir.

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