R ile Veri Bilimi Uygulamaları Sertifika Programı

Eğitimin Amacı:

Veri bilimi, verilerden enformasyon ve yeni iç görüler elde etmek için veri madenciliği, makine öğrenimi ve diğer teknikleri kullanan farklı bilim disiplinlerinin bir araya getirilmesidir. Veri Bilimi, derin bir İstatistik ve Makine Öğrenimi anlayışını, yazılım mühendisliği ve bilgisayar biliminde güçlü bir temel ve verilerle programlama yapma konusunda iyi gelişmiş bir yetenekle birleştirir. Veri setlerinden daha yüksek seviyeli bilgileri çıkarmak için bilgiye farklı algoritmalar uygulanır. Bu teknikler, farklı alanlarda uygulanan geniş bir algoritma kapsamını içerir ve hem denetimsiz hem de denetimli yöntemleri içerir. Veri analitiği yöntemlerini belirli alanlara uygulama süreçleri, sinir ağları, sınıflandırma, kümeleme yöntemleri ve veri özelliklerine uyan verimli algoritmalar uygulama gibi veri modellerini içerir. Veri Bilimi, önceden bilinmeyen kalıpları ve modelleri keşfetmek için büyük veri tabanlarının seçilmesi, araştırılması ve modellenmesi sürecidir. Veri Biliminin belirleyici bir parçası olarak veri madenciliği, istihbarat veri analizi sanatı ve bilimidir. Veri madenciliğinin amacı, verilerden anlamlı iç görüler ve bilgiler keşfetmektir. Keşifler genellikle dünyayı anlamak ve tahminlerde bulunmak için kullanılabilen modeller olarak ifade edilir. Veri madenciliğinde kullanılan yöntemlerin çoğu, biri makine öğrenimi topluluğunda geliştirilen, diğeri ise istatistik topluluğundaki gelişmeler olmak üzere iki araştırma dalından gelmektedir. Büyük veri kümelerindeki kalıpları keşfetmenin hesaplama süreci, yapay zekâ, makine öğrenimi, istatistik ve veri tabanı sistemlerinin kesişim yöntemleri içerir. İşletme, hükümet, finansal hizmetler, biyoloji, tıp, risk ve istihbarat, bilim ve mühendislik alanlarında çalışan veri madenciliği ekipleri vardır.

Eğitime Kimler Katılabilir:

Eğitim bu konuda kendisini yetiştirmek isteyen herkese açıktır.

Eğitimin İçeriği:

1.   Basit doğrusal regresyon analizi

2.   Çoklu doğrusal regresyon analizi

3.   Çok değişkenli İstatistik (Temel Bileşenler Analizi, Faktör Analizi, Diskriminant Analizi)

4.   Denetimsiz Veri Bilimi Teknikleri

- Kümeleme Analizi, Uzaklık Temelli yöntemler (K-Nearest-Neighbor)

- İlişkilendirme Kuralları (Association Rules)

5.   Denetimli Veri Bilimi Teknikleri

- Karar Ağaçları (Decision Tree)

- Rastgele Orman (Random Forest)

- Olasılık temelli yöntemler (Naïve Bayes)

- Support Vector Machines(SVM)

- Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)

6.    Değerlendirme, Model Seçimi ve Öngörme.

Eğitimin ilk iki saati anlatım, diğer iki saati ise her bir grubun başında üniversitemiz akademisyenlerinin yer aldığı,  2-4 katılımcılardan oluşan gruplar halinde uygulamalı çalışma şeklinde yürütülecektir.

Eğitimin Süresi veTarihi : 48 saat, 11 Ocak 2020 tarihinde başlayarak,  her hafta; Pazartesi, Çarşamba ve Cuma günleri,  17:00-20:40 saatleri arasında günde dört saat olmak üzere.

Eğitim Ücreti : 2500TL (KDV Dahil) 

Kayıt işlemleri : Kesin kayıt işlemleri, aşağıda yer alan üniversitemiz hesabına eğitim bedelini tamamı yatırarak veya web sayfamızdan, kayıt işlemlerini tamamlama sürecinde, kredi kartıyla ödeme yapmak suretiyle gerçekleştirilebilir. 

                       EĞİTİMİN SONUNDA KATILIMCILARA İSTANBUL GEDİK ÜNİVERSİTESİ ONAYLI SERTİFİKA VERİLECEKTİR.

 

Hesap Bilgileri:

Banka Adı                    : TEB

Şube Adı                     : 37-Pendik E-5

Hesap Adı                   : T.C.GEDİK ÜNİVERSİTESİ

Hesap Numarası         : 38388560

İban Numarası             : TR53  0003  2000  0000  0038  3885  60

 

Ayrıntılı Bilgi İçin : 0531 305 32 05

 

ÖNEMLİ DUYURU: Üniversitemiz Mütevelli Heyeti Kararıyla; Sürekli Eğitim Merkezi bünyesinde eğitim alan katılımcıların, eğitim başlamadan önce bildirmek koşuluyla ve eğitime katılmaması halinde eğitim ücretinin %10’u kesilerek iade yapılacaktır. Eğitimin başlamasından sonra hiç bir suretle eğitim ücreti iadesi yapılmamaktadır. Önemle duyurulur.

Ön Kayıt Formu

Online Eğitim