R ile Uygulamalı Veri Bilimi: İstatistik ve Makine Öğrenmesi

• 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.

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