Ana içeriğe atla

Giriş Data Analysis

Kurs

İstatistiklere Giriş

TemelBeceri Seviyesi

Güncel 05.2026

Kodlama gerektirmeden, merkez ve dağılım ölçüleri, olasılık dağılımları ve hipotez testi dahil olmak üzere istatistiğin temellerini öğrenin!

Kursa Ücretsiz Başlayın

TheoryProbability & Statistics

4 sa

16 video

56 Egzersiz

3,450 XP

150K+

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

İstatistikler pazarlamadan satışa, sağlıktan günlük yaşama kadar her yerde karşımıza çıkar. Verileri toplamak, analiz etmek ve bunlardan sonuçlar çıkarmak yalnızca son derece değerli değil, aynı zamanda geleneksel olarak analitik olmayan rollerden bile temel istatistik kavramlarını anlamaları bekleniyor. Bu kurs, içgörü elde etmek için veri analizi yaparken kendini rahat hissetmeni sağlayacak beceriler kazandıracak. Verileri özetlemek ve tanımlamak için kullanılan yaygın yöntemlerle tanışacak, olasılığın ticari senaryolara nasıl uygulanabileceğini öğrenecek ve ilişkileri ve örüntüleri anlamak için deneylerin nasıl yürütüldüğünü keşfedeceksin. Londra, İngiltere’deki suç verileri ve çevrim içi bir perakende şirketinin satış verileri de dahil olmak üzere gerçek veri kümeleriyle çalışacaksın!Videolarda, videoların sol alt köşesindeki "Show transcript" seçeneğine tıklayarak açabileceğin canlı altyazılar bulunur. Kurs sözlüğünü sağdaki kaynaklar bölümünde bulabilirsin. CPE kredileri almak için kursu tamamlaman ve nitelikli değerlendirmeden yüzde 70 puan alman gerekir. Sağdaki CPE kredileri bildirimine tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsin.

Önkoşullar

Bu kurs için herhangi bir önkoşul yoktur

1

Özet İstatistikler

Özet istatistikler, verilerini tanımlamak için ihtiyacın olan araçları sunar. Bu bölümde ortalama, medyan ve standart sapma gibi özet istatistikleri inceleyecek ve bunları doğru şekilde yorumlamayı öğreneceksin. Ayrıca, verin için en iyi özet istatistikleri seçebilmeni sağlayacak eleştirel düşünme becerilerini geliştireceksin.

İstatistik nedir?

İstatistiği gerçek dünyada kullanma

Veri türlerini belirleme

Betimsel vs. Çıkarsamalı istatistik

Merkez ölçüleri

Londra ilçesi başına tipik soygun sayısı

Bir ölçü seçmek

En sık görülen suçlara sahip Londra ilçeleri

Yayılım ölçüleri

Dağılım ölçülerini tanımlama

Yayılımı ölçmek için kutu grafikleri

Hangi suçun standart sapması daha büyük

Bölümü Başlat

2

Olasılık ve dağılımlar

Olasılık, istatistiğin büyük bir bölümünün temelini oluşturur ve olayların gerçekleşme olasılığını hesaplamak için kullanılır. Gerçek satış verileriyle çalışacak ve farklı değerlere sahip verilerin nasıl bir olasılık dağılımı olarak yorumlanabileceğini öğreneceksin. Ayrık ve sürekli olasılık dağılımlarını, normal dağılımın keşfini ve doğal olaylarda neden sıkça karşımıza çıktığını keşfedeceksin!

Olasılık nedir?

Hangisi daha olası?

Bir sonraki satışın ortalamadan fazla olma olasılığı

Koşullu olasılık

Bağımlı vs. Bağımsız olaylar

10'dan fazla sepet ürünü içeren siparişler

Ayrık dağılımlar

Dağılımları belirleme

Örneklem ortalaması vs. Kuramsal ortalama

Sürekli dağılımlar

Ayrık vs. Sürekli dağılımlar

Normal dağılımı bulmak

Uniform dağılımda olasılık

Bölümü Başlat

3

Daha Fazla Dağılım ve Merkezi Limit Teoremi

Şimdi daha fazla olasılık dağılımını keşfetme zamanı. İkili sonuçların olasılığını görselleştirmek için binom dağılımını ve istatistikteki en önemli dağılımlardan biri olan normal dağılımı öğreneceksin. Dağılımların şekilleriyle nasıl tanımlanabileceğini görecek, ayrıca Poisson dağılımını ve zaman içinde olayların olasılıklarını hesaplamadaki rolünü keşfedeceksin. Merkezi limit teoremini de anlayacaksın!

Binom dağılımı

Binom dağılımını tanıma

Olasılık binom dağılımını nasıl etkiler

n ve p'yi belirleme

Normal dağılım

Normal dağılımı tanımak

Normal dağılımı özel kılan nedir?

Çarpıklığı belirleme

Basıklık (kurtosis) kullanarak dağılımları tanımlama

Merkezi limit teoremi

Örnekleme dağılımlarını görselleştirme

Merkezi limit teoremi vs. Büyük sayılar yasası

Merkezi limit teoremını ne zaman kullanmalı

Poisson dağılımı

Poisson süreçlerini belirleme

Poisson dağılımında lambda’yı tanıma

Bölümü Başlat

4

Korelasyon ve Hipotez Testi

Son bölümde, hipotez testine ve bir ana kitle hakkında doğru sonuçlar çıkarmak için nasıl kullanılabileceğine giriş yapacaksın. Korelasyonu ve iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi nicelleştirmek için nasıl kullanılacağını keşfedeceksin. Rastgeleleştirme ve körleme gibi deney tasarımı tekniklerini öğreneceksin. Ayrıca, hipotez testlerinin sonuçları hakkında yanlış sonuca varma riskini en aza indirmek için kullanılan kavramları da öğreneceksin!

Hipotez testi

Güneş ışığı ve uyku

Hipotez testi iş akışı

Bağımsız ve bağımlı değişkenler

Kontrollü deneyleri tanıma

Neden rastgeleleştirme kullanılır?

Değişkenler arasındaki korelasyonu belirleme

Korelasyon sana ne söyleyebilir?

Karıştırıcı değişkenler

Hipotez testi sonuçlarını yorumlama

Anlamlılık düzeyleri ve p-değerleri

Tip I ve Tip II hatalar

Bölümü Başlat

İstatistiklere Giriş

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve İstatistiklere Giriş eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.