Türkiye Merkezli R Programlama Dili (R Language) Eğitimleri

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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri analistleri ve Tableau, Python, R ve SQL kullanarak veri görselleştirme ve analiz öğrenmekle ilgilenen herkesi hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python, R ve SQL kullanarak veri analizi yapabilmek.
• Tableau ile veri görselleştirme yoluyla içgörüler elde etmek.
• İş operasyonları için veri odaklı kararlar Make alabilmek.

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.

Shiny, kullanıcıların JavaScript veya karmaşık web çerçevelerini bilmeye gerek kalmadan R'den etkileşimli ve dinamik web uygulamaları oluşturabilmeleri için tasarlanmış bir R paketidir.

Bu eğitimcili, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeydeki R kullanıcılarına Shiny kullanarak özel web uygulamaları oluşturmak ve dağıtmak için veri görselleştirme, kullanıcı etkileşimi ve raporlama konularında rehberlik eder.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Shiny ve R kullanarak etkileşimli web uygulamaları oluşturacaklardır.
• Tepkiselli içeren ve dinamik girdilere sahip kullanıcı arayüzleri tasarlayacaklardır.
• Shiny uygulamalarına veri görselleştirme ve raporlama özelliklerini ekleyeceklerdir.
• Shiny Server veya Posit Cloud aracılığıyla Shiny uygulamalarını yerel olarak veya çevrimiçi olarak dağıtabileceklerdir.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneme uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) araştırmacı seviye bilgisayar mühendisliği profesyonellerini hedefler ve Stata'yı istatistiksel analiz için kullanarak R ile entegre etmeyi amaçlar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri analizi ve istatistiksel modelleme için Stata'yı etkili bir şekilde kullanabilirler.
• Stata'nın özelliklerini SPSS ve R ile karşılaştırabilirler.
• Stata'yı R ile entegre ederek saygın istatistiksel hesaplamalar yapabilirler.
• Stata ve R kullanarak iş akışlarını geliştirip otomatikleştirebilirler.

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

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

Verilerin %90'ından fazlasının yapılandırılmamış verilerden oluştuğu tahmin edilmektedir; bunların çoğu metin biçimindedir. Blog yazıları, tweet'ler, sosyal medya ve diğer dijital yayınlar bu büyüyen veri yığınını sürekli olarak artırmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim, bu verilerden öngörüler ve anlam çıkarmaya odaklanmaktadır. R Language ve Natural Language Processing (NLP) kütüphanelerini kullanarak, bilgisayar bilimi, yapay zeka ve hesaplamalı dilbilimden kavram ve teknikleri birleştirerek metin verilerinin arkasındaki anlamı algoritmik olarak anlamlandırıyoruz. Müşteri gereksinimlerine göre çeşitli dillerde veri örnekleri mevcuttur.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, farklı kaynaklardan gelen veri kümelerini (büyük ve küçük) hazırlayabilecek ve ardından analiz etmek ve önemini raporlamak için doğru algoritmaları uygulayabilecektir.

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, yoğun uygulamalı çalışma ve anlayışı ölçmek için ara sıra sınavlar

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.

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.

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, 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 takipçiler edinmiştir. 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.

Shiny, açık kaynaklı bir R paketidir ve R kullanarak etkileşimli web uygulamaları oluşturmak için bir web çerçevesi sağlar.

Bu eğitimde, eğitmenin rehberliği altında katılımcılar Shiny, R ve HTML'yı kullanarak veri bilimi ve web geliştirme alanlarını nasıl birleştireceklerini öğrenecektir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar:

• Shiny kullanarak R ile etkileşimli web uygulamaları oluşturabileceklerdir.

Hedef Kitle

• Veri bilimcileri
• Web geliştiricileri
• İstatistikçileri

Eğitim Formatı

• Kısmen sunum, kısmen tartışma, alıştırmalar ve yoğun uygulama pratique'si.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) istatistiksel analiz için Stata ve R kullanarak büyük veriyi analiz etmek isteyen veri analistlerini hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ana ilgi değişkenleri ve olayları tahmin etmek için istatistiksel modeller oluşturun.
• Açıcı görselleştirmeler, özeti tablolar, sıklıklar ve daha fazlasını oluşturun.
• Veri analizi için büyük veritabanlarını yönetin ve yapılandırın.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı Türkiye eğitim (çevrimiçi veya yerinde) Tableau için R programlamak isteyen veri bilimciler için düzenlenmiştir.

• Tableau analitiği ile R kullanarak uygulama.
• R'deki öğrenme algoritmalarıyla Tableau'ya değerlerin geri döndürülmesi.
• Tableau'da R fonksiyonlarını yapılandırma ve görselleştirme.
• İş işlemlerinde veri odaklı kararlar alma.

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.

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.