USING R PROGRAMMING STRUCTURES: OBJECT SYSTEMS EĞİTİMİ

R'de S3, S4 ve R6 nesne sistemlerini ustalıkla kullanın

R'de S3, S4, Reference Classes ve R6 nesne sistemlerini, generic/method dağıtımını ve OOP tasarımını uygulamalı öğrenin.

R nesne sistemleri: tip sistemi, S3 generic/UseMethod dağıtımı, S4 setClass/slot ve çoklu dağıtım, Reference Classes (R5) ve R6 public/private, active binding, kalıtım ve sistem seçimi uygulamalı işlenir.

2 gün İleri Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

S3, S4, R5 ve R6 ile nesne yönelimli R

Bu eğitim, R'nin birden çok nesne yönelimli programlama (OOP) sistemini derinlemesine öğretir. Önce R'de her şeyin nesne olması ve tip sistemi ele alınır. S3 sistemi: class attribute, generic fonksiyon, method dağıtımı (UseMethod), kalıtım (inheritance) ve NextMethod uygulanır. S4 sistemi: setClass, slot, setGeneric/setMethod, çoklu dağıtım (multiple dispatch), geçerlilik (validity) ve sanal sınıf işlenir. Reference Classes (R5) ve özellikle R6 paketi ile referans semantiği, alan/metot, private/public, aktif bağ (active binding) ve kalıtım gösterilir. Hangi sistemin ne zaman seçileceği, paket geliştirmede OOP kullanımı ve S7 gibi güncel yaklaşımlara bakış kapsanır. Örnekler gerçek sınıf tasarımıyla kurgulanır.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; her sistem RStudio'da sınıf tasarımı alıştırmalarıyla uygulanır.

Seviye

İleri Seviye — R nesne sistemleri: S3, S4, Reference Classes (R5) ve R6 ile OOP.

Öğrenme Metodu

RStudio'da S3/S4/R6 ile sınıf ve metot tasarlayarak karşılaştırmalı uygulama.

Neden Bu Eğitim?

🧱Çoklu Sistem

S3, S4 ve R6'yı tanıyıp doğru olanı seçersiniz.

🔗Method Dağıtımı

Generic/method dağıtımını ve kalıtımı net kavrarsınız.

📦Paket Tasarımı

OOP ile bakımı kolay, genişleyebilir paket kodu yazarsınız.

Anahtar Konular

r oops3 s4r6 classreference classesmethod dağıtımısetgenericsetclassactive bindingr nesne sistemir programlama
“R'de nesne sistemini seçmek, kodun değil düşüncenin yapısını seçmektir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
R Deneyimi

Fonksiyon, liste ve attribute kavramına aşinalık gerekir.

2
OOP Farkındalığı

Sınıf/nesne kavramına temel aşinalık faydalıdır.

3
Paket Bilgisi

R paket yapısına bakmış olmak avantaj sağlar.

4
Ortam

R/RStudio; methods ve R6 paketleri yüklü çalışma ortamı.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, S3 ve S4 ile sınıf ve metot tasarlar.
Modül 1
R Tip Sistemi
  • typeof, class ve mode
  • Attribute ve yapı
  • base tipler ve vektörler
  • Nesne olarak her şey
  • is./as. dönüşümleri
  • Tip kontrolü
Modül 2
S3 Sistemi
  • class() attribute ile sınıf
  • Generic ve UseMethod
  • method isimlendirme (print.sinif)
  • Kalıtım ve NextMethod
  • inherits() kontrolü
  • S3'ün esnekliği ve riskleri
Modül 3
S4 Sistemi
  • setClass ve slot (representation)
  • prototype ve varsayılan
  • setGeneric ve setMethod
  • isVirtualClass ve sanal sınıf
  • validity (setValidity)
  • S4 kalıtımı (contains)
Modül 4
Çoklu Dağıtım
  • S4 multiple dispatch
  • İmza (signature) ile method
  • callNextMethod
  • Generic genişletme
  • S3 ile birlikte çalışma
  • Dağıtım hatalarını teşhis
Günün hedefiKatılımcı, R6 ile referans semantiğinde sınıf tasarlar ve sistem seçer.
Modül 1
Reference Classes (R5)
  • setRefClass tanımı
  • field ve method
  • Referans semantiği (kopyalanmaz)
  • copy() ile klonlama
  • Kalıtım
  • R5'in sınırları
Modül 2
R6 Sınıfları
  • R6Class ile tanım
  • public ve private
  • initialize (yapıcı)
  • self ve private erişimi
  • Metot ve alan tasarımı
  • R6 vs R5 farkı
Modül 3
Kalıtım ve Active Binding
  • inherit ile kalıtım
  • super$ ile üst metot
  • active binding (hesaplanan alan)
  • Değişmez (immutable) tasarım
  • Klonlama (clone deep)
  • Bellek ve referans davranışı
Modül 4
Sistem Seçimi ve Tasarım
  • S3/S4/R5/R6 karşılaştırma
  • Ne zaman hangisi
  • Paket geliştirmede OOP
  • Dokümantasyon (roxygen) ile metot
  • S7 gibi güncel yaklaşım
  • Sürdürülebilir sınıf tasarımı

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Tip Sistemi

R'nin tip ve attribute yapısını kavrarsınız.

✅
S3

Generic ve method dağıtımıyla S3 sınıfları yazarsınız.

✅
S4

setClass/setGeneric ile resmi S4 sınıfları tasarlarsınız.

✅
Çoklu Dağıtım

S4 multiple dispatch ile imza tabanlı method yazarsınız.

✅
Reference Classes

R5 ile referans semantiğini uygularsınız.

✅
R6

R6 ile public/private ve active binding sınıfları kurarsınız.

✅
Kalıtım

Sistemler arası kalıtım ve super çağrısını yönetirsiniz.

✅
Sistem Seçimi

İhtiyaca göre doğru nesne sistemini seçersiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Deneyimli R kullanıcıları
  • paket geliştiriciler
  • R'de nesne yönelimli tasarım öğrenmek isteyenler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Deneyimli R kullanıcıları, paket geliştiriciler ve R'de nesne yönelimli tasarım öğrenmek isteyenler için uygundur.
Hangi nesne sistemini kullanmalıyım?
Duruma bağlıdır; S3 esneklik, S4 katı doğrulama, R6 referans semantiği sunar ve seçim ölçütleri karşılaştırmalı ele alınır.
R6 ile R5 farkı nedir?
Her ikisi de referans semantiği sağlar; R6 daha hafif ve hızlıdır, public/private ve active binding desteğiyle tercih edilir.
Çoklu dağıtım işleniyor mu?
Evet; S4 multiple dispatch imza tabanlı method yazımıyla uygulamalı gösterilir.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası 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. Using R Programming Structures: Object Systems Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre2 gün
Seviyeİleri Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikIndia's Digital Personal Data Protection Act Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

India's Digital Personal Data Protection Act Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Hindistan DPDP Act 2023: kapsam, roller, rıza temelli işleme, Data Principal hakları, mutemet yükümlülükleri, ihlal bildirimi ve ceza çerçevesini öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikInferential Statistics Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Inferential Statistics Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Örnekleme dağılımı ve CLT, nokta ve aralık tahmini, güven aralığı, hipotez testi ve regresyon çıkarımını Python/R ile uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikInformation and Data Modelling for the Enterprise Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Information and Data Modelling for the Enterprise Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Kavramsal/mantıksal/fiziksel modelleme, ER, normalizasyon, boyutsal ve NoSQL modelleme ile kurumsal veri modeli ve yönetişimini uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikInserting, Importing & Formatting Data in Access for Windows Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Inserting, Importing & Formatting Data in Access for Windows Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Microsoft Access'te veri girişi, Excel ve CSV içe aktarma, bağlantılı tablolar, giriş maskesi ve biçimlendirmeyi uygulamalı öğrenin. Temel DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikIntroduction to Amazon Kinesis Analytics Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Introduction to Amazon Kinesis Analytics Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Amazon Kinesis Data Streams, Firehose ve Managed Service for Apache Flink ile gerçek zamanlı akış analitiğini Flink SQL ve pencere sorgularıyla öğrenin.

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