Eskişehir Teknik Üniversitesi

user
Kategori Adı

Veri Bilimi ve Yapay Zeka

Program İşleyişi

Uzaktan


Belge Türü

Sertifika

Eğitim Dili

Türkçe


Canlı Derse Devam Zorunluluğu(%)

60

Başarı Koşulları

Devam koşulunu sağlamak ve tüm derslerden başarılı olmak.


Kayıt Dönemi

12.05.2023-05.06.2023

Eğitim Dönemi

12.06.2023-20.06.2023



Program Adı

R ile Veri Bilimi Eğitimi (2022 Bahar)

Program Türü ve Modeli

Sertifika Programı, Rehber Gözetimli

Program Koordinatörü

Prof. Dr. Betül Kan Kılınç

Eğitici(ler)

Prof. Dr. Betül KAN KILINÇ


*Bu program, mesleki/kişisel gelişim amaçlıdır. Programdan başarılı olunması halinde sadece belgelendirme yapılmakta olup kesinlikle bir unvan ya da iş garantisi verilmemektedir.

*Minimum katılımcı sayısına ulaşılamaması durumunda bu program açılmayabilir. Bu durumda programa ilişkin ödenen ücret başvuru sahibine iade edilir.

Programın Amacı

Katılımcılara, R ile Veri Bilimi alanında güncel ve yaygın olarak kullanılan araçları tanıtmak, uygulanmasını, yorumlanması ve ayrıca verinin görselleştirilmesine yönelik yeni uygulamaları göstermektir.

Hedef Kitle

Hiç bilmeyen veya başlangıç seviyesinde R bilgisine sahip olan, R programı ile çalışan fen, sosyal bilimler, matematik ve mühendislik alanında çalışan araştırmacılar

Program Ön Koşulu

En az ön lisans derecesine sahip olmak veya en az lisans öğrencisi olmak

Program Ölçme Değerlendirme

Gözetimsiz çevrimiçi sınav (18-20 Haziran 2023 arası erişilebilir)

Açıklamalar

-

Ders Listesi

Eğitici: Prof. Dr. Betül Kan Kılınç

Ders Gereksinimleri(donanım-yazılım vb.): Masaüstü veya dizüstü bilgisayar (kamera, mikrofon ve hoparlöre sahip)

Ders Gün ve Saatleri:

12-13-14-15-16-17 Haziran 2023 (19.00-21.45) 18 Haziran 2023 18.00 ile 20 Haziran 2023 23.59 arası (Çevrimiçi gözetimsiz sınav)

Ders İçeriği:

# Ders İçeriği
1 R ve RStudio tanıtımı (Genel kavramları tanıma, Temel veri girişini gerçekleştirme, Değişken oluşturma, Varsayılan paketler ve yeni paketlerin kurulumunu gerçekleştirme)
2 Temel Kavramlar (Veri depolama yöntemlerini keşfetme, Döngü oluşturma, Veri aktarımı gerçekleştirme)
3 Veri Manipülasyonu I (Tidyverse ile veri manipülasyonu ve istatistiksel analizler gerçekleştirme ve yorumlama- I)
4 Veri Manipülasyonu II (Tidyverse ile veri manipülasyonu ve istatistiksel analizler gerçekleştirme ve yorumlama- II)
5 Veri Görselleştirme (ggplot2() ile temel grafik (Serpilme, Histogram, Kutu Grafiği, Çizgi grafiği, Sütun grafiği, Frekans Poligonu) çizimlerini gerçekleştirme)
6 Belge üretimi (RMarkdown ile belge üretme ( Pdf, Word, Html dokümanı), Shiny ile web uygulamaları gerçekleştirme, RStudio Cloud keşfetme)