İstatistiksel Analiz Stata ve R ile Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), algoritmik ticaret, Python ve R kullanarak ticareti otomatikleştirmek isteyen iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Hızlı bir şekilde, özel artışlarla menkul kıymetleri alıp satmak için algoritmaları kullanmak.
• Algoritmik ticaret kullanarak ticaretle ilişkili maliyetleri azaltmak.
• Hisse senedi fiyatlarını otomatik olarak izlemek ve işlemler yapmak.

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 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.

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-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 liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde) büyük veri kümelerini analiz etmek isteyen veri analistlerine yöneliktir ve Stata ile çalışmayı amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Temel ilgi değişkenlerini ve olayları tahmin etmek için istatistiksel modeller oluşturmak.
• Tanımlayıcı görselleştirmeler, özet tablolar, frekanslar ve daha fazlasını oluşturmak.
• Büyük veri kümelerini yönetmek ve yapılandırmak, böylece veri analizine hazır hale getirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), istatistiksel analiz için Stata'yi kullanmak ve bunu R ile entegre etmek isteyen orta ve ileri düzeydeki bilgisayar bilimleri profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri analizi ve istatistiksel modelleme için Stata'yi etkin bir şekilde kullanmak.
• Stata'nin işlevselliğini SPSS ve R ile karşılaştırmak.
• Sorunsuz istatistiksel hesaplama için Stata'yi R ile entegre etmek.
• Stata ve R kullanarak iş akışlarını geliştirmek ve otomatikleştirmek.

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

Açıklama: 

Bu kurs, R kullanıcılarına web uygulamaları oluşturmak için arka arkaya gelen tarayıcı HTML, Javascript ve CSS'e ihtiyaç duymadan nasıl başlayacakları konusunda rehberlik etmektedir.

Amaç:

Shiny uygulamalarının nasıl çalıştığına dair temel bilgileri kapsar.

Shiny kitaplığından sıkça kullanılan tüm girdi/çıkış/oluşturma/bölme fonksiyonlarını kapsar.