R'de kontrol akışı ve döngüleri doğru kullanın
R'de akış kontrolü: if/else ve mantıksal operatörler, ifelse/switch, for/while/repeat ve break/next, vektörleştirme ve preallocation, apply ailesi ve purrr map ile döngüsüz, verimli ve okunur kod yazımı uygulamalı işlenir.
Koşul, döngü ve vektörleştirme ile akış kontrolü
Bu eğitim, R'de program akışını kontrol eden yapıları uygulamalı öğretir. Koşullu yapılar (if/else if/else, ifelse vektörel, switch) ve mantıksal operatörler ele alınır. Döngüler (for, while, repeat), break/next ile akış kontrolü ve döngü içinde sonuç biriktirme işlenir. R'de performansın anahtarı olan vektörleştirme (vectorization), döngü yerine vektörel işlem ve bellek ön ayırma (preallocation) incelenir. apply ailesi (apply, lapply, sapply, vapply, mapply, tapply) ile döngüsüz iterasyon ve purrr map alternatifleri uygulanır. Sık yapılan hatalar (yavaş büyüyen vektör, kopyalama, tip bozulması), hata/kenar durum yönetimi ve okunur, verimli kod yazımı gösterilir. Örnekler gerçek veri işleme görevleriyle kurgulanır.
2 Gün. Her gün dört modül; her yapı RStudio'da alıştırmalarla uygulanır.
Temel Seviye — R'de kontrol akışı ve döngüler: if/else, for/while, vektörleştirme ve apply ailesi.
RStudio'da koşul, döngü ve vektörleştirme alıştırmaları ile performans karşılaştırmalı uygulama.
if/else ve switch ile kararları temiz biçimde yazarsınız.
Döngü yerine vektörel işlemle kodu kat kat hızlandırırsınız.
apply/lapply ile döngüsüz, okunur iterasyon kurarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Değişken, vektör ve temel söz dizimine aşinalık gerekir.
Koşul ve karşılaştırma kavramını bilmek faydalıdır.
Vektör ve liste farkına aşinalık avantaj sağlar.
R ve RStudio kurulu çalışma ortamı.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
if/else ve mantıksal operatörlerle kararları yazarsınız.
ifelse ve switch ile çoklu dalı temiz kurarsınız.
for/while/repeat ve break/next ile akışı yönetirsiniz.
Döngü yerine vektörel işlemle kodu hızlandırırsınız.
Preallocation ile yavaş büyüyen vektör sorununu çözersiniz.
apply/lapply/vapply ile döngüsüz iterasyon kurarsınız.
map ailesiyle fonksiyonel ve okunur iterasyon yazarsınız.
system.time ile ölçerek verimli kod seçersiniz.
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, medyan, standart sapma, çeyreklik, çarpıklık ve korelasyon ile tanımlayıcı istatistik yöntemlerini doğru hesaplamayı ve yorumlamayı öğrenin.
Detayları Gör →
Güven aralığı, hipotez testi, p-değeri, t-testi, ANOVA, ki-kare ve regresyonla örneklemden anakütleye güvenilir çıkarım yapmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Yapay zekâ için veri türleri, toplu ve akış veri alımı (ingestion), ETL/ELT ve orkestrasyonla uçtan uca veri hatları kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Keşifsel veri analizi (EDA): veri profilleme, dağılım ve ilişki görselleştirme, aykırı değer ve örüntü keşfiyle veriyi modele hazırlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Tanımlayıcı istatistik, olasılık kuralları, koşullu olasılık, Bayes teoremi ve olasılık dağılımlarıyla veri bilimi ve AI için matematiksel temel kurun.
Detayları Gör →