R İLE VERİ ANALİZİ EĞİTİMİ
R ile Veri Analizi Eğitimi, ham veriyi temizlemekten görselleştirmeye, keşifsel analizden modellemeye kadar uçtan uca bir iş akışı kurmanızı sağlar. Katılımcılar, yaygın veri problemlerini R ekosisteminin güçlü paketleriyle çözerken daha hızlı, tekrarlanabilir ve okunabilir analizler üretmeyi öğrenir.
Eğitim boyunca gerçekçi senaryolar üzerinden ilerleyerek veri hazırlama, özetleme, raporlama ve sonuçları paylaşıma hazır hale getirme becerileri geliştirilir. Böylece ekipleriniz ortak bir analiz standardı oluşturur, hataları azaltır ve karar süreçlerini sayısal olarak destekleyebilir.
Katılımcı Profili
Bu eğitim, R ile veri analizi süreçlerini standartlaştırmak ve geliştirmek isteyen ekipler için uygundur:
- Veri analistleri: Uçtan uca analiz akışı kurmak
- İş analistleri: Veriyi yorumlayıp rapora dönüştürmek
- Ürün analistleri: Metrikleri izleyip içgörü üretmek
- Veri bilimciler: Modelleme öncesi sağlam veri hazırlamak
- R geliştiricileri: Tidyverse ile temiz kod yazmak
Ön Gereklilikler
Eğitime verimli katılım için aşağıdaki temel bilgiler önerilir:
- Temel düzeyde bilgisayar ve dosya yönetimi deneyimi
- Tablo yapıları, sütun-satır mantığı ve veri okuryazarlığı
- Basit istatistik kavramlarına (ortalama, medyan, dağılım) aşinalık
- Excel veya benzeri araçlarla temel raporlama deneyimi
- İngilizce teknik terimleri okuyup anlayabilme
Süresi ve Tarihi
Süre: 3 gün. Bu süre standart program içindir; ek modüllere ve hedefe göre süre özelleştirilebilir.
Eğitim tarihleri ve saatleri, ekibinizin uygunluğuna göre birlikte planlanır.
Kazanımlar
Eğitim sonunda katılımcılar, R ile tutarlı bir analiz yaklaşımı geliştirerek sonuçları daha hızlı ve güvenilir şekilde üretebilir:
- R ve RStudio üzerinde verimli çalışma alışkanlıkları kazanma
- Veri temizleme, dönüştürme ve birleştirme adımlarını standartlaştırma
- Keşifsel veri analizi ile anomali ve trendleri hızlıca yakalama
- ggplot2 ile anlaşılır ve etkili grafikler üretme
- Özet istatistik ve hipotez testleriyle bulguları doğrulama
- Basit regresyon ve sınıflandırma ile temel modelleme yapma
- Analiz çıktısını rapor ve sunum formatına dönüştürme
- Tekrarlanabilir analiz için proje yapısı ve dosya düzeni kurma
R ile Veri Analizi Eğitimi Konuları
1. R ile Veri Analizi Eğitimi - R Ekosistemi ve Çalışma Ortamı
- R ve RStudio kurulumu ile temel ayarlar
- Proje yapısı kurarak dosyaları düzenli yönetmek
- Objeler, veri tipleri ve vektörlerle hızlı başlangıç yapmak
- Fonksiyon kullanımı ve yardım sistemini etkin okumak
- Paket yönetimi ile güncel bağımlılıkları kontrol etmek
2. R ile Veri Analizi Eğitimi - Veri İçe Aktarma ve İlk Kontroller
- CSV ve Excel dosyalarını güvenli şekilde içe almak
- Encoding ve ayrıştırma sorunlarını doğru teşhis etmek
- Veri sözlüğü ile kolon anlamlarını netleştirmek
- Eksik değerleri tespit ederek uygun strateji belirlemek
- Temel kalite kontrolleri ile hataları erken yakalamak
3. Tidyverse Mantığı ve Veri Çerçeveleri
- Tibble yapısını kullanarak okunabilir veri seti oluşturmak
- Pipe kullanımı ile adımları akıcı şekilde zincirlemek
- Seçim ve filtreleme ile gereksiz alanları elemek
- Değişken isimlendirme ile tutarlı analiz dili kurmak
- Tidy veri prensipleriyle raporlamayı kolaylaştırmak
4. dplyr ile Veri Filtreleme ve Sıralama
- Koşullu filtreleme ile ilgili kayıtları seçmek
- Sıralama ile zaman ve değer bazlı karşılaştırma yapmak
- Birden fazla koşulu birlikte yönetmek için mantık kurmak
- Tekrarlanabilir filtre şablonlarıyla hız kazanmak
- Sonuçları kontrol ederek yanlış seçimi erken fark etmek
5. dplyr ile Dönüştürme ve Yeni Değişken Üretimi
- Mutate ile türetilmiş kolonlar üretmek
- Tip dönüşümleriyle sayısal analiz hatalarını azaltmak
- Koşullu hesaplama ile segment bazlı metrik çıkarmak
- Birden çok dönüşümü tek adımda yönetmek ve açıklamak
- Kolonları yeniden adlandırıp analiz standardı oluşturmak
6. Gruplama ve Özetleme ile Metrik Üretimi
- Group_by ile kırılımları doğru tanımlamak
- Summarise ile özet metrikler üretmek
- Birden fazla metrik hesaplayıp tabloyu sade tutmak
- Pay ve oranlar için sağlam hesaplama yaklaşımı kurmak
- Özet sonuçları doğrulayıp beklenmeyeni yakalamak
7. Veri Birleştirme ve İlişkisel İşlemler
- Join türlerini kullanarak tabloları doğru birleştirmek
- Anahtar alanları denetleyerek eşleşme hatalarını azaltmak
- Çakışan kolonları yöneterek karışıklığı önlemek
- Birleştirme sonrası satır sayısını kontrol ederek güven sağlamak
- Birden fazla kaynakla tutarlı veri modeli kurmak
8. Veri Şekillendirme: Long ve Wide Dönüşümler
- Pivot işlemleriyle rapor formatını değiştirmek
- Long form ile görselleştirmeyi kolaylaştırmak
- Wide form ile özet tabloları hızlı üretmek
- Değer ve değişken kolonlarını netleştirerek hatayı önlemek
- Şekil değişimlerini kontrol listesiyle doğrulamak
9. Keşifsel Veri Analizi ve Tanımlayıcı İstatistik
- Dağılım ve uç değerleri hızlıca incelemek
- Özet istatistiklerle veri profilini çıkarmak
- Segment bazında farkları görmek için kırılımlar oluşturmak
- Korelasyonları yorumlayıp yanlış çıkarımı engellemek
- EDA çıktılarıyla analiz planını netleştirmek
10. ggplot2 ile Etkili Veri Görselleştirme
- Temel grafik tipleriyle doğru mesajı vermek
- Estetik haritalama ile kategorileri anlaşılır göstermek
- Katman mantığıyla grafikleri adım adım geliştirmek
- Ölçek ve tema ayarlarıyla okunabilirliği artırmak
- Grafik hatalarını kontrol ederek yanlış yorumları önlemek
11. İstatistiksel Testlere Pratik Yaklaşım
- Hipotez mantığını kullanarak doğru soruyu kurmak
- t-test ve ki-kare testlerini uygun senaryoda seçmek
- Varsayımları kontrol edip sonuçları güvenle yorumlamak
- Etki büyüklüğüyle kararların anlamını güçlendirmek
- Test çıktısını rapor diline çevirerek anlaşılır sunmak
12. Regresyon ile Temel Modelleme ve Yorumlama
- Basit regresyon modeli kurarak ilişkiyi ölçmek
- Model katsayılarını iş bağlamında yorumlamak
- Artık analiziyle model problemlerini yakalamak
- Doğrulama yaklaşımıyla aşırı uyumu azaltmak
- Model sonuçlarını karar destek çıktısına dönüştürmek
13. Sınıflandırma ve Model Performansı Temelleri
- Sınıflandırma problemini doğru tanımlamak
- Confusion matrix ile performansı anlamlandırmak
- Precision ve recall dengesini hedefe göre ayarlamak
- Eşik değerini yöneterek yanlış alarmı azaltmak
- Model çıktısını aksiyona dönüştürmek için metrik seçmek
14. Tekrarlanabilir Analiz ve Proje Standardı
- Script yapısını modüler kurarak bakım kolaylığı sağlamak
- Parametreli analiz ile aynı işi farklı veride çalıştırmak
- Sürüm kontrol mantığıyla değişiklikleri güvenle izlemek
- Çıktı klasörleriyle raporları düzenli saklamak
- Analiz notlarını tutarak ekip içi aktarımı hızlandırmak
15. Uygulama: Uçtan Uca Mini Analiz Akışı
- Veriyi içe alıp temizleyerek analiz seti hazırlamak
- EDA ile bulguları çıkarıp hipotezleri netleştirmek
- Grafiklerle ana içgörüleri görünür hale getirmek
- Özet tablolarla karar destek metrikleri üretmek
- Sonuçları paylaşım formatına uygun şekilde düzenlemek
16. Ek Modül: R Markdown ile Raporlama
- R Markdown yapısını kullanarak rapor iskeleti kurmak
- Chunk seçenekleriyle kod ve çıktıyı kontrollü göstermek
- Parametreli raporlarla farklı senaryoları hızla üretmek
- Tablo ve grafik çıktısını düzenleyerek okunabilirliği artırmak
- HTML ve PDF çıktılarını standart şablonla yayınlamak
17. Ek Modül: Zaman Serisi Analizi
- Zaman indeksini düzenleyip periyotları doğru tanımlamak
- Trend ve mevsimselliği ayırarak yorum gücünü artırmak
- Hareketli ortalama ile gürültüyü azaltmak ve izlemek
- Basit tahmin yöntemleriyle kısa vadeli öngörü üretmek
- Model çıktısını iş metrikleriyle birlikte raporlamak
R ile Veri Analizi Eğitimi ile İlgili
Sıkça Sorulan Sorular ve Cevapları
R ile veri analizinde en çok hangi paketleri kullanacağız?
Eğitimde ağırlıklı olarak tidyverse (özellikle dplyr, tidyr, ggplot2) kullanılır. Ayrıca veri okuma, özetleme ve modelleme için pratikte sık kullanılan ek paketlere de yer verilir.
Veri temizleme ve dönüştürme adımlarını nasıl standartlaştıracağız?
Filtreleme, dönüştürme, birleştirme ve özetleme gibi adımlar için tekrar kullanılabilir şablonlar oluşturulur. Böylece ekip içinde aynı problem için benzer yaklaşım ve kod kalitesi sağlanır.
Görselleştirmede hangi grafik türleri ve iyi uygulamalar ele alınacak?
Temel grafik türleri (çizgi, sütun, dağılım, kutu grafiği) ggplot2 ile işlenir. Doğru ölçek, tema, etiketleme ve karşılaştırmalı grafik tasarımı gibi pratik iyi uygulamalar uygulanır.
Modelleme bölümünde hangi seviyeye kadar ilerleniyor?
Regresyon ve sınıflandırma için temel model kurma ve performans değerlendirme yaklaşımı öğretilir. Amaç, sonuçları yorumlayabilmek ve doğru metriklerle karar destek çıktısı üretebilmektir.
Eğitim içeriğini ihtiyaçlarımıza göre özelleştirebilir misiniz?
Evet. Eğitim öncesinde ihtiyaç analizi yaparak içerik ve örnekleri ekibinize göre uyarlayabiliriz. Modüller eklenebilir, bazı başlıklar derinleştirilebilir veya sadeleştirilebilir.
Eğitim yeri, yöntemi ve sertifikasyon süreci nasıl ilerliyor?
Eğitim online (canlı) veya yerinde gerçekleştirilebilir; tarih ve saatleri ekibinizin uygunluğuna göre planlarız. Program sonunda katılım sertifikası verilir; talep edilirse ölçme-değerlendirme ve raporlama eklenebilir.
