Datasets in R: Loading & Saving Eğitimi

Eğitim Hakkında

readr/readxl/DBI ile veri okuma-yazma, tip ve kodlama yönetimi

Bu eğitim, R'da veriyi farklı kaynaklardan güvenilir biçimde okumayı ve kaydetmeyi öğretir. readr ile CSV/TSV okuma (read_csv, col_types, locale), ayraç ve ondalık sorunları, karakter kodlaması (UTF-8/Latin) ele alınır. readxl ile Excel sayfaları, hücre aralığı ve başlık yönetimi; DBI/odbc ile veritabanından dbGetQuery ile okuma işlenir. Yazma tarafında write_csv, writexl, saveRDS/readRDS ve save/load (RData) karşılaştırılır; büyük dosyalarda arrow/parquet'e değinilir. Katılımcılar farklı kaynaklardan veriyi tip güvenli biçimde okuyup kaydeder.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar veri okumadan farklı biçimlerde kaydetmeye ilerler.

Seviye

Temel Seviye — R'da farklı kaynaklardan veri okuma ve yazma: CSV, Excel, veritabanı, RDS/RData ve kodlama/tip sorunlarının uygulamalı ele alınması.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar RStudio'da farklı dosya ve veritabanı kaynaklarını okuyup yazarak ve sorunları çözerek uygular.

Neden Bu Eğitim?

📥Güvenli Okuma

col_types ve locale ile veriyi doğru tip ve kodlamayla okuyup sessiz hatalardan kaçınırsınız.

💾Doğru Kaydetme

RDS, CSV ve Parquet arasından amaca uygun biçimi seçerek veriyi güvenle saklarsınız.

🔌Çok Kaynak

CSV, Excel ve veritabanından tek akışta veri çekmeyi öğrenirsiniz.

Anahtar Konular

R veri okumareadrreadxlDBIsaveRDSparquetR veri kaydetmeread_csvtidyverse

“Analiz, veriyi doğru okumakla başlar; güvenilir biçimde kaydetmekle sürdürülebilir olur.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

R Temeli

R'da değişken, vektör ve data.frame kavramına aşinalık faydalıdır.

2

Dosya Sistemi

Çalışma dizini ve dosya yolu kavramını bilmek önerilir.

3

Çalışma Ortamı

RStudio ve tidyverse kurulu bir bilgisayar.

4

Veri Fikri

Tablo/sütun ve veri tipi kavramına aşinalık yeterlidir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, farklı kaynaklardan veriyi tip ve kodlama güvenli biçimde R'a okuyabilir.

Modül 1

readr ile CSV

read_csv ve read_tsv kullanımı
col_types ile sütun tipi belirtme
Eksik değer (na) ve boşluk yönetimi
Başlık, atlama (skip) ve yorum satırı
Büyük dosyada okuma performansı
read.csv (base) ile farkı

Modül 2

Excel

readxl ile read_excel okuma
Sayfa (sheet) seçimi
Hücre aralığı (range) belirtme
Başlıksız veya düzensiz tablo
Tarih ve sayı tipi sorunları
Birden çok sayfayı okuma

Modül 3

Veritabanı

DBI ve odbc/RPostgres bağlantısı
dbConnect ile bağlanma
dbGetQuery ile SQL çalıştırma
dbReadTable ile tablo okuma
Parametreli sorgu ve güvenlik
Bağlantıyı kapatma (dbDisconnect)

Modül 4

Tip ve Kodlama

locale ile ondalık ve binlik ayracı
UTF-8 ve Latin kodlama sorunları
Faktör (factor) vs karakter
Tarih/saat ayrıştırma (parse_date)
Sayısal metin dönüşümü
Okuma sorunlarını (problems) inceleme

Günün hedefiKatılımcı, veriyi amaca uygun biçimde kaydedip tekrar geri yükleyebilir.

Modül 1

Metin Biçimleri

write_csv ile CSV yazma
writexl ile Excel yazma
Ayraç, kodlama ve biçim seçimi
Ondalık ve tarih biçimlendirme
Dosya üzerine yazma dikkati
Paylaşıma uygun biçim

Modül 2

R Yerel Biçimleri

saveRDS ve readRDS ile tek nesne
save ve load ile RData
Nesne tiplerinin korunması
Sıkıştırma seçeneği
RDS'nin taşınabilirlik avantajı
Yerel biçim ne zaman tercih edilir

Modül 3

Büyük Veri

arrow/parquet ile sütun tabanlı yazma
feather biçimi
Bölümlenmiş (partitioned) yazma
Bellek dostu okuma
Biçimlerin boyut/hız karşılaştırması
Büyük dosyalarda strateji

Modül 4

İyi Pratikler

Çalışma dizini ve here() ile yol
Tekrarlanabilir veri hattı
Ham ve işlenmiş veri ayrımı
Dosya adlandırma ve sürümleme
Kodlama ve tipi belgeleme
Veri bütünlüğü kontrolü

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

CSV Okuma

readr ile tip güvenli CSV okuyabilirsiniz.

✅

Excel

readxl ile sayfa ve aralık okuyabilirsiniz.

✅

Veritabanı

DBI ile veritabanından veri çekebilirsiniz.

✅

Kodlama

UTF-8 ve locale sorunlarını çözebilirsiniz.

✅

CSV/Excel Yazma

Veriyi paylaşıma uygun biçimde yazabilirsiniz.

✅

RDS

saveRDS/readRDS ile nesneyi koruyarak saklayabilirsiniz.

✅

Parquet

arrow ile büyük veriyi verimli kaydedebilirsiniz.

✅

İyi Pratik

Tekrarlanabilir bir veri okuma-yazma hattı kurabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

R'a yeni başlayan analistler
araştırmacılar
veriyi farklı biçimlerden R'a taşıyıp kaydetmeyi öğrenmek isteyenler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

R'a yeni başlayan analistler ve veriyi farklı biçimlerden R'a taşıyıp kaydetmeyi öğrenmek isteyenler için uygundur.

Hangi dosya biçimleri işleniyor?

CSV/TSV, Excel, veritabanı, RDS/RData ve Parquet okuma-yazma uygulamalı ele alınır.

Kodlama sorunları çözülüyor mu?

Evet; UTF-8/Latin kodlama, locale ve ondalık/tarih ayrıştırma sorunları ele alınır.

Veritabanı bağlantısı var mı?

Evet; DBI/odbc ile dbConnect, dbGetQuery ve dbReadTable gösterilir.

Ön koşul nedir?

R'da vektör/data.frame ve dosya yolu kavramına aşinalık yeterlidir.

Sertifikalandırma

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.

Örnek Sertifika

DATASETS IN R: LOADING & SAVING DATA EĞİTİMİ