Türkiye Merkezli R Dili Eğitimleri

Bu, Türkiye konusunda eğitmen eşliğinde verilen eğitim, dinamik ve tekrarlanabilir raporlar için R Markdown temellerini kapsamaktadır. R kullanıcılarını, kod blokları içeren belgeler oluşturmaya; HTML, PDF ve Word formatlarında çıktı üretmeye; ve profesyonel, otomatik dokümantasyon için parametreli raporlar, temalar ve LaTeX stillerini uygulamaya hazırlar.

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.

Bu eğitmen eşliğinde Türkiye konumunda verilen Shiny eğitimi, orta düzey R kullanıcılarının JavaScript kullanmadan interaktif web uygulamaları oluşturmasına olanak tanır. Tepkisel arayüz tasarlamayı, veri görselleştirmelerini entegre etmeyi ve uygulamaları dağıtmayı öğrenin. Dinamik panolar ve raporları verimli bir şekilde oluşturma becerisi kazanın.

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.

Bu uygulamalı Türkiye kursu; R temellerini, veri hazırlığını ve ggplot2 gibi paketler kullanılarak görselleştirmeyi kapsar. Üç gün boyunca katılımcılar, gerçek dünya verileriyle istatistiksel modelleme, regresyon, kümeleme ve sınıflandırma gibi makine öğrenimi tekniklerini keşfeder.

Bu Türkiye pratik kursu, Excel, VBA ve R kullanarak temel veri analitiği becerilerini inşa eder. Katılımcılar, trendleri tahmin etmek, süreçleri optimize etmek ve kanıta dayalı iş kararları almak için veri manipülasyonu, görselleştirme ve makine öğrenimi tekniklerini öğreneceklerdir.

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.

Finans dünyasında yaygın olarak kullanılan R dilinde Büyük Veri programlamasının temellerini keşfedin. Türkiye kategorisindeki bu kurs, ortam kurulumu, paralel işlemleme için MPI ve dağıtık matrisleri kapsamaktadır. Büyük veri kümelerini yönetmeyi, dağıtık regresyon analizi yapmayı ve Monte Carlo yöntemlerini verimli bir şekilde uygulamayı öğrenin.

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 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 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.

Bu kurs, Türkiye kapsamında, derinlemesine HTML veya CSS bilgisi gerektirmeden R kullanıcılarının Shiny ile web uygulamaları oluşturmasını sağlar. Temel kavramları, kullanıcı arayüzü özelleştirmeyi, gelişmiş reaktif özellikleri ve veri paylaşımını kapsayarak dinamik ve etkileşimli veri uygulamaları oluşturma konusunda pratik rehberlik sunar.

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.