R. Temel veri görselleştirme, istatistiksel uyum iyiliği testleri, çıkarım ve doğrusal modeller konusunda uzmanlaşarak veri analizini öğrenin.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Bu stajda verileri R’de analiz etmeyi, görselleştirmeyi ve tekrarlanabilir veri analizi raporları oluşturmayı öğreneceksiniz. İstatistiksel çıkarımın birleşik doğasına ilişkin kavramsal anlayışı inceleyecek, doğal olayları anlamak ve veriye dayalı kararlar vermek için istatistiksel çıkarım ve Bayes modelleme yöntemlerini gerçekleştireceksiniz. İstatistiksel jargona dayanmadan istatistiksel sonuçları doğru, etkili ve bağlam içinde iletin. Veriye dayalı talepleri denetleyecek, veriye dayalı kararları değerlendirecek ve veri analizi için R paketlerini kullanarak verileri çıkaracak ve sunacaksınız.
Stajdan itibaren, ilk analizden çıkarım ve modellemeye kadar istatistiksel veri analizinde ustalık gösteren, veri analizi veya veri bilimci pozisyonları için uygulamalara uygun bir veri analizi projeleri portföyü oluşturacaksınız.
Bu derste örnekleme ve veri araştırması kavramlarının yanı sıra temel olasılık teorisi ve Baye kuralları tanıtılmaktadır. Farklı örnekleme yöntemleri türlerini keşfedecek ve bu yöntemlerin çıkarımın kapsamını nasıl etkileyebileceğini tartışacaksınız. Kurs, sayısal özet istatistikler ve temel veri görselleştirme dahil olmak üzere çeşitli keşfedici veri analizi tekniklerini kapsayacaktır. Bunun ötesinde, R ve RStudio yazılımlarını (ücretsiz istatistik yazılımı) kurma ve kullanma konusunda rehberlik alacaksınız ve bu yazılımı laboratuvar çalışmaları ve final projesi için kullanacaksınız. Bu dersteki kavram ve teknikler, uzmanlık alanındaki çıkarım ve modelleme derslerine temel oluşturacaktır.
Bu ders sayısal ve kategorik verilerde ortak olan istatistiksel çıkarım yöntemlerini kapsar. Hipotez testlerini nasıl kurup uygulayacağınızı, p değerlerini nasıl yorumlayacağınızı ve analiz sonuçlarınızı müşterilerin veya kamuoyunun anlayabileceği bir şekilde nasıl raporlayacağınızı öğreneceksiniz. Birçok veri örneğini kullanarak, miktar tahminlerini, ilgilenilen miktarın belirsizliğini yansıtacak şekilde raporlamayı öğreneceksiniz. R ve RStudio yazılımlarını (ücretsiz istatistik yazılımı) kurma ve kullanma konusunda rehberlik alacaksınız ve bu yazılımı laboratuvar alıştırmaları ve final projesi için kullanacaksınız. Kurs, veri analizi gerçekleştirmek için pratik araçlar sunar ve kategorik ve sayısal veriler için sonuçları yorumlamak ve raporlamak için gereken temel kavramları araştırır.
Bu derste basit ve çoklu doğrusal regresyon modelleri tanıtılmaktadır. Bu modeller, bir veri kümesindeki değişkenler ile sürekli yanıt değişkeni arasındaki ilişkileri tahmin etmenize olanak tanır. Bir öğretim üyesinin fiziksel çekiciliği ile öğrencilerinin değerlendirme puanları arasında bir bağlantı var mıdır? Annesinin belirli özelliklerine göre bir çocuğun sınav puanını tahmin etmek mümkün müdür? Bu kursta doğrusal regresyonun arkasındaki temel teoriyi öğreneceksiniz ve ücretsiz R ve RStudio yazılımını kullanarak birden fazla değişken arasındaki ilişkileri araştırmak için regresyon modellerinin nasıl sığdırılacağını, test edileceğini ve kullanılacağını veri örnekleri aracılığıyla öğreneceksiniz.
