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 R'den doğrudan etkileşimli ve dinamik web uygulamaları oluşturmasına olanak sağlayan bir R paketidir. Bu过程中，我注意到了翻译的内容已经是中文了，但是任务要求是从英文翻译成土耳其文。因此，我会继续完成这个任务，将其从英语翻译成土耳其语。

Shiny, kullanıcıların R'den doğrudan etkileşimli ve dinamik web uygulamaları oluşturmasına olanak sağlayan bir R paketidir. Karmaşık web çerçevelerini veya JavaScript bilgisine gerek kalmadan.

Bu eğitmen önceli, canlı eğitim (önyükleme veya yerel olarak) orta düzeyli R kullanıcılarına Shiny kullanarak veri görselleştirmesi, kullanıcı etkileşimi ve raporlama için özel web uygulamaları oluşturma ve dağıtma amaclanmaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Shiny ve R kullanarak etkileşimli web uygulamaları oluşturmak.
• Dinamik girişleri ve reaktiv elemanları ile kullanıcı arabirimleri tasarlamak.
• Veri görselleştirmelerini ve raporlama özelliklerini Shiny uygulamalarına entegre etmek.
• Shiny Server veya Posit Cloud kullanarak Shiny uygulamalarını yerel olarak veya çevrimiçi paylaşmak ve dağıtmak.

Eğitim Formatı

• İnteraktif ders anlatımı ve tartışmalar.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bizi düzenlemek üzere iletişime geçin.

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.

R çok popüler ve açık kaynaklı bir istatistiksel hesaplama, veri analizi ve grafik ortamıdır. Bu kurs, öğrenciler için R programlama dilini tanıtmaktadır. Dil temelleri, kütüphaneler ve gelişmiş konuları kapsar. Gerçek dünya verileri ile ilgili gelişmiş veri analizi ve çizim teknikleri.

Hedef Kitle

Geliştiriciler / veri analitiği

Süre

3 gün

Format

Sözlü Dersler ve Pratik Uygulamalar

Veri analitiği, bugün iş dünyasında kritik bir araçtır. Pratik, el ile veri analizi için beceriler geliştirmek odak noktasıdır. Hedef, katılımcılara sorulara veri tabanlı cevaplar sunmalarını sağlamaktır: 

Ne oldu?

• verinin işlenmesi ve analizi
• bilgilendirici veri görselleştirmelerinin oluşturulması

Ne olacak?

• gelecekteki performans tahmini
• tahminlerin değerlendirilmesi

Ne olmalıdır?

• veriyi veri tabanlı iş kararlarına dönüştürme
• süreçleri optimize etme

Kurs, 6 günlük sınıf kurs olarak veya tercih edilirse haftalar boyunca uzaktan sunulabilir. Kurulumuzu sizin ihtiyaçlarınıza en iyi şekilde uydurma konusunda size yardımcı olabiliriz.

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), R programlama dilini kullanarak Excel üzerinde çalışmak isteyen veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Excel ve R arasında veri geçişi yapabilecek ve verileri hareket ettirebilecekler.
• Excel içinde veri analitiği çözümleri için R Tidyverse ve R özelliklerini kullanabilecekler.
• R öğrenerek veri analitiği becerilerini geliştirebilecekler.

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 kurs, R programlama dilinde ileri düzey konuları kapsamaktadır.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), verileri işlemek, temel veri analizi gerçekleştirmek ve içgörüler için ilgi çekici görselleştirmeler oluşturmak amacıyla R programlama dilini kullanmak isteyen yeni başlayan seviyedeki veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• R'nin Programming temellerini anlayabilecektir.
• Temel veri bilimi süreçlerini uygulayabilecektir.
• Verilerin görsel temsillerini oluşturabilecektir.

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 eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), küme analizi için SAS içinde R ile programlama yapmak isteyen veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri madenciliği için küme analizi kullanmak
• Kümeleme çözümleri için R sözdiziminde ustalaşmak.
• Hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme uygulamak.
• Make iş operasyonlarını iyileştirmeye yardımcı olmak için veri odaklı kararlar almak.

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.

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. R'nin veri madenciliği için geniş bir paket yelpazesi bulunmaktadır.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerel)'da, R'ın temellerini ve veri ile nasıl çalışılacağını mastere edecek düzeyde olan yeni başlayan profesyonellere yöneliktir.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• R programlama ortamını ve RStudio arayüzünü anlayacaklar.
• R komutları ve paketleri kullanarak veri kümelerini içe aktaracak, manipüle edecek ve keşfedecekler.
• Temel istatistiksel analizleri ve veri özetlemelerini gerçekleştirebilecekler.
• Base R ve ggplot2 kullanarak görselleştirmeler oluşturacaklar.
• Çalışma alanlarını, betiklerini ve paketleri etkili bir şekilde yönetebilecekler.

R, istatistiksel hesaplama, veri analizi ve grafikler için açık kaynaklı ve ücretsiz bir programlama dilidir. R, şirketler ve akademisyenler tarafından giderek artan sayıda yönetici ve veri analisti tarafından kullanılmaktadır. R'nin veri madenciliği için geniş bir paket yelpazesi bulunmaktadır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye'ta (çevrimiçi veya şirket içi) verilir ve Python ve R programlama dillerini KNIME'da kullanmaya isteyen veri bilimciler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• KNIME'da makine öğrenimi modellerini planlamak, inşa etmek ve dağıtmak.
• Operasyonlar için veriye dayalı kararlar almak.
• Baştan sona veri bilimi projelerini uygulamak.

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.

R, istatistiksel hesaplama, veri analizi ve grafikler için açık kaynaklı ücretsiz bir programlama dilidir. R, şirketler ve akademideki yöneticiler ve veri analistleri tarafından artan sayıda kişi tarafından kullanılmaktadır. R, veri madenciliği için çeşitli paketlere sahiptir.

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.

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 kurs, Veri Bilimci beceri setinin bir parçasıdır (Alan: Veri ve Teknoloji)

Shiny, R için etkileşimli web uygulamaları oluşturmak üzere bir web çerçevesi sağlayan açık kaynaklı bir R paketidir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, Shiny, R ve HTML kullanarak veri bilimi ile web geliştirmeyi nasıl birleştireceklerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Shiny kullanarak R ile etkileşimli web uygulamaları oluşturmak

Hedef Kitle

• Veri bilimcileri
• Web geliştiricileri
• İstatistikçiler

Kurs Formatı

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

Bu (çevrimiçi veya yerel) ders, istatistiksel analiz için büyük verileri analiz etmek isteyen veri analisti için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ana ilgi alanlarını ve olayları öngörmek için istatistiksel modeller oluşturma.
• Açıklama görselleştirmeleri, özeti tabloları, frekansları ve daha fazlasını oluşturma.
• Büyük veritabanlarını yönetme ve yapılandırma için analiz hazırlamak.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

Bu eğitmenle canlı eğitim (Türkiye'da çevrimiçi veya yerel olarak) R ile Tableau için programlama yapmak isteyen veri bilimcilerine yönelik olacak.

• R ile Tableau analizlerini uygula.
• Öğrenme algoritmalarını kullanarak değerleri Tableau'e döndür.
• R işlevlerini Tableau içinde yap ve görselleştir.
• İş operasyonları için veri tabanlı kararlarla Make.

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.

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

• 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.