Veri analizi için R dili - Skillbox'tan ücretsiz kurs, eğitim, Tarih: 29 Kasım 2023.

R programlama dili

R diline giriş ve temel işlemler
Bir R geliştirme ortamı olan R ve RStudio'yu yükleyin ve arayüzünü tanıyın. R ve Rmarkdown dosyalarının nasıl oluşturulacağını öğrenecek, dilin sözdizimini öğrenmeye başlayacak ve R'de vektör kavramına aşina olacaksınız.

Türler ve Veri Yapıları
R'deki veri türlerini keşfedin ve verileri bir türden diğerine nasıl dönüştüreceğinizi öğrenin. R'deki veri yapılarını anlayacaksınız: vektörler, matrisler, veri çerçeveleri ve listeler. Onlarla nasıl çalışılacağını öğrenin.

Kontrol Yapıları
If-else koşul yapısını kullanmayı, test koşullarını, döngüler ve işlevlerle çalışmayı öğrenin.

Veri işleme. düzenli kütüphane

R'de dosyaları okuma ve yazma
Çalışma klasöründeki dosyalarla nasıl çalışılacağını, csv, txt ve excel formatlarındaki dosyaları okumayı ve yazmayı öğreneceksiniz.

Temel R araçlarını kullanarak veri işleme
Veri çerçevelerini kullanmayı ve temel R araçlarını kullanarak verilerle çalışmayı öğrenin. Bir veri çerçevesinin açıklamasını nasıl görüntüleyeceğinizi ve satırlar ve sütunlarla nasıl çalışacağınızı öğreneceksiniz.

Tidyverse kitaplığıyla veri işleme: bölüm 1
Düzenli kitaplık ve yetenekleriyle tanışın. Tidyverse sözdiziminin özelliklerini anlayacak ve farklı işlevlerle nasıl çalışılacağını öğreneceksiniz. Stargazer kütüphanesini kullanarak verileri nasıl gruplandıracağınızı ve toplayacağınızı ve özet bilgileri nasıl yükleyeceğinizi öğreneceksiniz.

Tidyverse kitaplığıyla veri işleme: bölüm 2
Veri yapılarını dönüştürmeyi ve tabloları birleştirmeyi öğrenin.

R'de eksik değerlerle çalışma
Eksik değerleri aramayı, saymayı ve bunlardaki kalıpları aramayı öğrenin. Fareleri ve VIM kitaplıklarını kullanarak eksik değerleri nasıl görselleştireceğinizi ve tidyverse kullanarak boşlukları nasıl dolduracağınızı anlayacaksınız.

R'de sıralı ve kategorik verilerle çalışma
Veri ölçeklerini öğrenin: sayısal, sıralı ve kategorik. R'deki faktör verilerinin özelliklerini ve bunlarla yapılan işlemleri anlayacaksınız. Forcats ile kategorik verilerle çalışmayı öğrenin.

Veri goruntuleme

R'de veri görselleştirme
Temel R araçlarını (histogram, dağılım grafiği ve çizgi grafiği) kullanarak basit grafikler oluşturmayı öğrenin. Bunları nasıl yapılandıracağınızı ve bir dosyaya nasıl yükleyeceğinizi öğreneceksiniz.

Ggplot2 kütüphanesi ile veri görselleştirme
Ggplot2 kitaplığıyla grafiklerin nasıl oluşturulacağını öğrenin. Grafiklerde tek boyutlu, iki boyutlu ve sayısal olmayan verilerle ve grup verileriyle çalışmayı öğrenin.

R'de istatistiksel veri analizi

R'de İstihbarat Veri Analizi
R'deki tanımlayıcı istatistikler hakkında bilgi edinin. Psikoloji kütüphanesini kullanmayı ve alışılmadık değerleri aramayı öğrenin. Pearson ve Spearman korelasyon katsayılarını öğrenin ve bunların nasıl kullanılacağını anlayın. Korelasyon matrisleri kavramını öğrenecek, bunları görselleştirip bir rapora yükleyebileceksiniz.

A/B testleri: seçici değerlendirme
A/B testi için görevleri nasıl belirleyeceğinizi ve bir tasarım seçeceğinizi öğrenin. Verilerdeki hatayı ve güven düzeyini dikkate alarak örnekleme yapmayı, örnekteki sorunları tanımlamayı ve boyutunu hesaplamayı öğrenin. A/B testinde güven aralıklarını hesaplayıp analiz edebileceksiniz.

A/B testleri: istatistiksel hipotezlerin test edilmesi
Testleri kullanarak istatistiksel hipotezleri test etmeyi ve test sırasındaki olası hataları anlamayı öğrenin. A/B testinde payları ve ortalamaları nasıl karşılaştıracağınızı öğrenin ve A/B testi çalıştırma algoritmasını öğrenin.

R'deki verilerdeki ilişkileri bulma
Nicel ve kategorik verilerdeki ilişkileri tanımlamayı öğrenin. Basit doğrusal regresyonu öğrenin. Bir regresyon modeliyle nasıl çalışılacağını, kalitesini nasıl kontrol edeceğinizi, sonuçları nasıl yükleyeceğinizi ve bunları bir Rmarkdown raporuna nasıl dahil edeceğinizi öğreneceksiniz.

Analiz sonuçlarının gelişmiş görselleştirilmesi ve sunumu

Plotly kütüphanesi ile etkileşimli grafikler
Plotly projesiyle tanışın, yeteneklerini, sözdizimi özelliklerini ve işlevlerini anlayın. 2D ve 3D'de etkileşimli Plotly grafikleri oluşturmayı ve sonuçları RPUub'larda yayınlamayı öğrenin.

R: Shiny çerçevesindeki analitik kontrol panelleri
Shiny projesini, yeteneklerini ve kod yapısını keşfedin. Shiny kitaplığını yükleyin, bir şablon uygulamasını nasıl düzenleyeceğinizi, kontrol panelinize menüler, veri çerçevesi çizgileri ve arayüz öğeleri eklemeyi öğrenin.

Bitirme projesi

Sosyo-ekonomik verilerin işlenmesi ve analizi
Farklı dosyalardan veri indirecek, tek bir veri çerçevesinde toplayacak ve işleyeceksiniz. Keşif analizi yapın, regresyon modelleri ve grafikler oluşturun ve ardından sonuçları ve yorumları bir raporda sunun.