İstatistik Seviye 1 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 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.

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.

R istatistiksel hesaplama, veri analitiği ve grafik için çok popüler, açık kaynaklı bir ortamdır. Bu kurs, öğrencilerine R programlama dilini tanıtır. Dili temellere, kütüphanelere ve ileri düzey konseptlere odaklanmaktadır. Gerçek dünya verileriyle ileri seviye veri analitiği ve grafik oluşturma.

Hedef Kitle

Geliştiriciler / veri analistleri

Süre

3 gün

Format

Dersler ve pratik uygulamalar

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.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, gerçek dünya uygulaması oluşturarak R ile Machine Learning konusunda ileri düzey teknikler öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Denetimsiz öğrenme tekniklerini anlayıp uygulayabilecektir.
• Gerçek dünya verilerine dayanarak tahminler yapmak için kümeleme ve sınıflandırma uygulayabilecektir.
• Verileri görselleştirerek hızlı bir şekilde içgörü kazanabilecek, karar verebilecek ve analizleri daha da geliştirebilecektir.
• Hiper-parametre ayarı yaparak bir makine öğrenimi modelinin performansını iyileştirebilecektir.
• Bir modeli daha büyük bir uygulamada kullanmak üzere üretime sokabilecektir.
• Sosyal ağ verileri, büyük veri ve daha fazlasını içeren soruları yanıtlamak için gelişmiş makine öğrenimi teknikleri uygulayabilecektir.

R, finans sektöründe popüler bir programlama dilidir. Temel ticaret programlarından risk yönetimi sistemlerine kadar çeşitli finans uygulamalarında kullanılır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, R'yi kullanarak finansla ilgili bir dizi özel sorunu çözmek için pratik uygulamalar geliştirmeyi öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• R programlama dilinin temellerini anlayabilmek
• Çeşitli kaynaklardan (CSV, Excel, veritabanları, web vb.) finansal verileri düzenlemek, görselleştirmek ve analiz etmek için R paketlerini ve tekniklerini seçmek ve kullanmak
• Varlık tahsisi, risk analizi, yatırım performansı ve daha fazlasıyla ilgili sorunları çözmek için uygulamalar oluşturmak
• Bir R uygulamasını sorun gidermek, entegre etmek, dağıtmak ve optimize etmek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Analistler
• Kantitatif Analistler (Quants)

Kurs Formatı

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

Not

• Bu eğitim, finans profesyonellerinin karşılaştığı temel sorunlardan bazılarına çözüm sunmayı amaçlamaktadır. Ancak, eklemek veya daha ayrıntılı olarak ele almak istediğiniz belirli bir konu, araç veya teknik varsa, lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

R Markdown, yürütlenebilir R kodunu anlatıcı metinle birleştirerek dinamik ve yeniden üretilebilir belgeler oluşturabilecek bir yazma Framework'idir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), otomasyonlu, dinamik raporları iç dokümantasyon, araştırma yayınları veya web yayını için R Markdown kullanmak isteyen başlangıç seviyesinden orta düzeyde R kullanıcılarına yönelik olabilir.

Eğitim sonunda katılımcılar şu kabiliyetlere sahip olacaktır:

• Yerleştirilmiş R kod parçacıkları ve biçimlendirilmiş metin ile R Markdown belgeleri oluşturmak.
• HTML, PDF ve Word dahil olmak üzere birden fazla biçimde çıktı üretmek.
• Parametreleştirilmiş raporlar ve koşullu Mantık kullanarak dinamik içerik oluşturmak.
• Kağıt dışı sunum için belge görünümünü temas, şablon ve LaTeX ile özelleştirmek.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Bir sürü alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.