Analiz öncesi doğru veriyi planla ve topla
Veri planlama, toplama ve sınıflandırma eğitimi: analiz sorusundan veri toplama planına, birincil/ikincil kaynaklara, rastgele/tabakalı/kümeli örnekleme ve yanlılığa, nitel/nicel veri ve nominal-ordinal-aralık-oran ölçüm düzeylerine, kodlama ve veri kalitesin…
Veri toplama planı, örnekleme, ölçüm düzeyleri ve sınıflandırma
Bu temel seviye eğitim, analiz öncesi veri planlama, toplama ve sınıflandırmayı öğretir. Analiz sorusundan veri ihtiyacına geçiş, veri toplama planı, birincil/ikincil veri ve kaynak değerlendirmesi; örnekleme yöntemleri (rastgele, tabakalı, kümeli, sistematik) ve örneklem yanlılığı işlenir. Ardından veri türleri (nitel/nicel), ölçüm düzeyleri (nominal, ordinal, aralık, oran), veri sınıflandırma ve taksonomi, kodlama ve etiketleme; veri kalitesi boyutları (doğruluk, eksiksizlik, tutarlılık), eksik veri ve aykırı değer ile veri gizliliği/sınıflandırması uygulanır. Katılımcılar güvenilir bir analiz için sağlam bir veri toplama ve sınıflandırma çerçevesi kurar.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar planlama, örnekleme, veri türleri ve sınıflandırma eksenlerinde veri toplama çerçevesini kurar.
Temel Seviye — Analiz öncesi veri planlama, örnekleme ve veri toplama yöntemleri, veri türleri ve ölçüm düzeyleri ile veri sınıflandırma ve kalite temellerinin kurulması.
Katılımcılar gerçek senaryolarda veri toplama planı hazırlar, örnekleme kurar ve veriyi ölçüm düzeyine göre sınıflandırma alıştırmaları yapar.
Analiz sorusundan veri ihtiyacına geçerek baştan doğru veriyi toplarsınız.
Doğru örnekleme yöntemiyle yanlılığı azaltıp temsil gücünü artırırsınız.
Veri türleri ve ölçüm düzeyleriyle doğru analiz yöntemini seçersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Yüzde, oran ve ortalama gibi kavramlara aşinalık faydalıdır.
Bir soruyu veriyle yanıtlama ihtiyacına aşinalık örnekleri anlamlı kılar.
Veriyi düzenleyebilecek temel bir tablo aracı faydalıdır.
Temel istatistik aşinalığı avantaj sağlar ama zorunlu değildir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Analiz sorusundan sağlam bir veri toplama planı çıkarırsınız.
Birincil/ikincil kaynakları güvenilirlik açısından değerlendirirsiniz.
Rastgele, tabakalı ve kümeli örneklemeyi uygun yerde seçersiniz.
Seçim ve yanıt yanlılığını tanır ve azaltma yaklaşımları uygularsınız.
Nitel/nicel ve ölçüm düzeylerine göre veriyi doğru sınıflandırırsınız.
Ölçüm düzeyine göre izin verilen analiz işlemlerini belirlersiniz.
Kodlama ve taksonomiyle veriyi tutarlı biçimde sınıflandırırsınız.
Eksik, aykırı ve tekrarlı veriyi tespit edip analize hazırlarsınız.
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.
Docker, Nextcloud, PostgreSQL, Traefik, SSO, izleme ve yedeklemeyle uçtan uca kendi kendine barındırılan, veri egemenliğini koruyan altyapı kurun.
Detayları Gör →
RDF, Turtle, SPARQL SELECT/CONSTRUCT/ASK, FILTER, toplama, property path ve SERVICE federasyonuyla DBpedia ve Wikidata'da bağlı veriyi sorgulayın.
Detayları Gör →
Stata ve R'da veri temizleme, tanımlayıcı istatistik, t-testi, ANOVA, korelasyon ve doğrusal/lojistik regresyonu karşılaştırmalı, uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Sıfır/alternatif hipotez, p-değeri, alfa, Tip I/II hata, istatistiksel güç ve güven aralığıyla hipotez testinin temelini doğru kurun ve yorumlayın.
Detayları Gör →
Bağımsız iki örneklemli t-testi, eşli (paired) t-testi, varyans homojenliği, Welch düzeltmesi ve Cohen's d etki büyüklüğünü uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →