R ile Veri Analizi Eğitimi
- 48 Ders
- Online ya da Kurum Bünyesinde
R NEDİR?
R, istatistiksel hesaplama ve veri analizi için geliştirilmiş, açık kaynak kodlu bir programlama dili ve yazılım ortamıdır. Veri işleme, analiz, görselleştirme ve modelleme işlemlerinde yaygın olarak kullanılır.
İlk olarak Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından 1990’lı yılların başında geliştirilmiştir. Günümüzde R; akademik çevrelerde, araştırma kurumlarında ve veri bilimi profesyonelleri arasında en güçlü analiz araçlarından biri olarak kabul edilir.
R dilinin öne çıkan özellikleri şunlardır:
📊 İstatistiksel analiz (regresyon, varyans analizi, hipotez testleri vb.)
📈 Veri görselleştirme (ggplot2, plotly gibi güçlü grafik kütüphaneleri)
🧮 Büyük veri işleme (dplyr, data.table gibi paketlerle)
🤝 Makine öğrenmesi ve tahminleme (caret, randomForest, xgboost)
🔓 Açık kaynak ve geniş topluluk desteği
R, hem veri analistleri hem de akademisyenler için güçlü bir araştırma ortamı sunar.
NEDEN R ÖĞRENMELİYİM?
R, özellikle istatistiksel analiz, veri görselleştirme ve akademik araştırmalar için geliştirilmiş, güçlü ve esnek bir programlama dilidir.
R öğrenmek, seni sadece bir “kullanıcı” olmaktan çıkarıp, veriyi anlayan ve yorumlayan bir analist haline getirir.
R öğrenmek için 5 güçlü neden:
İstatistik için tasarlanmıştır
R, istatistiksel analizlerin ve veri biliminin temelleri üzerine inşa edilmiştir. Regresyon, hipotez testi, varyans analizi gibi yöntemler için doğrudan hazır fonksiyonlar sunar.
Gelişmiş veri görselleştirme araçlarına sahiptir
ggplot2, plotly ve shiny gibi paketlerle profesyonel, etkileşimli grafikler oluşturmak mümkündür.
Akademik ve bilimsel dünyada standarttır
Üniversitelerde ve araştırma merkezlerinde veri analizi için en yaygın kullanılan dildir.
Açık kaynak ve ücretsizdir
Lisans ücreti yoktur. Herkes kullanabilir, paket geliştirip paylaşabilir.
Geniş topluluk ve paket ekosistemi
CRAN üzerinden binlerce paket bulunur. Her türlü analiz için geliştirilmiş araçlara kolayca erişebilirsin.
R KULLANAN KURUMLAR / FİRMALAR
| Firma / Kurum | Kullanım Alanı / Uygulama Örneği |
|---|---|
| Reklam kampanyalarının ROI analizleri, ekonomik tahmin modelleri, iç veri analizleri DataFlair+2careerkarma.com+2 | |
| Meta / Facebook | Veri görselleştirme, A/B deney analizleri, kullanıcı davranışı analizleri DataCamp+2makemeanalyst.com+2 |
| IBM | Veri bilimi projeleri, analitik çözümler, IBM Watson platformunda analiz bileşenleri learnetutorials.com+2makemeanalyst.com+2 |
| Microsoft | “Revolution Analytics”’i satın alarak R ile çalışan büyük projeleri desteklemiş durumdadır WIRED+2Vikipedi+2 |
| Ford Motor Company | İstatistiksel analiz ve iş kararlarını destekleyen veri analizleri DataFlair+1 |
| John Deere | Zaman serisi modelleme, jeo-uzaysal analizler, tarımsal tahmin modelleri DataFlair+1 |
| Novartis | Klinik deney verilerinin analizi, biyostatistiksel çalışmalar makemeanalyst.com+1 |
| ANZ Bank | Kredi riski modellemesi gibi finansal analizler techvidvan.com+1 |
| Bank of America | Finansal raporlama, analiz, yatırım portföy yönetimi gibi analizsel işler DataCamp |
Ayrıca “ThinkR-open / companies-using-R” adlı GitHub projesinde Airbnb, Amazon Web Services, BBC, Booking, City of Chicago gibi kurumların R kullandığına dair listeleme de yapılmış durumda.
EĞİTİM KONULARI
- R ekosistemine giriş
- RStudio kullanımı
- Paket yönetimi
- Proje klasör yapısı
- Git/GitHub temelleri
- Temel sözdizimi
- Vektörler
- Faktörler
- Listeler
- Matrisler
- Veri tipleri
- İndeksleme
- Kontrol yapıları (if/for/while)
- Fonksiyon yazma
- Veri İçe Aktarma & Temizleme (Import & Tidy)
- CSV/Excel/JSON/SQL/HTML scraping ile veri alma
- Eksik veri (NA) yönetimi
- Veri Manipülasyonu (Tidyverse / data.table)
- Keşifsel Veri Analizi (EDA) & Görselleştirme
- İstatistiksel Analiz Temelleri (Uygulamalı)
- Örnekleme
- Betimsel istatistik
- Güven aralıkları
- Hipotez testleri (t-test, chi-square)
- ANOVA
- Regresyon analizleri (basit ve çoklu lineer regresyon)
- İleri Modelleme & Makine Öğrenmesi (R ile)
- Modelleme iş akışı (train/test)
- Lojistik regresyon
- Karar ağaçları
- Random forest
- Gradient boosting (xgboost)
- Model seçimi ve çapraz doğrulama
- Zaman Serileri & İleri Konular
- Metin Madenciliği (NLP)
- Duygu Analizi
- Mekansal Veri & Görselleştirme
- Raporlama, Reprodüktivite & Deployment
BAŞVURUDA DİKKAT EDİLECEK KONULAR
- Eğitime katılacak kursiyerlerin aşağıdaki konulara dikkat etmesini rica ediyoruz. Sorularınız için bizlere +90 553 377 29 28 numaralı telefondan ulaşınız.
- Eğitim katılımcının talebi doğrultusunda, online / yüz yüze / kurum bünyesinde olmaktadır.
- Eğitime katılım için temel bilgisayar bilgisi yeterlidir.
- Eğitim sonunda katılımcılara KATILIM BELGESİ verilecektir.
- Eğitimler günde 4 ders olacak şekilde toplamda 12 gün sürecektir.
- Ders saatleri ve süreleri talep edilmesi halinde özel ders ve kurumsal eğitimlerde yeniden düzenlenebilir.
- Katılımcı sayısı 5 kişiden az olan guruplar eğitime açılmayacaktır. Bu durumda katılımcıya diğer guruplardan birisine katılması ya da ücretinin geri ödenmesi teklif edilecektir.
- Eğitim için ödeme yapan kişilere fatura kesilecektir. Farklı bir isim için fatura kesilmeyecektir..!
- Katılımcılar ödeme yaparken yukarıdaki şartları okumuş ve kabul etmiş sayılacaktır.
Eğitim Saatleri
EĞİTİME KİMLER KATILABİLİR?
Bu eğitim, kendisini geliştirmek isteyen ve yeni bir meslek edinmek isteyen tüm teknoloji sevenlere açıktır. Eğitime katılacak kursiyerlerde herhangi bir eğitim mezuniyeti aranmamaktadır. Eğitime katılacak kursiyerlerin temel BİLGİSAYAR Eğitimi almış olması gerekmektedir. Teknik alt yapısı olmayan kursiyerlere gerekli alt yapıyı bizler vermekteyiz. 2014 yılından bu yana hemen hemen her sektörden katılımcılara eğitimler verilmiş ve hepsinde de başarılı çıktılar alınmıştır. Uygulamaya yönelik içeriği ve konuları ile Türkiye’nin en kapsamlı eğitimini vermekteyiz.
Sıkça Sorulan Sorular
Python eğitimimizle ilgili en sık sorulan soruları ve yanıtlarını bu bölümde bulabilirsiniz. Amacımız, Python öğrenme sürecinizde karşılaşabileceğiniz temel sorulara hızlı ve net cevaplar sunarak, öğrenme deneyiminizi kolaylaştırmaktır. Eğer burada bulamadığınız bir sorunuz varsa, lütfen bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin!
R ile veri analizi eğitimi, veri biliminde, istatistiksel modelleme, görselleştirme, makine öğrenmesi gibi ileri düzey analizleri yapabilme becerisi kazandırır. Ayrıca R, akademik çalışmalarda ve kurumsal analitik projelerde yaygın kullanıldığı için iş dünyasında rekabet avantajı sağlar.
Genellikle temel bilgisayar kullanımı bilgisi yeterlidir. Matematik / istatistik alt yapısı avantaj sağlar, ancak eğitim sırasında temelden başlanabilir. Bazı kurumlar için başlangıç düzeyinde istatistik bilgisi (ortalama, varyans, korelasyon) beklenir.
R ile Veri Analizi Eğitimi 48 ders sürmektedir.
R, özellikle istatistiksel analiz ve görselleştirme konusunda çok güçlüdür. Ancak bazı projelerde Python, makine öğrenmesi altyapıları veya endüstri entegrasyonları için avantaj sağlar. Dolayısıyla “R + Python” bilmek veri bilimci için ideal kombinasyon olarak görülür.
Gerçek veri setleri üzerinde temizleme, keşifsel analiz, modelleme ve görselleştirme projeleri yapılır.
Her iki format da mümkündür. Online canlı dersler ya da yüz yüze eğitimler gerçekleştirilir.
Evet, R ekosistemi paket temellidir. Tidyverse (dplyr, ggplot2, tidyr), modelleme paketleri (caret, tidymodels), zaman serisi paketleri, metin analizi paketleri gibi yaygın paketler eğitim içeriğine dahil edilir.
Evet. Finans, sağlık, pazarlama analitiği, araştırma laboratuvarları ve kamu kurumları gibi alanlarda R bilen analistler aranıyor. Google, Microsoft, IBM gibi büyük firmalar R kullanan projelere sahip. (eğitim içeriğinde bahsettiğimiz firmalar örnek teşkil eder.)
Evet topluluklar için özel eğitim organizasyonu yapılmaktadır. Bunun için özel olarak iletişime geçiniz.
Eğitim sonrasında kursiyerlerimize mentorluk, soru-cevap oturumları veya proje incelemesi desteği sunmaktayız.
