C/IRFDS : R Dili ve R ile Veri Analizi

3 gün (18 Saat) Orta Sınıf / Online İş Zekası ve İleri Analitik

R dili 1993 yılından bu yana istatistiksel hesaplamalar, tahmine dayalı analizler, veri görselleştirme ve raporlama alanları söz konusu olduğunda en çok tercih edilen dildir. Karmaşık istatistiksel hesaplamalar yapabilme, sonuçları çok geniş yelpazedeki görsellerle sunabilme yeteneği olduğu için özellikle akademik camia tarafından tercih edilmekte ve desteklenmektedir. "R Dili ile Veri Analizine Giriş" eğitimi ile R dili ve ilgili araçlar ile çeşitli veri kaynaklarına bağlanacak, verileri düzenleyecek ve veri görselleştirmeye odaklanacağız.

Eğitim İçeriği

Module 1: Veri Analitiği Tipleri ve Veri Analizi Süreçleri

  • Veri Analitiği Tipleri ve İstatistiksel Yaklaşım
    • Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescriptive
  • Veri Analizi Süreci
    • Capture, Integrate, Organize, Analyze, Act
  • Veri Yönetiminde Evrim, Trend Konular, İhtiyaçlar, Zorluklar ve Çözümler
    • Operasyonel Veritabanları, Veri Ambarları, Veri Gölleri
    • Veri, Büyük Veri, NoSQL Kavramları

Module 2: Çalışma Ortamını Hazırlama

  • R Dünyasına Giriş
  • Anaconda Kurulumu
  • Jupyter Notebook ile Çalışma
  • R Console ve R Studio ile Çalışma
  • Help Kullanımı
  • Paket Kavramı ve Paket İndirme, Çalışma Ortamına Alma
  • Markdown Dili Esasları

Module 2: Operatorler

  • Matematiksel Operatorler
  • Karşılaştırma Operatorleri
  • Atama Operatorleri
  • Mantıksal Operatorler
  • Kontol Operatorleri
  • Üyelik Operatoru

Module 3: Tip Dönüşümü

  • Açık ve Örtülü Tip Dönüşümü
  • Dışarıdan Değer Alma
  • String Fonksiyonları
  • Regex ifadeleri ile Çalışma
  • String Formatlama

Module 4: Tarih ve Zaman Veri Tipleri İle Çalışma

  • Tarih, Zaman ve Zaman Farkı ile ilişkili Tipler
  • Tarih Üretme ve Güncelleme
  • Zamanda Hareket Etme
  • İstenen Formatta Yazdırma

Module 5: Kara Yapıları ve Döngüler

  • if, else if, else Yapısı
  • ifelse Yapısı
  • for Döngüsü
  • while Döngüsü
  • repeat Döngüsü

Module 6: Hata Yönetimi

  • Hata Türleri
  • try ile Hata Yönetimi
  • tryCatch ile Hata Yönetimi

Module 7: Fonksiyonlar

  • Fonksiyon Tanımlama (multi-line, inline)
  • Parametre Tanımlama ve Kullanım Esasları
  • İç İçe Fonksiyonlar
  • Recursive Çağıran Fonksiyonlar

Module 8: Container Tiplerin Detaylı İncelenmesi

  • Vector Tipi Çalışma Esasları
  • Matrix ve Array Tipleri ile Çalışma Esasları
  • List Tipi ile Çalışma Esasları
  • Data.Frame ile Çalışma
  • Hazır Veri Kümeleri ile Çalışma

Module 9: Veri Kaynaklarına Bağlanma ve dplyr Kütüphanesine Giriş

  • csv, json ve Excel Dosyaları ile Çalışma
  • SQL Server ile Çalışma
  • dplyr Kütüphanesine Giriş
  • select, filter, group_by, arrange, join vs. Fonksiyonlarının Kullanımı

Module 10: Veri Görselleştirmeye Giriş

  • graphics Nesnelerinin Kullanımı
  • plot, hist, barplot, pairs vs. ile Veri Görselleştirme
  • ggplot2 Kütüphanesi ile Çalışma Esasları

Öncesinde Önerilenler

Sonrasında Önerilenler