Ana içeriğe atla

Kurs

R ile İstatistiğe Giriş

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 05.2026

İstatistik becerilerinizi geliştirin ve verileri toplama, analiz etme ve doğru sonuçlar çıkarma yöntemlerini öğrenin.

Kursa Ücretsiz Başlayın

RProbability & Statistics

4 sa

15 video

54 Egzersiz

4,250 XP

130K+

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

İstatistik; verileri nasıl toplayıp analiz edeceğini ve onlardan nasıl sonuçlar çıkaracağını inceleyen bir alandır. Geleceği daha net görmene ve pek çok sorunun yanıtını çıkarsamana yardımcı olan son derece değerli bir araçtır. Örneğin, birinin ürününü satın alma olasılığı nedir, destek ekibin kaç çağrı alacak ve nüfusun %95’ine uyan kaç beden kot üretmelisin? Bu kursta, satış verilerini kullanarak bu tür sorulara nasıl yanıt bulacağını keşfedecek; ortalamaları hesaplamayı, sayısal değerler arasındaki ilişkiyi göstermek için saçılım grafikleri kullanmayı ve korelasyonu hesaplamayı öğreneceksin. Ayrıca, istatistiksel akıl yürütmenin bel kemiği olan olasılığı ele alacak ve verilerden kendi sonuçlarını çıkarabilmek için iyi tasarlanmış bir çalışma yürütmeyi öğreneceksin.Videolarda, videoların sol altındaki "Show transcript" seçeneğine tıklayarak açabileceğin canlı altyazılar bulunur. Kurs sözlüğünü sağ taraftaki kaynaklar bölümünde bulabilirsin. CPE kredisi almak için kursu tamamlaman ve nitelikli değerlendirmeden %70 puan alman gerekir. Sağ taraftaki CPE kredileri çağrı alanına tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsin.

Önkoşullar

Data Manipulation with dplyr Intermediate R

1

Özet İstatistikler

Özet istatistikler, çok büyük veri kümelerini damıtarak öne çıkan noktaları ortaya çıkarmana yardımcı olur. Bu bölümde, ortalama, medyan ve standart sapma gibi özet istatistikleri keşfedecek ve onları doğru yorumlamayı öğreneceksin. Ayrıca eleştirel düşünme becerilerini geliştirerek, verin için en uygun özet istatistikleri seçebileceksin.

İstatistik nedir?

Betimsel ve çıkarımsal istatistik

Veri türü sınıflandırması

Merkez ölçüleri

Aritmetik ortalama ve medyan

Ortalama vs. medyan

Yayılım ölçüleri

Varyans ve standart sapma

Çeyrekler, kantiller ve beşlikler

IQR kullanarak aykırı değerleri bulma

Bölümü Başlat

2

Rastgele Sayılar ve Olasılık

Bu bölümde, rastgele örnekler üretmeyi ve olasılık kullanarak şansı ölçmeyi öğreneceksin. Gerçek dünya satış verileriyle çalışarak bir satış temsilcisinin başarılı olma olasılığını hesaplayacaksın. Son olarak, ikili sonuçlu olayları modellemek için binom dağılımını kullanacaksın.

Şans nedir?

Değiştirmeli mi, değiştirmesiz mi?

Olasılıkları hesaplamak

Anlaşmaları örneklemek

Ayrık dağılımlar

Olasılık dağılımı oluşturma

Dağılımları belirleme

Beklenen değer vs. örneklem ortalaması

Sürekli dağılımlar

Hangi dağılım?

Veri yedeklemeleri

Bekleme sürelerini simüle etme

Binom dağılımı

Satış anlaşmalarını simüle etmek

Binom olasılıklarını hesaplama

Kaç satış kazanılacak?

Bölümü Başlat

3

Daha Fazla Dağılım ve Merkezi Limit Teoremi

İstatistikteki en önemli olasılık dağılımlarından biri olan normal dağılımı keşfetme zamanı. Normal dağılımları görselleştirmek için histogramlar oluşturacak ve merkezi limit teoremini anlayacaksın; ardından bilgi dağarcığına Poisson, üstel ve t-dağılımlarını ekleyerek istatistiksel fonksiyonlar konusundaki birikimini genişleteceksin.

Normal dağılım

Amir'in satışlarının dağılımı

Normal dağılımdan olasılıklar

Yeni piyasa koşullarında satışları simüle etmek

Hangi pazar daha iyi?

Merkezi limit teoremi

Örnekleme dağılımlarını görselleştirme

CLT iş başında

Ortalamaların ortalaması

Poisson dağılımı

Lambda’yı belirleme

Potansiyel yanıtlarını izleme

Daha fazla olasılık dağılımı

Çok fazla dağılım

Aday müşteriler arasındaki süreyi modelleme

t-dağılımı

Bölümü Başlat

4

Korelasyon ve Deney Tasarımı

Bu bölümde, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü nasıl nicelleştireceğini öğrenecek ve yanıltıcı değişkenlerin iki başka değişken arasındaki ilişkiyi nasıl etkileyebileceğini keşfedeceksin. Ayrıca bir çalışmanın tasarımının sonuçları nasıl etkileyebileceğini, verilerin nasıl analiz edilmesi gerektiğini nasıl değiştirebileceğini ve çıkarımlarının güvenilirliğini potansiyel olarak nasıl etkileyebileceğini göreceksin.

Korelasyonu tahmin et

Değişkenler arasındaki ilişkiler

Korelasyonla ilgili uyarılar

Korelasyon neyi ölçemez?

Değişkenleri dönüştürme

Şeker mutluluğu artırır mı?

Karıştırıcılar

Deneylerin tasarımı

Çalışma türleri

Boylamsal ve enine kesit çalışmalar

Bölümü Başlat

R ile İstatistiğe 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 R ile İstatistiğe Giriş eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

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