Tidyverse ile ham veriyi içgörüye dönüştürün
readr, dplyr, tidyr ve ggplot2 ile veri içe alma, temizleme, dönüştürme, keşifsel analiz ve görselleştirmeyi gerçek veri setinde uçtan uca uygulatan tidyverse tabanlı R veri analitiği eğitimi.
Tidyverse ile uçtan uca veri analitiği akışı
Bu eğitim, R ve tidyverse ekosistemiyle veri analitiği iş akışını baştan sona öğretir. readr/readxl ile veri içe alma, dplyr ile filter/select/mutate/arrange/group_by/summarise, pipe (|>) zinciri, tidyr ile pivot_longer/pivot_wider ve join'ler işlenir. Eksik veri yönetimi, tip dönüşümü, string (stringr) ve tarih (lubridate) işlemleri ele alınır. Keşifsel veri analizi (EDA), özet tablolar ve ggplot2 ile katmanlı grafikler (geom, aes, facet, scale, theme) uygulanır. R Markdown ile bulguların raporlanması gösterilir.
3 Gün. Her gün dört modül; tidyverse ile gerçek veri setinde uçtan uca analiz lableri.
Orta Seviye — R ve tidyverse ile veri içe alma, temizleme, dönüştürme, keşifsel analiz ve ggplot2 görselleştirmeyi kapsar.
Gerçek bir CSV veri setini içe alıp temizleyerek, dönüştürerek ve ggplot2 ile görselleştirerek analiz akışını baştan sona uygularsınız.
dplyr ve tidyr ile dağınık veriyi analize hazır düzene getirirsiniz.
EDA ile veri setinin yapısını, dağılımını ve ilişkilerini hızla keşfedersiniz.
ggplot2 ile yayına hazır, katmanlı ve etkili grafikler üretirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Değişken atama, vektör ve fonksiyon çağırmaya aşinalık faydalıdır.
Satır/kolon (tablo) mantığını bilmek yeterlidir.
R ve RStudio kurulu bir ortam gerekir.
tidyverse paketinin kurulabilmesi için internet erişimi gerekir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
CSV, Excel ve veritabanından veriyi R'a aktarabilirsiniz.
filter/select/mutate/summarise ile veriyi dönüştürürsünüz.
pivot ve separate ile veriyi analize uygun düzene getirirsiniz.
NA'ları tespit edip uygun stratejiyle yönetirsiniz.
join'lerle birden çok tabloyu güvenle birleştirirsiniz.
Keşifsel analizle veri setinin yapısını hızla çözersiniz.
Katmanlı, yayına hazır grafikler üretirsiniz.
R Markdown ile yeniden üretilebilir rapor 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.
Microsoft Purview ile veri yönetişimi ve uyumluluk: veri kataloğu, tarama, sınıflandırma, iş sözlüğü, soyağacı, hassasiyet etiketleri, DLP ve saklama politikala
Detayları Gör →
MicroStrategy geliştirici eğitimi: şema nesneleri, metric/dossier, REST API ile otomasyon, Embedding SDK ile gömme ve D3 tabanlı özel görselleştirme geliştirme.
Detayları Gör →
MicroStrategy ile iş zekası: attribute/metric, grid ve graph raporlar, prompt, dossier etkileşimli dashboard, veri keşfi, Library paylaşımı ve mobil dağıtım.
Detayları Gör →
Minitab ile istatistiksel analiz: tanımlayıcı istatistik, t-testi ve ANOVA, regresyon, deney tasarımı (DOE), kontrol grafikleri, Cp/Cpk ve Gage R&R uygulamalı.
Detayları Gör →
Modern veri yönetim sistemleri: ilişkisel ve NoSQL, CAP/ACID, veri ambarı, veri gölü ve lakehouse, depolama modelleri, yönetişim ve mimari seçim ilkeleri.
Detayları Gör →