Veriyi birkaç doğru sayıyla özetle
Merkezi eğilim (ortalama, medyan, mod), yayılım (varyans, standart sapma, IQR), dağılım şekli (çarpıklık, basıklık), z-skoru ve korelasyon ile tanımlayıcı istatistik yöntemlerini doğru hesaplamayı ve yorumlamayı öğreten temel seviye eğitim.
Merkezi eğilim, yayılım, dağılım ve ilişki ölçüleri
Bu eğitim, CompTIA Data+ kapsamında tanımlayıcı (betimleyici) istatistik yöntemlerini temel seviyede ele alır. Merkezi eğilim ölçüleri (ortalama, medyan, mod); yayılım ölçüleri (ranj, varyans, standart sapma, çeyreklikler, IQR); dağılım şekli (çarpıklık, basıklık) incelenir. Frekans tabloları, histogram ve kutu grafiği (boxplot) ile görselleştirme; z-skoru ve standartlaştırma; iki değişken arası ilişki için kovaryans ve korelasyon işlenir. Aykırı değer tespiti ve özet istatistiklerin doğru yorumu ele alınır. Katılımcılar bir veri setini uygun özet istatistiklerle tanımlayıp yorumlayabilir.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar merkezi eğilimden yayılım, dağılım ve ilişki ölçülerine ilerler.
Temel Seviye — Merkezi eğilim, yayılım, dağılım ve ilişki ölçüleriyle tanımlayıcı istatistik yöntemlerinin uygulamalı ele alınması.
Katılımcılar gerçek veri setleri üzerinde özet istatistikleri Excel ve Python/R ile hesaplayıp yorumlayarak uygular.
Veriyi yanıltmadan özetleyecek doğru merkezi eğilim ölçüsünü seçersiniz.
Standart sapma ve IQR ile verinin ne kadar değişken olduğunu anlarsınız.
Korelasyonla iki değişken arasındaki ilişkiyi ölçersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Toplama, ortalama ve yüzde kavramlarına aşinalık yeterlidir.
Excel/Sheets temel kullanımı faydalıdır.
Değişken ve veri türü fikrine aşinalık öğrenmeyi kolaylaştırır.
Üzerinde çalışılacak sayısal veri setleri sağlanır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Ortalama, medyan ve modu hesaplar, doğru olanı seçersiniz.
Varyans, standart sapma ve IQR ile değişkenliği ölçersiniz.
Histogram ve boxplot ile dağılımı yorumlarsınız.
z-skoru ve empirik kuralla değerleri karşılaştırırsınız.
Çarpıklık ve basıklığı yorumlarsınız.
Korelasyonla iki değişken ilişkisini değerlendirirsiniz.
Aykırı değerleri tespit edip uygun biçimde ele alırsınız.
Özet istatistikleri yanıltmadan raporlarsınız.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
GCP Looker'da LookML ile PDT/incremental, datagroup caching, symmetric aggregate, access_filter güvenliği ve BigQuery performans ayarını öğrenin.
Detayları Gör →
Looker'da LookML ile view/explore, join, yeniden kullanım, LookML panolar ve Git tabanlı geliştirme akışıyla veri modeli geliştirmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
BI istemci ve ağ geçidi yapılandırması, ODBC/JDBC sürücüler, bağlantı dizeleri, kimlik ve yenileme ile güvenilir veri erişimi kurmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Yöneticiler için veri stratejisi, yönetişim, veri kültürü, yapay zekâ ve ROI ile veriyle güçlenen bir organizasyon dönüşümünü öğrenin.
Detayları Gör →
Öklid, Manhattan ve kosinüs mesafe metrikleriyle kNN, K-means ve hiyerarşik kümelemeyi, ölçeklendirme ve değerlendirmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →