R PROGRAMLAMA İLE VERİ ANALİZİ EĞİTİMİ

R ile veriden karar çıkarın

tidyverse, ggplot2, istatistiksel testler, regresyon, tidymodels, Quarto ve Shiny ile uçtan uca veri analizi.

tidyverse, ggplot2, istatistiksel çıkarım, regresyon, tidymodels, Quarto ve Shiny ile uçtan uca veri analizini öğreten 3 günlük R eğitimi.

3 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

R ile veri düzenleme, istatistik, modelleme ve raporlama

Bu eğitim R ile uçtan uca veri analizini öğretir: veri yapıları ve tidyverse (dplyr, tidyr, stringr, lubridate), farklı kaynaklardan veri alma, ggplot2 ile keşifsel analiz, hipotez testleri (t.test, ANOVA, ki-kare), lm ve glm ile regresyon, zaman serisi, kümeleme ve rastgele orman, Quarto ile tekrarlanabilir rapor ve Shiny ile etkileşimli panel.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; R, Veri Düzenleme ve Görselleştirme; İstatistik ve Modelleme; Raporlama, Panel ve Performans ekseninde ilerleyen uygulamalı program.

Seviye

Orta Seviye — R ile veri düzenleme, görselleştirme, istatistiksel çıkarım, regresyon, makine öğrenmesi ve raporlama

Öğrenme Metodu

RStudio üzerinde gerçek veri setleriyle ilerlenir; her konu bir analiz sorusuna bağlanır ve sonuçlar rapora dönüştürülür.

Neden Bu Eğitim?

📊Karar odaklı analiz

Veriyi temizler, görselleştirir ve istatistiksel olarak yorumlarsınız.

🔁Tekrarlanabilirlik

Quarto ve renv ile aynı analizi başkalarının da çalıştırabileceği hale getirirsiniz.

🖥️Etkileşimli sunum

Shiny ile paydaşlara canlı panel sunarsınız.

Anahtar Konular

R programlamaR veri analizitidyverseggplot2dplyrR regresyontidymodelsQuartoShinyR istatistik
“Veri, doğru soruyu sorduğunuzda konuşmaya başlar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
İstatistik temeli

Ortalama, varyans ve normal dağılım gibi temel istatistik kavramları.

2
Veri bilgisi

Tablo yapısı, CSV/Excel ve değişken tiplerine aşinalık.

3
Programlama deneyimi

Zorunlu değil; Excel formülleri veya başka bir dil deneyimi yeterlidir.

4
Kurulum

R 4.3+ ve RStudio/Positron yüklü bir bilgisayar.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı R veri yapılarını kullanır, farklı kaynaklardan veri alır, dplyr/tidyr ile temizler ve ggplot2 ile keşifsel analiz yapar.
Modül 1
R Ortamı ve Veri Yapıları
  • R ve RStudio kurulumu, proje yapısı (.Rproj) ve renv ile paket sürümleme
  • Atomik vektörler, tip dönüşümü ve vektörleştirilmiş işlemler
  • Liste, matris, array ve factor yapıları
  • data.frame ve tibble farkı; indeksleme ([ ], [[ ]], $)
  • NA yönetimi, is.na, complete.cases ve eksik değer stratejileri
  • Fonksiyon yazımı, apply ailesi ve kontrol yapıları
Modül 2
Veri Alma ve Düzenleme (tidyverse)
  • readr ile CSV/TSV, readxl ile Excel ve DBI ile veritabanı okuma
  • dplyr fiilleri: filter, select, mutate, summarise, arrange
  • group_by + summarise ile grup bazlı özetler ve across()
  • tidyr: pivot_longer, pivot_wider, separate, unite
  • left_join, inner_join, anti_join ile tablo birleştirme
  • stringr ve lubridate ile metin ve tarih verisi temizliği
Modül 3
Farklı Kaynaklardan Veri Alma
  • DBI ve odbc ile SQL veritabanlarından okuma, dbplyr
  • httr2 ile REST API istemcisi ve sayfalama
  • jsonlite ile JSON dönüştürme (flatten)
  • rvest ile web sayfasından veri çekme ve etik/robots.txt
  • haven ile SPSS/SAS/Stata dosyaları
  • Büyük CSV'ler için data.table::fread ve vroom
Modül 4
Keşifsel Veri Analizi ve Görselleştirme
  • ggplot2 grameri: aes, geom, facet, scale, theme
  • Dağılım grafikleri: histogram, boxplot, violin, yoğunluk
  • İlişki grafikleri: scatter, geom_smooth, korelasyon matrisi
  • Özet istatistikler: ortalama, medyan, varyans, çeyrekler, skimr
  • Aykırı değer tespiti (IQR, z-skoru) ve dönüşümler
  • plotly ile etkileşimli grafik ve patchwork ile çoklu panel
Günün hedefiKatılımcı hipotez testlerini yorumlar, regresyon ve zaman serisi modelleri kurar, kümeleme ve sınıflandırma uygular.
Modül 1
İstatistiksel Çıkarım
  • Olasılık dağılımları: dnorm, pnorm, qnorm, rnorm ve set.seed
  • Güven aralıkları ve hipotez testi mantığı, p-değeri yorumu
  • t.test, wilcox.test, chisq.test ve shapiro.test
  • Varyans analizi: aov, TukeyHSD ve varsayım kontrolleri
  • Korelasyon: cor.test (Pearson, Spearman)
  • Etki büyüklüğü, çoklu test düzeltmesi (p.adjust) ve güç analizi
Modül 2
Regresyon ve Tahminleme
  • lm ile basit ve çoklu doğrusal regresyon; summary() çıktısını okuma
  • Artık (residual) analizi, çoklu doğrusal bağlantı (VIF)
  • glm ile lojistik regresyon, odds oranı ve ROC/AUC
  • broom ile model çıktılarını tidy hale getirme
  • tidymodels: rsample, recipes, parsnip, yardstick iş akışı
  • Çapraz doğrulama, aşırı öğrenme ve karar ağacı/rastgele orman (ranger)
Modül 3
Zaman Serileri ve Tarih Verisi
  • ts, tsibble nesneleri ve lubridate ile tarih manipülasyonu
  • Zaman serisi ayrıştırma: trend, mevsimsellik, STL
  • Hareketli ortalama ve üstel düzleştirme (ETS)
  • ARIMA modeli ve auto.arima / fable
  • Tahmin doğruluğu: MAE, RMSE, MAPE ve zaman serisi çapraz doğrulama
  • Görselleştirme: gg_season, autoplot
Modül 4
Kümeleme ve Sınıflandırma
  • Ölçekleme (scale) ve mesafe ölçüleri
  • kmeans, hclust, dendrogram ve silüet analizi
  • PCA ile boyut indirgeme (prcomp) ve biplot
  • Karar ağacı (rpart) ve rastgele orman (ranger)
  • Sınıflandırma ölçütleri: karışıklık matrisi, precision/recall, F1
  • Parametre ayarı ve çapraz doğrulama (tune)
Günün hedefiKatılımcı Quarto raporu ve Shiny paneli hazırlar, büyük veride performansı iyileştirir ve uçtan uca vaka çalışmasını sunar.
Modül 1
Tekrarlanabilir Raporlama
  • R Markdown / Quarto belge yapısı ve YAML başlık
  • Parametreli raporlar ve HTML/PDF/Word çıktıları
  • knitr chunk seçenekleri, kable ve gt ile tablo
  • Dinamik metin: inline R kodu ve şablonlar
  • renv, here ve proje yapısıyla tekrarlanabilirlik
  • Git ile sürümleme, testthat ile birim testi ve zamanlanmış çalıştırma
Modül 2
Shiny ile Etkileşimli Panel
  • ui ve server yapısı, input/output bağlama
  • reactive, reactiveVal, observeEvent ve eventReactive
  • Modüller (moduleServer) ile ölçeklenebilir uygulama
  • DT, plotly ve leaflet bileşenleri
  • bslib ile tema ve düzen
  • shinyapps.io / Posit Connect / Docker ile yayınlama
Modül 3
Performans ve Büyük Veri
  • Vektörleştirme ve döngülerden kaçınma
  • data.table sözdizimi ve karşılaştırması
  • arrow ile Parquet ve duckdb ile SQL sorguları
  • profvis ve bench ile darboğaz bulma
  • future / furrr ile paralel işleme
  • Bellek yönetimi ve büyük veri akışı
Modül 4
Vaka Çalışması: Uçtan Uca Analiz
  • İş sorusunu tanımlama ve veri sözlüğü oluşturma
  • Veri kalite denetimi, temizlik ve özellik üretimi
  • Keşifsel analiz ve görsel anlatı
  • Modelleme, doğrulama ve sonuç yorumlama
  • Bulguları Quarto raporu olarak sunma
  • Geri bildirim ve iyileştirme turu

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Veri düzenleme

dplyr ve tidyr ile veriyi hızla temizleyebilirsiniz.

🎯
Görselleştirme

ggplot2 ile yayın kalitesinde grafikler üretebilirsiniz.

🧩
Hipotez testleri

t-test, ANOVA ve ki-kare testlerini seçip yorumlayabilirsiniz.

🛠️
Regresyon

lm ve glm modellerini kurup varsayımlarını kontrol edebilirsiniz.

🔍
Zaman serisi

Ayrıştırma ve ARIMA/ETS ile tahmin yapabilirsiniz.

🚀
Makine öğrenmesi

tidymodels ile çapraz doğrulamalı model kurabilirsiniz.

📈
Raporlama

Quarto ile parametreli raporlar üretebilirsiniz.

🧪
Shiny paneli

Reaktif Shiny uygulaması yayınlayabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Veri analistleri
  • akademisyenler
  • araştırmacılar
  • Excel'den istatistiksel programlamaya geçmek isteyen profesyoneller için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Veri analistleri, akademisyenler, araştırmacılar ve Excel'den istatistiksel programlamaya geçmek isteyen profesyoneller için uygundur.
Daha önce R kullanmam gerekir mi?
Hayır; R'ın temelleri ilk modülde anlatılır.
Hangi veri setleri kullanılır?
Açık veri setleri ve katılımcıların kendi anonimleştirilmiş verileri üzerinde çalışılabilir.
Python ile farkı nedir?
R istatistik ve raporlamada güçlüdür; eğitimde bu avantajlar pratik örneklerle gösterilir.
Eğitim sonunda sertifika alabilir miyim?
Evet. Devamlılık ve başarı koşullarını yerine getiren katılımcılara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

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 d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. R Programlama ile Veri Analizi Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 27.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Diğer Programlama DilleriGoogle Go (Golang) — Giriş Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

Google Go (Golang) — Giriş Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Go dilini sıfırdan öğrenin: slice, map, interface, goroutine, net/http ve test. 2 günlük uygulamalı Golang giriş eğitimi.

Detayları Gör →
Diğer Programlama DilleriGömülü Sistemler İçin Orta Seviye Rust Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

Gömülü Sistemler İçin Orta Seviye Rust Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Gömülü Rust eğitimi: no_std, embedded-hal, RTIC, Embassy, probe-rs ve defmt ile mikrodenetleyici firmware geliştirme. 3 gün uygulamalı.

Detayları Gör →
Diğer Programlama DilleriPerl Language & Programming Control Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

Perl Language & Programming Control Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Perl dili ve akış kontrolü: skaler/liste bağlamı, altyordamlar, regex, hash, dosya işleme ve Test::More. 2 günlük uygulamalı eğitim.

Detayları Gör →
Diğer Programlama DilleriPerl Programming Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

Perl Programming Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Perl Programming eğitimi: veri yapıları, regex, dosya işleme, CPAN, OOP, DBI, test ve sistem yönetimi betikleri. 3 gün uygulamalı.

Detayları Gör →
Diğer Programlama DilleriRuby Full Stack Development: Flow Control & Data Types Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

Ruby Full Stack Development: Flow Control & Data Types Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Ruby veri tipleri ve akış kontrolü: String, Symbol, Array, Hash, case/in, blok, lambda ve rescue/ensure. 2 günlük uygulamalı eğitim.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn