• Buradasın

    Veri analizi için hangi kitap okunmalı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri analizi için okunabilecek bazı kitaplar:
    • Python for Data Analysis 24. Wes McKinney tarafından yazılmış bu kitap, Python kullanarak veri analizi, keşif, temizleme ve işleme konularını kapsar 24.
    • Çıplak İstatistik 14. Charles Wheelan'ın kitabı, istatistik kavramlarını eğlenceli ve sezgisel bir şekilde açıklar 14.
    • Introduction to the Theory of Statistics 2. Alexander M. Mood tarafından yazılmış bu kitap, temel istatistik teorilerine odaklanır 2.
    • The Elements of Statistical Learning 2. Trevor Hastie, Robert Tibshirani ve Jerome Friedman'ın kitabı, makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme için temel prensipleri içerir 2.
    • Deep Learning 12. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ve Aaron Courville'in kitabı, derin öğrenme konusunda kapsamlı bir giriş sunar 12.
    • Veri Analizi Dünyasında Veri Okuryazarlığı, Veri Analizi, Veri Görselleştirme 3. Ruhver Barengi'nin kitabı, veri okuryazarlığını artırmayı hedefler 3.
    Kitap seçimi, okuyucunun bilgi seviyesine ve ilgi alanlarına göre değişiklik gösterebilir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. teknoloji.org
        1
      2. fortytwofficial.com
        2
      3. hwp.com.tr
        3
      4. tr.know-base.net
        4
      5. tasarimkodlama.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri Analizi için hangi seviye?

    Veri analizi için üç ana seviye bulunmaktadır: 1. Giriş Düzeyi (Yeni Başlayan). 2. Junior (Kıdemsiz). 3. Senior (Kıdemli). Ayrıca, veri analizi için DataCamp, IBM ve Google gibi platformlar tarafından sunulan sertifikalar da farklı bilgi seviyelerini ve yeterlilikleri tanımaktadır.
    5 kaynak

    Veri analizi öğrenmek için hangi program?

    Veri analizi öğrenmek için aşağıdaki programlar önerilmektedir: 1. Microsoft Excel: Temel veri analizi, finansal analiz ve grafik oluşturma için yaygın olarak kullanılır. 2. Python: Büyük veri analizi, makine öğrenimi ve veri görselleştirme için esnek ve popüler bir programlama dilidir. 3. Tableau: Veri görselleştirme ve iş zekası için kullanıcı dostu bir araçtır. 4. R: İstatistiksel analiz ve veri madenciliği için geniş kütüphane desteği sunan açık kaynaklı bir programlama dilidir. 5. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences): Sosyal bilimler ve eğitim gibi alanlarda sıkça kullanılan bir istatistik programıdır. Bu programlar, veri analizi becerilerinizi geliştirmenize ve farklı veri türlerinde etkili analizler yapmanıza yardımcı olacaktır.
    5 kaynak

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki temel farklar şunlardır: Veri Analizi: İşlenmiş ve temizlenmiş verilerin çeşitli yöntemler kullanılarak incelenmesi ve yorumlanması sürecidir. Bu süreçte veriler grafikler, istatistiksel testler ve diğer analiz araçları ile incelenir. Analizin sonunda elde edilen sonuçlar, karar verme süreçlerinde kullanılır. Veri Görselleştirme: Verilerin grafikler, haritalar veya tablolar gibi görsel formlara dönüştürülmesi sürecidir. Bu sayede karmaşık veriler daha kolay anlaşılır ve sunulur. Doğru bir veri görselleştirme, karar verme süreçlerini hızlandırır. Özetle, veri analizi verilerin derinlemesine incelenmesi, veri görselleştirme ise bu verilerin daha anlaşılır hale getirilmesi sürecidir.
    5 kaynak

    Veri Analizi konusu zor mu?

    Veri analizi konusu, özellikle verilerin düzensiz ve kontrolsüz olduğu durumlarda zor olabilir. Veri analizi sürecinin bazı zorlukları: Veri temizliği. Araştırmacı önyargısı. Veri güvenliği. Veri analizi sürecini kolaylaştıran unsurlar: Teknoloji entegrasyonu. Yapay zeka kullanımı.
    5 kaynak

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri nelerdir?

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri, çeşitli alanlarda kullanılarak önemli içgörüler elde edilmesini sağlar. İşte bazı örnekler: 1. E-ticaret: Satış miktarını, ortalama sipariş değerini veya en çok satılan ürün kategorilerini belirlemek için tanımlayıcı veri analizi kullanılır. 2. Telekomünikasyon: Müşteri kaybını (churn) etkileyen faktörleri anlamak için keşifsel veri analizi yapılır ve belirli müşteri segmentleri ile churn arasında ilişkiler keşfedilir. 3. İlaç Sektörü: Yeni bir ilacın etkinliğini test etmek için çıkarımsal veri analizi kullanılır ve klinik deney sonuçlarının daha geniş bir hasta popülasyonuna genelleştirilebilirliği değerlendirilir. 4. Üretim: Üretim hattındaki potansiyel arızaları önceden tespit etmek ve önleyici bakım planlamak için tahmine dayalı veri analizi kullanılır. 5. Pazar Araştırmaları: Müşteri davranışlarını, tercihlerini ve ihtiyaçlarını anlamak için veri analizi yapılarak pazarlama stratejileri geliştirilir. 6. Finans Sektörü: Kredi riskini değerlendirmek, dolandırıcılık tespiti ve piyasa risklerini yönetmek için veri analizi kritik bir rol oynar.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi bölüm okunmalı?

    Veri analizi için okunabilecek bazı bölümler: Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü. Matematik Bölümü. İstatistik Bölümü. Ekonomi Bölümü. Ayrıca, veri analizi için programlama dillerini (Python, R vb.) ve veri analizi araçlarını (SQL, Tableau vb.) öğrenmek de önemlidir.
    5 kaynak

    R'da nasıl veri analizi yapılır?

    R'da veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Yükleme: `read.csv()` veya `read.table()` gibi fonksiyonlarla veriler yüklenir. 2. Veri Manipülasyonu: `dplyr` paketi kullanılarak veriler filtrelenir, gruplandırılır ve dönüştürülür. Select(): Veri setini ve eklenecek değişkeni belirtir. Mutate(): Toplama, çıkarma, çarpma ve bölme işlemleri yapar. Filter(): Belirli koşullara göre veri setini filtreler. Arrange(): Verileri belirli bir değişkene göre sıralar. Group_by(): Verileri belirlenen sütundaki değerlere göre gruplandırır. Summarize(): Bir sütundaki verileri tek bir değere indirger. 3. Grafik Oluşturma: `ggplot2` gibi paketlerle veriler görselleştirilir. 4. İstatistiksel Analiz: `t.test()`, `aov()` gibi fonksiyonlarla hipotez testleri ve regresyon analizi gibi yöntemler uygulanır. R, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde işleyebilir ve çeşitli istatistiksel analiz yöntemlerini sunar.
    5 kaynak