R ile Uygulamalı Veri Bilimi: İstatistik ve Makine Öğrenmesi
What you'll learn
- Hem teorik hem de uygulamalı istatistik ve makine öğrenmesi öğreneceksiniz.
- R'da veri bilimine yönelik programlama öğreneceksiniz.
- Farklı veri yapıları ve bu veri yapıları üzerinde matematik ve istatistik işlemleri öğreneceksiniz.
- Data frame üzerinde veri manipülasyonu işlemlerini öğreneceksiniz.
- Algoritma ve fonksiyonel programlama, fonksiyonlar, "for" ve "while" döngüleri, "if-else" koşullarını öğreneceksiniz.
- Veri bilimi ve raporlarınız için veri görselleştirme tekniklerini öğreneceksiniz.
- Farklı olasılık dağılımlarını ve bu dağılımları farklı problemleri nasıl uygulamayabilceğinizi öğreneceksiniz.
- Parametrik ve parametrik olmayan istatistik teknikleri, tek değişkenli ve çok değişkenli varyans analizini öğreneceksiniz.
- Korelasyon ve kovaryans kavramı, farklı korelasyon testlerini öğreneceksiniz.
- Keşfedici veri analizini ve bu kapsamda izlenen adımları öğreneceksiniz.
- Veri ön işleme: aykırı değerlerle başa çıkma, kayıp gözlem doldurma teknikleri, dönüşümler, normalizasyon ve standartlaştırma işlemlerini öğreneceksiniz.
- Regularization işlemleri, model tuning ve model doğrulama tekniklerini öğreneceksiniz.
- Regresyon, Sınıflandırma ve Kümeleme problemleri üzerine makine öğrenmesi tekniklerini nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz.
- Farklı makine öğrenmesi metodlarını farklı problemlerle nasıl uygulacağınızı uygulamalı olarak öğreneceksiniz.
Course content
- Preview04:56
- 02:58Kurs İçin Tavsiyeler
- 02:04Veri Setleri ve Kurs Kodları
- 07:18Mac OS X İşletim Sistemlerinde R ve R Studio Kurulumu
- 07:34Windows İşletim Sistemlerinde R ve R Studio Kurulumu
Requirements
- Veri bilimine meraklı olmak
- R kodlarını çalıştırabileceğiniz bir bilgisayar
Description
R ile Uygulamalı Veri Bilimi: İstatistik ve Makine Öğrenmesi Eğitimi Sizleri Bekliyor!
R'da veri bilimine (Data Science) yönelik programalama, istatistik ve makine öğrenmesi teknikleri için detaylı olarak hazırlanmış bu eğitimde, gerek iş hayatınızda gerek okul hayatınızda ihtiyacınız olacak bir çok bilgi sizleri bekliyor. Tüm tekniklerin detaylı olarak anlatıldığı 50 saat ve 300'den fazla ders içeriğinden oluşan bu eğitim, başlangıç düzeyinden ileri düzeye eğitim almak isteyenler için R Studio üzerinde hazırlandı. Eğitimimizde farklı veri setleri ve farklı R paketleri kullanarak bir çok istatistik ve makine öğrenmesi tekniğini hem teorik hem de uygulamalı olarak öğreneceğiz!
R ile Veri Bilimi Eğtiminde ele alınan konular;
R'da İstatistiksel teknikleri hem teorik hemde uygulamalı
R'da makine öğrenmesi tekniklerini hem teorik hem de uygulamlı
Veri Bilimine yönelik R Programming (R Programlama)
R'da tanımlı farklı veri yapıları ve veri türleri
Matematik ve tanımsal istatistikler
Veri manipülasyonu
Algoritma ve fonksiyonel programlama
Veri görselleştirme teknikleri
Olasılık dağılımları
Parametrik ve parametrik olmayan istatistik testleri
Varyans analizi
Korelasyon testleri
Kayıp ve aykırı değer kontrolleri
Kayıp gözlem doldurma teknikleri
Veriler üzerinde dönüşüm işlemleri
Normalizasyon ve standartlaştrıma işlemleri
Regularization işlemleri
Model doğrulama ve model tuning işlemleri
Regresyon, Sınıflandırma ve Kümele problemleri için farklı Makine Öğrenmesi teknikleri
İstatistik ve makine öğrenmesi kapsamında neredeyse tüm konuların ele alındığı bu eğitim sonunda; r, veri bilimi, istatistik ve makine öğrenmesine hakim olabileceksiniz. Bununla birlikte Sizden Gelen Sorular bölümünde eğitim kapsamında anlatılan konularda yaşadığınız problemlerin çözümlerini görüntü olarak takip edebileceksiniz.
Başarılı, etkili ve işe yarar bir eğitim süreci olması dileğiyle....
Who this course is for:
- Veri bilimine meraklı ve veri biliminde kendilerini geliştirken isteyeneler
- Başlangıç seviyesinden ileri seviyeye R eğitimi almak isteyenler
- Veri bilimi için istatistik ve makine öğrenmesi teoriğinde kendini geliştirmek isteyenler
- İstatistik ve Makine öğrenmesi tekniklerini uygulamalı olarak öğrenmek isteyenler
Instructor
![Sergen Cansız](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.8 Instructor Rating
- 196 Reviews
- 4,549 Students
- 1 Course
2016 Mimar Sinan Üniversitesi İstatistik bölümünden mezun oldu. 2019 yılında Mimar Sinan Üniversitesi Enformatik bölümünde yüksek lisansını tamamladı. Yüksek lisans sırasında Enformatik bölümünde yarı zamanlı olarak Asistanlık görevini aldı. Enformatik bölümü bünyesinde lisans ve yüksek lisans düzeyindeki öğrencilere R ve Python ile istatistiksel veri modelleme ve veri bilimi üzerine dersler verdi. Yüksek lisans öğrencilerinin tezlerinde veri bilimi danışmalığı yaptı.
2017 yılında Enformatik bölümündeki asistanlık görevinin yanında aynı zamanda özel bir şirkette (outsource) yazılım geliştirme üzerine çalışmaya başladı. Alibaba'nın Türkiye temsilcisi ve yurtdışında farklı firmalara yazılım desteği verdi. 2018 yılında aynı şirkette Veri Bilimi Uzamanı olarak görev aldı. Görüntü işleme, Yapay zeka ve Makine Öğrenmesi üzerine farklı şirketler için farklı projeler tamamladı.
2019 Yılında Veri Bilimci olarak başka bir özel şirkette görev almaya başladı. Şuan hala bu şirkette Veri Bilimi Uzmanı olarak görev almakta. Bununla birlikte Programlama & Veri Bilimi eğitimleri ve eğitici blog yazıları hazırlamaya devam etmektedir.