When you enroll through our links, we may earn a small commission—at no extra cost to you. This helps keep our platform free and inspires us to add more value.

Udemy logo

R ile Veri Bilimi, İstatistik ve Makine Öğrenmesi (50+ Saat)

R ile Programlama ve Veri Bilimi Eğitimi: Uçtan Uca Farklı Uygulamalarla Machine Learning ve İstatistik!

     
  • 4
  •  |
  • Reviews ( 1.1K )
₹519

This Course Includes

  • iconudemy
  • icon4 (1.1K reviews )
  • icon54h 16m
  • iconenglish
  • iconOnline - Self Paced
  • iconprofessional certificate
  • iconUdemy

About R ile Veri Bilimi, İstatistik ve Makine Öğrenmesi (50+ Saat)

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....

What You Will 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. Show moreShow less.