TRB2 Bölgesi, R Programlama ile İstatistiksel Yöntemler – DAKA

Proje Başlığı 15

TRB2 BÖLGESİ, R Programlama ile İstatistiksel Yöntemler - DAKA

Tüzel kişi

adı

Ülke

Müşteri adı

Finansman kaynağı

Tarihler 

(başlangıç-bitiş)

Varsa konsorsiyum 

üyelerinin adı

BYS Grup

Türkiye

Doğu Anadolu Kalkınma Ajansı (DAKA)

Ulusal (Türkiye Cumhuriyeti)

Kasım 2018

BYS Grup

Projenin ayrıntılı açıklaması

Sunulan hizmetlerin türü ve kapsamı

R Programlama, öncelikli olarak istatistiksel hesaplama ve grafikler için kullanılan güçlü ve çok yönlü bir programlama dili ile ortamıdır. İstatistikçiler ve veri analistleri tarafından veri madenciliği, veri analizi ve verilerin grafiksel olarak gösterimi için yaygın biçimde kullanılmaktadır. R, geniş bir paket ekosistemi sunmakta ve yüksek düzeyde genişletilebilir bir yapıya sahip olup doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme, klasik istatistiksel testler, zaman serisi analizi, sınıflandırma, kümeleme ve daha birçok istatistiksel tekniğin uygulanmasına olanak tanımaktadır. Ayrıca yayın kalitesinde, iyi tasarlanmış grafikler üretebilme yeteneği ile bilinmektedir.

Hizmet kapsamında, Doğu Anadolu Kalkınma Ajansı için R Programlama eğitimi organize edilmiş ve gerçekleştirilmiştir. Eğitim programı; R programlamanın temel kavramları, araçları ve uygulamalarını kapsayacak şekilde kapsamlı bir içerikle tasarlanmıştır. Katılımcılar, R’yi çeşitli veri analizi ve istatistiksel bağlamlarda uygulayabilmeleri için gerekli pratik becerileri ve teorik bilgiyi edinmiştir.

Eğitim programı, katılımcıların yalnızca R programlamanın teorik yönlerini anlamalarını değil, aynı zamanda bu kavramları gerçek yaşam veri analizi senaryolarında uygulama konusunda uygulamalı deneyim kazanmalarını sağlayacak şekilde etkileşimli ve pratik olarak tasarlanmıştır.

R programlama eğitiminin kapsamı şu başlıklardan oluşmuştur:

  • R arayüzü ve ortam kurulumuna giriş.
  • Verimli bir iş akışı için RStudio arayüzünde gezinme ve arayüzü özelleştirme.
  • Değişken atamaları ve veri saklama üzerine uygulamalı alıştırmalar.
  • R’de çeşitli karşılaştırma operatörlerinin incelenmesi.
  • Atama operatörlerinin ve R’de kullanım şekillerinin anlaşılması.
  • Vektörler, matrisler, listeler ve veri çerçeveleri gibi veri yapılarının kapsamlı biçimde ele alınması.
  • Temel veri tiplerine giriş (sayısal, karakter, mantıksal vb.).
  • Belirli görevler için R’de özel fonksiyonlar yazılması.
  • R’de tarih ve zaman verilerinin yönetimi.
  • R’de apply fonksiyonlarının kullanımı.
  • Çeşitli dosya formatlarından veri okuma ve bu formatlara veri yazma teknikleri (CSV, Excel vb.).