Örneklemden anakütleye güvenle çıkarım yap
Örnekleme dağılımı ve merkezi limit teoremi, güven aralıkları, hipotez testi mantığı (p-değeri, Tip I/II hata), t-testi, ANOVA, ki-kare ve doğrusal regresyonla örneklemden geçerli çıkarım yapmayı uygulamalı öğreten orta seviye eğitim.
Güven aralığı, hipotez testleri ve regresyonla çıkarım
Bu eğitim, CompTIA Data+ kapsamında çıkarımsal (inferential) istatistik yöntemlerini orta seviyede ele alır. Örnekleme dağılımı ve merkezi limit teoremi, standart hata, güven aralığı (confidence interval) kavramları işlenir. Hipotez testi mantığı, sıfır ve alternatif hipotez, p-değeri, anlamlılık düzeyi (alfa), Tip I ve Tip II hata ve test gücü ele alınır. z ve t testleri, iki örneklem karşılaştırması, ANOVA, ki-kare bağımsızlık testi ve basit/çoklu doğrusal regresyon uygulanır. Katılımcılar bir örneklem verisinden anakütle hakkında istatistiksel olarak geçerli çıkarımlar yapıp sonuçları doğru yorumlayabilir.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar örnekleme dağılımından hipotez testlerine ve regresyona ilerler.
Orta Seviye — Örnekleme dağılımı, güven aralığı, hipotez testleri ve regresyonla çıkarımsal istatistik yöntemlerinin uygulamalı ele alınması.
Katılımcılar gerçek veri setleri üzerinde güven aralığı ve hipotez testlerini Python/R veya Excel ile hesaplayıp yorumlar.
Örneklemden anakütleye güvenle genelleme yapmayı öğrenirsiniz.
Hipotez testleriyle bir farkın gerçek mi şans mı olduğunu ayırt edersiniz.
Regresyonla değişkenler arası ilişkiyi ölçer ve tahmin yaparsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Ortalama, standart sapma ve dağılım kavramlarına aşinalık beklenir.
Temel olasılık ve dağılım fikrine aşinalık faydalıdır.
Excel veya Python/R ile temel hesap deneyimi işi kolaylaştırır.
Üzerinde çalışılacak örneklem veri setleri sağlanır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Standart hata ve merkezi limit teoremini yorumlarsınız.
Ortalama ve oran için güven aralığı hesaplar ve yorumlarsınız.
H0/H1, p-değeri ve alfa ile test kurup karar verirsiniz.
t-testi ve ANOVA ile grup farklarını test edersiniz.
Kategorik değişkenler arası ilişkiyi ki-kare ile sınarsınız.
Basit ve çoklu regresyon modelleri kurar ve yorumlarsınız.
Artık analizi ve varsayımlarla modeli değerlendirirsiniz.
İstatistiksel ve pratik anlamlılığı ayırt ederek 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.
Olay yönetimi ve suçlamasız postmortem: olay yaşam döngüsü, roller, gözlemlenebilirlik, kök neden (5 Neden), MTTR/MTTD, SLO ve hata bütçesi ile sürekli iyileşti
Detayları Gör →
NetApp ONTAP küme yönetimi ve veri koruma (CDOTDP): küme, aggregate/RAID, SVM, NFS/SMB ve SAN, Snapshot, FlexClone, SnapMirror replikasyon ve felaket kurtarma.
Detayları Gör →
NetApp ONTAP veri koruma: Snapshot, SnapMirror, SnapVault, SVM-DR ve MetroCluster ile çoğaltma, failover ve felaket kurtarmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri güvenilirliği mühendisliği: veri SLO/SLI, gözlemlenebilirlik, dbt ve Great Expectations ile kalite otomasyonu, olay yönetimi ve SRE pratiklerini öğrenin.
Detayları Gör →
Python petl kütüphanesiyle hafif ETL: CSV/veritabanı okuma, cut/convert/select dönüşümleri, join ve aggregate ile birleştirme ve temizlemeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →