R ile İstatistiksel Programlamaya Giriş: Temel Kavramlar ve Uygulamalar


foto

AMAÇ

Eğitim, katılımcılara R-Studio platformunu kullanmalarını, R ile programlamayı, kendi fonksiyonlarını oluşturmalarını, farklı kaynaklardaki veriye ulaşmalarını, veri düzenlemelerini ve uzmanı oldukları konularda R ile analiz yapabilmelerini öğretmeyi hedeflemektedir. Kaliteli veri işlemenin maliyeti ve önemi göz önüne alındığında açık kaynak kodlu R diline hem kurumların hem de kurumlarda çalışan kişilerin yatırım yapmalarının önemi ortaya çıkmaktadır.

ODAK NOKTALARI

#R Programlama #R ile İstatistiksel Analiz #R ile Veri Düzenleme

EĞİTİMDEN BEKLENEN SONUÇLAR

Bilir: R ile etkin biçimde programlamayı bilir. Finansal uygulamalarda en çok kullanılan R kütüphanelerini bilir. R ile veri düzenlemeyi bilir. Büyük veri analizi için kullanılacak kütüphaneleri bilir.
Anlar: R kullanarak teorisini bildiği konular hakkında profesyonel analizler yapabilmek için gerekli olan adımları anlar.
Yapar: R ile kontrol yapıları, döngüler ve fonksiyonlar oluşturmayı yapar. Farklı kütüphaneler içerisindeki fonksiyonları kullanarak kişisel fonksiyonlar yaratır. Veri tabanı bağlantısı veya internetteki kaynaklardan R ile veriye ulaşır. "base" ve "ggplot2" kütüphaneleri ile grafikler oluşturur. "dplyr" kütüphanesini kullanarak "büyük data" (big data) düzenlemesi yapar.

HEDEF KİTLE

Eğitim, R dilinin temellerini öğrenerek R ile istatistiksel analiz yeteneklerini geliştirmek isteyen ve özellikle risk yönetimi ve kredi analitiği ekibi çalışanları ve yöneticileri, iş analistleri, veri madenciliği uzmanlarının katılımına uygundur.

İÇERİK

  • R ve Diğer Yazılımlar
  • R Terminal ve R-Studio Kurulumu
  • R Oturumu ve Yönetimi
  • Yardım Alma ve Destek Sayfaları
  • Temel Komutlar ve Kavramlar
    • Kütüphane (Library) Kurulumu ve Yükleme
    • Finansal Uygulamalarda Kullanılan Paketler
    • R ile Temel İşlemler
  • Hesaplama Aracı Olarak R
    • Veri Tipleri
    • Nesneler, Objeler ve Temel R Bileşenleri
    • R’de Liste (List) Kavramı
    • Vektörler
    • Temel İstatistiki Fonksiyonlar
    • Matris ve Diziler
    • Temel Matris İşlemleri
    • Data Frame ile Çalışmak
  • Programlama Dili Olarak R
    • Veri Alışverişi (txt, csv, xlsx, MySQL, MSSQL)
    • Kontrol Yapıları (If-Else, For, While, Repeat)
    • Fonksiyonlar
    • Apply Fonksiyonu
    • Kategorik Değişkenler (Faktörler) ile İşlemler
  • “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
  •  “ggplot2” Kütüphanesi ile Grafik Çizimi
    • Nokta (Scatter) Grafik
    • Sütun (Bar) Grafik
    • Çizgi (Line) Grafik
    • Histogram
    • Çoklu Çizim
  • Tidyverse ile Veri Düzenleme
    • Data.frame’den Tibble’a Geçiş
    • Filter
    • Select
    • Mutate
    • Arrange
    • Summarise
    • Join
    • Veri Düzenleme
  • Veri İşleme
    •  Uygulama: Tarihsel Zaman Serilerinden Oluşan Bir Veri Seti İçerisinden Dayanak Varlık Bazlı Fiyat Kontrolü Uygulaması

EĞİTİM YETKİNLİK İLİŞKİSİ

Davranışsal Yetkinlikler: Mesleki Gelişim, Merak ve Keşfetme, Analitik Düşünme ve Yaratıcılık
Yönetsel Yetkinlikler: Hızlı Karar Alma ve Çeviklik, Sonuç Odaklılık
Mesleki/Bankacılık Teknik Yetkinlikler: Operasyonel Verimlilik, Raporlama ve Sunum Kıyaslama, Global Zeka
Öz-Gelecek Yetkinlikleri: Değişim ve Düşünce Liderliği, Öğrenme Stratejileri

NOT

Eğitim, bilgisayar uygulamalı olarak gerçekleşecektir.