R'a Giriş ve Temel İstatistik
R, istatistiksel bir programlama dilidir ve gün geçtikçe popülerliği artmaktadır. İstatistik hesaplamaları, diğer programlama dillerinin göre R'da olarak daha hızlı, kolay ve anlaşılabilir yapılabilmektedir. Bu eğitimde önce R programlama dili, özellikleri, kurulması, çalıştırılması, veri alma, işleme ve grafik çizimi, tidyverse kullanımı vb. hususlara değinilecektir. Ardından, çeşitli istatistiksel hesaplamalar ilişkin birçok R uygulaması yapılacaktır.
Kimler Katılmalı
Bu eğitimi, özellikle istatistiksel hesaplamalarda, big data, veri analizi ve modelleme konularında R dilini kullanmak isteyen kişilerin alması gerektiği düşünülmektedir.
Eğitim İçeriği
1. R'a Giriş
- Genel Bakış
- R ve Diğer Yazılımlar
- Neden R?
- R Terminal ve Rstudio Kurulumu
- R Oturumu ve Yönetimi
- Yardım Alma ve Destek Sayfaları
2. Temel Komut ve Kavramlar
- Paket (Library) Kurulumu ve Yükleme
- CRAN ile kurulum
- Github ile kurulum
- Finansal Uygulamalarda Kullanılan Paketler
- R'da Temel İşlemler
- Paket (Library) Kurulumu ve Yükleme
3. Hesaplama Aracı Olarak R
- Veri Tipleri
- Nesneler, Objeler ve Temel R Bileşenleri
- R'da Liste (List) Kavramı
- Vektörler
- Temel İstatistiki Fonksiyonlar
- Matris ve Diziler
- Temel Matris İşlemleri
- Data Frame ile Çalışmak
4. Programlama Dili Olarak R
- Veri Alışverişi
- Metin dosyaları ile çalışmak (txt, csv)
- Excel dosyaları ile çalışmak (csv)
- Veritabanı ile çalışmak (MySQL, MSSQL)
- İnternetten veri almak (yahoo finance)
- Kontol Yapıları
- If-Else
- For
- While
- Repeat
- Fonksiyonlar
- apply Fonksiyonu
- Kategorik Değişkenler (Faktörler) ile İşlemler
- Veri Alışverişi
5. "R Base" Türü Grafik Çizimi
- Çizim Gereçleri
- Nokta (Scatter) Grafik
- Sütun (Bar) Grafik
- Çizgi (Line) Grafik
- Çoklu Grafikler
- Kutu (Box) Grafik
- Histogram ve Dağılım Yoğunluk Çizimleri
- Fonksiyon Çizimi
- Grafiğe Metin Ekleme ve Kaydetme
6. "gglot2" Paketi ile Grafik Çizimi
- Nokta (Scatter) Grafik
- Sütun (Bar) Grafik
- Çizgi (Line) Grafik
- Histogram
- Çoklu Çizim
7. Tidyverse ile Veri Düzenleme
- frame'den tibble'a Geçiş
- filter
- select
- mutate
- arrange
- summarise
- join
- Veri Düzenleme
- gather
- spread
- Veri İşleme:
- Uygulama
8. R İle İstatistik Uygulamaları
- Verinin İçe Aktarılması; Sıralanması; Minimum, Maksimum, Aralık, Frekans Dağılımı, Kümülatif Frekans Değerlerinin Bulunması; Histogram Çizimi vb. Uygulamalar
- Tanımlayıcı İstatistik Uygulamaları: Aritmetik Ortalama, Mode, Median, Geometrik Ortalama, Harmonik Ortalama, Ağırlıklı Ortalama, Percentiles, Quartiles, Quantiles, Box-Whisker Grafiği, Range, Varyans, Standart Sapma, Standart Hata, Değişim Katsayısı, Skewness, Kurtosis vb. Uygulamalar
- R'da Olasılık Teorisi ve Olasılık Dağılımı Uygulamaları: Rasgele Değer Üretme, Yoğunluk Fonksiyonu, Kümülatif Fonksiyon, Bernolli Dağılımı, Binom Dağılım, Geometrik Dağılım, Poisson Dağılımı, Uniform Dağılım, Gamma Dağılımı, Normal Dağılım, Olasılık Hesaplamaları vb. Uygulamalar
9. Sonuç ve Genel Değerlendirmeler
Diğer Eğitimler
Python ile Modelleme, Makina Öğrenmesi ve Yapay Zeka
Eğitim kapsamında, elimizdeki veri setini tanıyıp anlamlandırmaktan başlayıp derin öğrenmeye kadar makine öğrenmesinin detayları ele alınacaktır.
- SeviyeOrta
- Süre3 gün
Ekonomik Değişkenler ve Ekonometrik Yaklaşımlar: Ölçüm, Modelleme ve Tahmin
Bu eğitim, makroekonomi, politik ekonomi, uluslararası finans ve uluslararası ekonomi ile ilgili temel kavramların ve değişkenlerin ölçümünü, farklı kullanım alanlarını ve yöntemleri, modellemede ve öngörüde karşılaşabilecek olası problemleri ve çözümleri, vaka analizi uygulamaları temel alınarak, eğitim katılımcılarına aktarılmasını hedeflenmektedir. İlgili tüm konular eğitim katılımcılarına teorik ve deneysel uygulamalar bağlamında aktarılacaktır. Vaka analizi uygulamalara ilişkin örnekler eğitim sırasında yapılacaktır. Katılımcıların ele alınan konularla ilgili yorum yapmaları teşvik edilecektir.devamını oku
- SeviyeOrta
- Süre2 gün
R ile Temel Programlama
Bu eğitim programlamaya yeni giriş yapan veya hali hazırda programlamayla ilgilenip yeni bir programlama dili öğrenmek isteyen katılımcılara istatistik temelli bir yazılım ortamı olan R ile tanıştırmak ve detaylarını öğretmeyi amaçlamaktadır.devamını oku
- SeviyeTemel
- Süre2 gün
R ile Uygulamalı Finansal Ekonometri ve Zaman Serileri Analizleri
Tek değişkenli veya çok değişkenli regresyon analizleriyle veya zaman serileri yöntemleriyle geleceği tahmin etme amaçlı ekonometrik modellerin kurulumundan, varsayımların teyit edilmesi ve kurulan model sonucunda tahminde bulunulmasına ihtiyaç duyulabilecek bilgiler bu eğitimde verilecektir.devamını oku
- SeviyeOrta
- Süre2 gün