R Programlama ile Veri Analizi


foto

AMAÇ

Günümüzde giderek artan dijitalleşme nedeni ile kurumlar geriye dönük raporlamalar ile yetinmemekte ve artan bir şekilde istatistiksel veri analitiği yöntemlerini kullanmaktadır. Bu nedenle veri analitiği konusunda çalışan kişilerin R istatistiksel programlama dilini öğrenmeleri ve kullanmaları önemli bir ihtiyaç haline gelmektedir. R, veri analizi konusunda uzun senelerdir öncü bir rol oynayan bankacılık sektöründe kredi değerlendirme, risk yönetimi ve müşteri analitiği gibi alanlarda kullanılmaktadır. Açık kaynak kodlu bir programlama dili olan R`ın bugün dünyada 2 milyonun üzerinde kullanıcısı bulunmakta ve bu sayı her sene yüzde 40 artmaya devam etmektedir. Bu eğitim, katılımcılara R dilinin temellerini, R-Studio platformunu kullanarak programlamayı, istatistiksel model geliştirmeyi ve görselleştirme yapmayı öğretmeyi hedeflemektedir.

ODAK NOKTALARI

#Veri Analitiği #Veri Bilimi #İstatistik #Veri Görselleştirme #Veri Madenciliği

EĞİTİMDEN BEKLENEN SONUÇLAR

Bilir: Veri analizi amacı ile R dilinin etkin bir şekilde kullanılmasının önemini bilir.
Anlar: Veri analizi için gerekli olan adımları anlar.
Yapar: R programlama dili ile veri hazırlama, istatistiksel modelleme ve

HEDEF KİTLE

Seminere, iş analistleri, veri bilimi ve veri madenciliği uzmanları; analitik ve operasyonel CRM, kredi analitiği, risk yönetimi ekipleri çalışan ve yöneticileri; veri analizi ve iş analitiği çözümleri ile ilgili çalışan Bilgi Teknolojileri çalışanları; görevleri nedeni ile veriye direkt erişerek analiz yapma ihtiyacında olan diğer ekip çalışan ve yöneticileri katılabilirler.

İÇERİK

  İş Analitiği ve Veri Biliminin Önemi

  R Programlama Dilinin Tarihçesi ve Gelişimi

  Bankacılık Sektöründe R Kullanımı ve Örnekleri

  Veri Analizinde Farklı Veri Türlerinin Kullanılması

  R’ın Temel Kavramlara Giriş (Değisken, Matriks, Vektör ve Fonksiyonlar)

  Betimsel İstatistik Analizleri (Histogram, Korelasyon ve Dağılımlar)

  R ile Verinin Görselleştirilmesi

  Modelleme Örnekleri: Karar Ağaçları ve Regresyon

  R ile Modelleme

  R ile Modellerin Görselleştirilmesi

EĞİTİM YETKİNLİK İLİŞKİSİ

Davranışsal Yetkinlikler: Mesleki Gelişim ve Yenilenme, Merak ve Keşfetme, Müşteri Duyarlılığı, Analitik Düşünme ve Yaratıcılık
Yönetsel Yetkinlikler: Hızlı Karar Alma ve Çeviklik, Sonuç Odaklılık
Mesleki/ Bankacılık Teknik Yetkinlikler: Operasyonel Verimlilik, Raporlama ve Sunum, Kıyaslama
Öz-Gelecek Yetkinlikleri: Dijital Okur-Yazarlık, Değişim Ve Düşünce Liderli