Kurs
R’ye Giriş
- TemelBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 2.443 inceleme
Vektörler, listeler ve veri çerçeveleri de dahil olmak üzere Rda veri analizinin temellerini öğrenin ve gerçek veri setleriyle R pratiği yapın.
Yazılım Geliştirme
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Vektörler, listeler ve veri çerçeveleri de dahil olmak üzere Rda veri analizinin temellerini öğrenin ve gerçek veri setleriyle R pratiği yapın.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Koşullu ifadeler, döngüler ve vektör fonksiyonları hakkında bilgi edinerek R ninja olma yolculuğunuza devam edin.
Yazılım Geliştirme
Kurs
İstatistik becerilerinizi geliştirin ve verileri toplama, analiz etme ve doğru sonuçlar çıkarma yöntemlerini öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Rdaki güçlü ve popüler bir veri bilimi araçları koleksiyonu olan tidyverse ile kendi verilerinizi keşfetme ve görselleştirme yolunda ilerlemeye başlayın.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Grafiklerin dilbilgisini anlayarak ggplot2 ile anlamlı ve güzel veri görselleştirmeleri üretmeyi öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
dplyr ile verileri dönüştürmeyi ve işlemeyi öğrenerek Tidyverse becerilerinizi geliştirin.
Veri İşleme
Kurs
Rde regresyon analizini uygulayarak, analiz ederek ve yorumlayarak konut fiyatlarını ve reklam tıklama oranını tahmin edin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu kursta, readxl ve data.table gibi araçları kullanarak Rda CSV, XLS ve metin dosyalarını okumayı öğreneceksiniz.
Veri Hazırlama
Kurs
Verilerinizin yapısını ortaya çıkarmaya başlamak için grafiksel ve sayısal teknikleri nasıl kullanacağınızı öğrenin.
Keşifsel Veri Analizi
Kurs
Rda hipotez testi, t-testi, oran testi ve ki-kare testi gibi testleri nasıl ve ne zaman kullanacağınızı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
dplyr ile daha karmaşık soruları yanıtlamak için birden fazla tablodaki verileri birleştirmeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Birden fazla açıklayıcı değişkenle doğrusal ve lojistik regresyon yapmayı öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Daha az veriyle daha doğru istatistikler elde etmek için örneklemeyi ustaca kullanın.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Ham verilerden harika içgörülere ulaşmak için verileri olabildiğince hızlı ve doğru bir şekilde temizlemeyi öğrenin.
Veri Hazırlama
Kurs
Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.
Yazılım Geliştirme
Kurs
ggplot2de anlamlı açıklayıcı grafikler oluşturmak için fasetleri, koordinat sistemlerini ve istatistikleri kullanmayı öğrenin.
Veri Görselleştirme
Kurs
Bu kursda sınıflandırma için makine öğrenmesinin temellerini öğreneceksiniz.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Daha hızlı R kodu yazmayı öğrenin, karşılaştırmalı değerlendirme ve profil oluşturmayı keşfedin ve paralel programlamanın sırlarını ortaya çıkarın.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu ders, veri biliminin temelini oluşturan en önemli matematik konularından biri olan doğrusal cebire giriş niteliğindedir.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Listeler ve veri çerçeveleri gibi temel veri yapılarını öğrenin ve bu bilgileri doğrudan finansal örneklerde uygulayın.
Uygulamalı Finans
Kurs
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Veri Hazırlama
Kurs
R Markdown, R kodundan dinamik raporlar oluşturmak için kullanımı kolay bir biçimlendirme dilidir.
Raporlama
Kurs
Analizi kolaylaştırmak için neredeyse tüm veri kümelerini düzenli bir biçime dönüştürün.
Veri İşleme
Kurs
Bu derste, rastgele etkilerle hiyerarşik modellerin uyarlanmasını öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Bu kursta, rastgele değişkenler, dağılımlar ve koşullandırma kavramlarını öğreneceksiniz.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
Olasılık ve İstatistik
Kurs
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
Yazılım Geliştirme
Kurs
Zaman serisi verilerinden anlamlı içgörüler çıkarmak için gerekli temel teknikleri öğrenin.
Olasılık ve İstatistik
Veri bilimi, verilerden bilgi elde etmeye odaklanan bir uzmanlık alanıdır. Veri bilimciler, programlama becerilerini, bilimsel yöntemleri, algoritmaları ve daha fazlasını kullanarak eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmak için verileri analiz eder.
Python veya R gibi bir programlama dili öğrenmeniz ve matematik ve istatistik ilkelerine hakim olmanız gerekir. Veri analizi yöntemleri ve veri bilimi araçları hakkında bilgi sahibi olmak da önemlidir. Veri bilimini öğrenmenin birçok yolu vardır. Bir diploma veya üniversite eğitimi gibi resmi eğitim araçlarının yanı sıra kendi hızınızda öğrenmenize yardımcı olacak birçok başka kaynak vardır. Bunun yanında çevrimiçi kurslar ve eğitimlerin yanı sıra kitaplar, videolar ve daha fazlası bulunur.
Veri bilimciler, matematik ve istatistik bilgisinin yanı sıra Python, R ve SQL gibi dillerde programlama becerilerine ihtiyaç duyarlar. Veri bilimi ayrıca büyük veri kümeleriyle çalışma becerisi, veri görselleştirme, veri düzenleme ve veritabanı yönetimi bilgisi gerektirir. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme becerileri de kullanışlı olabilir.
Profesyonel açıdan bakıldığında hemen hemen her sektör veri bilimini bir dereceye kadar kullanabilir. Sağlık kuruluşları, hastalıkları tespit etmek ve tedavi etmek için veri bilimini kullanırken finans şirketleri dolandırıcılığı tespit etmek ve önlemek için veri bilimini kullanır. Her türlü sektör, öneri sistemleri oluşturmak ve müşteri kaybını analiz etmek gibi pazarlama faaliyetleri için veri bilimini kullanır.
Evet, veri bilimi ABD'de ve dünya çapında en hızlı büyüyen sektörler arasında yer alıyor. Aynı zamanda orada en iyi kazandıran kariyerlerden biridir. Payscale'den alınan verilere göre deneyimli veri bilimciler ortalama 97.609 dolar kazanıyor ve ABD'de beş üzerinden dört yıldızlı memnuniyet derecesine sahip.
Burada dikkate alınması gereken birkaç şey var. İlk olarak, veri bilimi diploması almak için yüksek oranda rekabet gerekebilir çünkü genellikle sürekli olarak yüksek notlar almak gerekir. Benzer şekilde, veri bilimi için gerekli becerilerin çoğu çok fazla çalışma ve sabır gerektirir. Gerekli tüm temel bilgilere hakim olmak birkaç ay sürebilir ve giriş seviyesinde bir pozisyonu güvence altına almak için çok fazla uygulamalı deneyim gerekebilir.
Evet, Python, R, SQL, Java ve C/C++ gibi dillerde biraz kodlama deneyimine ihtiyacınız olacak. Bununla birlikte, nispeten basit sözdizimi nedeniyle Python programlama dili genellikle yeni başlayanlar arasında tercih edilen seçimdir.
Önceden kodlama deneyimi ve/veya matematik geçmişi olmayan bir kişi için, giriş seviyesindeki bir veri bilimci düzeyine ulaşmak genellikle 7 ila 12 aylık yoğun çalışmalar gerektirebilir. Ancak veri biliminin yalnızca teorik temelini öğrenmenin sizi gerçek bir veri bilimci yapmayabileceğini unutmamak gerekir.
Veri biliminin temellerine hakim olduktan sonra makine öğrenmesi, yapay zeka, büyük veri analizi, iş analitiği ve zekası, veri madenciliği ve daha birçok çeşitli alanda uzmanlaşabilirsiniz.
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.