R Programlama Dili ile Uygulamalı Veri Madenciliği Eğitimine Dair Genel Bilgiler
R Programlama Dili ile Uygulamalı Veri Madenciliği Eğitimi, veri madenciliği algoritmaları ile uygulama alanında uzmanlaşmak isteyen araştırmacılar için geniş kapsamlı konu başlıkları içermektedir. Bu eğitimin içeriğine ait konu başlıkları şu şekildedir:
- R Project ile Veri Önişleme Teknikleri
- R Project ile Genelleştirilmiş Lineer Modeller
- R Project ile Karar Ağacı Algoritmaları (CART, C5.0, vb.)
- R Project ile Kümeleme Algoritmaları (K-Means, PAM, PAMK, vb.)
- R Project ile Sınıflandırma Algoritmaları (Lojistik regresyon analizi)
- R Project ile Veri Madenciliği Tekniklerine İlişkin Performans Metrikleri (F-skoru, MCC vb.)
R Programlama Dili ile Uygulamalı Veri Madenciliği Eğitimi tamamlandıktan sonra, tüm katılımcıların alanlarına özgü araştırma konuları içeren web tabanlı periyodik uygulama çalışmaları düzenlenecektir.
İSTMER ekibi, bu eğitim süresince aktarılan tüm konu başlıkları kapsamında tüm katılımcılara 12 ay boyunca ücretsiz danışmanlık hizmeti sunacaktır. Bu danışmanlık hizmeti kapsamında eğitim konuları dahilinde katılımcıların karşılaştıkları genel düzey problemler, 12 ay boyunca İSTMER ekibi tarafından hızlı ve etkin bir şekilde çözüme kavuşacaktır.
R Programlama Dili ile Uygulamalı Veri Madenciliği Eğitimine Kimler Katılmalıdır?
Bu eğitim akademik alanda kendini geliştirmek isteyen araştırmacılar, lisansüstü öğrenciler ve akademisyenler için hazırlanmıştır. R Programlama Dili ile Uygulamalı Veri Madenciliği Eğitimi, kendi verileri üzerinden anlamlı bilgileri keşfetmek ve zengin veri analizi raporları hazırlamak isteyen tüm araştırmacılara yönelik kapsamlı konular içermektedir.
R Programlama Dili ile Uygulamalı Veri Madenciliği Eğitiminin Faydaları Nelerdir?
Bu eğitime katılan araştırmacılar R Project yazılımını kullanarak veri madenciliği algoritmaları ile uygulamalar yapabilecek düzeye erişecektir. Kurs bitiminde tüm katılımcılar günümüzde son derece popüler hale gelen karar ağacı algoritmaları, segmentasyon (kümeleme) analizi, sınıflandırma yöntemleri vb. veri madenciliği algoritmalarını uygulama, yorumlama ve raporlama becerisini kazanmış olacaktır.
Katılımcılar, bilgi keşfi sürecine dayalı veri madenciliği uygulamalarına ilişkin zengin raporlar üretebilecek düzeyde bilgi edinmiş olacaktır. Klasik istatistiksel analizlere ek olarak, veri madenciliği algoritmaları anlamlı ve çarpıcı sonuçlar alınabilecektir. Veri madenciliği alanında R Project’in veri analizi kapasitesi ve algoritma zenginliği ile birlikte veri analizi süreci çok daha zengin ve etkin hale gelecektir.