Veriyle kararı kanıta dayandır
Çıkarımsal istatistik, güven aralıkları, hipotez testleri (t, ANOVA, ki-kare), etki büyüklüğü, çoklu test düzeltmesi ve A/B testi tasarımıyla kanıta dayalı, dürüst veri kararları vermeyi uygulamalı öğreten orta seviye eğitim.
Çıkarımsal istatistik, hipotez testleri ve A/B testi
Bu eğitim, CompTIA DataAI kapsamında çıkarımsal istatistik ve hipotez testini orta seviyede ele alır. Örnekleme dağılımı, standart hata ve güven aralığı; hipotez testi mantığı, sıfır/alternatif hipotez, p-değeri, anlamlılık düzeyi, Tip I/II hata ve test gücü işlenir. z/t testleri, ANOVA, ki-kare, oran testleri ve A/B testi tasarımı uygulanır. Etki büyüklüğü, çoklu test düzeltmesi, güç analizi ve örneklem büyüklüğü hesabı ele alınır. Sonuçların AI/ürün kararlarına çevrilmesi ve yanlış yorum tuzakları örneklenir. Katılımcılar bir A/B testini tasarlayıp analiz edebilir ve istatistiksel sonucu doğru yorumlayabilir.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar güven aralığından hipotez testlerine ve A/B testi tasarımına ilerler.
Orta Seviye — Çıkarımsal istatistik ve hipotez testleriyle A/B testleri, p-değeri ve etki büyüklüğünün veri/AI bağlamında uygulamalı ele alınması.
Katılımcılar gerçek deney verileri üzerinde hipotez testleri ve A/B analizini Python ile uygulamalı yürütür.
Kararları sezgi değil istatistiksel kanıtla desteklersiniz.
A/B testlerini doğru tasarlar ve güvenle yorumlarsınız.
p-değeri ve etki büyüklüğünü karıştırmadan sonucu değerlendirirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Ortalama, standart sapma ve olasılık kavramlarına aşinalık beklenir.
Temel Python ve pandas/scipy deneyimi faydalı olur.
Örneklem ve dağılım fikrine aşinalık öğrenmeyi kolaylaştırır.
Jupyter/Colab gibi bir ortama erişim işi kolaylaştırır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Standart hata ve güven aralığını hesaplar ve yorumlarsınız.
H0/H1, p-değeri ve alfa ile test kurup karar verirsiniz.
t-testi, ANOVA ve ki-kare arasında doğru seçim yaparsınız.
İstatistiksel ve pratik anlamlılığı ayırt edersiniz.
Rastgele atamalı, örneklemi planlı A/B testleri tasarlarsınız.
Çoklu karşılaştırma ve peeking tuzaklarını yönetirsiniz.
Test sonucunu iş kararına ve öneriye dönüştürürsünüz.
Paradoks ve önyargıları tanıyıp sonucu dürüst 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.
Ortalama, yüzde, olasılık ve grafik okumayla veri okuryazarlığı kazanın; korelasyon-nedensellik ve yanıltıcı görseller gibi istatistiksel tuzakları ayırt edin.
Detayları Gör →
Veri gözlemlenebilirliği, kalite testleri (Great Expectations, dbt), SLA/SLO, anomali tespiti ve olay yönetimiyle güvenilir veri hatları işletmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Google Analytics 4'te property oluşturma, web ve uygulama veri akışları, veri saklama, trafik filtreleme ve erişim yönetimini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
GA4 web veri akışı kurulumu, gtag/GTM etiketleme, gelişmiş ölçüm, özel olaylar ve dönüşüm takibini DebugView doğrulamasıyla uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
CSV, Excel ve JSON biçimlerinde veri setleri oluşturma, okuma, tip/şema yönetimi ve biçimler arası dönüştürmeyi pandas ve tablo aracıyla uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →