• Buradasın

    R Programlama

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • R Programlama Dili Eğitim Videosu

      Bu video, Mef Üniversitesi'nde gerçekleştirilen ve Mubina İpek tarafından sunulan kapsamlı bir R programlama dili eğitim etkinliğidir. Eğitmen, Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi İktisat Bölümü mezunu ve veri bilimi alanına yönelmiş bir iktisatçıdır. Video, R programlama dilinin temel kullanımından başlayarak ileri seviye veri analizi tekniklerine kadar uzanan bir yapıya sahiptir. İçerikte R Studio arayüzü, temel programlama kavramları, veri yapıları, paket yönetimi, veri seti yükleme, veri manipülasyonu, istatistiksel analizler ve görselleştirme teknikleri adım adım anlatılmaktadır. Eğitim, katılımcıların sorularını yanıtlayarak interaktif bir şekilde ilerlemekte ve sonunda bir quiz ile tamamlanmaktadır. Eğitimde R'de matematiksel işlemler, değişken oluşturma, vektörler, veri çerçeveleri (dataframe ve tibble), filtreleme işlemleri, paket kullanımı, veri seti yükleme, istatistiksel analizler (varyans, standart sapma, korelasyon, regresyon) ve görselleştirme teknikleri (histogram, boxplot, scatter plot, ggplot2) gibi konular ele alınmaktadır. Ayrıca, veri analizi için kullanılabilecek kaynaklar ve hata mesajlarının nasıl çözüleceği de gösterilmektedir.

      • youtube.com

    • R Programlama Dili ile Tanımlayıcı İstatistik Değerleri Hesaplama Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan R programlama dilinde tanımlayıcı istatistik değerlerinin nasıl hesaplanacağını gösteren bir eğitim içeriğidir. Videoda, bir diziden ortalama, varyans, medyan, minimum, maksimum ve aralık değerlerinin nasıl hesaplanacağı adım adım anlatılmaktadır. Eğitmen, önce boş bir matris oluşturma, ardından for döngüsü ile toplam değerlerin hesaplanması, ortalamaya ulaşma, varyans hesaplama, medyan bulma ve minimum-maksimum değerlerini tespit etme yöntemlerini kod örnekleriyle göstermektedir. Son olarak, hesaplanan değerlerin daha anlaşılır bir şekilde görüntülenmesi için matrise isimlendirme yapılmaktadır.

      • youtube.com

    • R ile Kesirli Veri Analizi ve Görselleştirme Eğitimi

      Bu video, İzmir Bakaç Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği ikinci sınıf öğrencisi Sen Koçak tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir. Videoda R programlama dili kullanılarak kesirli veri analizi ve görselleştirme teknikleri adım adım gösterilmektedir. İçerik, veri çerçevesinin yüklenmesi, temel istatistik değerlerinin görüntülenmesi, eksik değerlerin kontrolü, korelasyon analizi ve çeşitli görselleştirme teknikleri (scatter plot, join plot, catplot, displot, violin plot, count plot) kullanılarak veri analizi yapma adımlarını kapsamaktadır. Eğitmen, petland, petle, sepland, sepulvet ve tür gibi değişkenler üzerinde örnekler vererek, veri setindeki ilişkileri ve dağılımları nasıl analiz edebileceğimizi göstermektedir. Ayrıca veri filtreleme, gruplama işlemleri ve istatistiksel değerlerin (ortalama, standart sapma, maksimum) hesaplanması gibi konular da ele alınmaktadır.

      • youtube.com

    • R Programlama ile Veri Analizi ve PCA Uygulaması

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan R programlama dili ile veri analizi eğitimidir. Eğitmen, Spotify şarkı verilerini kullanarak veri manipülasyonu, görselleştirme ve analiz adımlarını göstermektedir. Video, veri projesinin beş temel aşamasını kapsamaktadır: veri setlerinin içe aktarılması, veri manipülasyonu, veri görselleştirme, veri analizi ve PCA boyut azaltma tekniği uygulanması. İlk bölümde Deeplayer ve ggplot2 paketleri kullanılarak Spotify verileri manipüle edilir, görselleştirilir ve linear regression modeli oluşturulur. İkinci bölümde ise PCA teknikinin ne olduğu ve Spotify streaming verileri üzerinde nasıl uygulanacağı adım adım gösterilmektedir. Eğitim boyunca kod örnekleri ve sonuçları gösterilerek, R'de veri analizi yapmak isteyenler için temel bir rehber sunulmaktadır. Ayrıca PCA-Regression (PCR) modeli oluşturulması ve bu modelin orijinal modelle karşılaştırılması da videoda yer almaktadır.

      • youtube.com

    • R Programlama Dili ile Regresyon Modeli Parametre Tahminleri

      Bu video, bir eğitim serisinin ikinci bölümü olup, konuşmacı R programlama dilini kullanarak regresyon modelinin parametre tahminlerini anlatmaktadır. Video, regresyon modelinin parametre tahminlerini gerçekleştirmek için üç farklı yolu ele almaktadır: temel fonksiyonlardan yararlanmak, R paketlerinden faydalanmak ve kendi istatistik ve matematik bilgimize güvenerek algoritmayı kodlamak. Konuşmacı, zihin haritası kullanarak bu aşamaları açıklamakta ve özellikle temel fonksiyonların (base package) ve CRAN (Comprehensive R Archive Network) paketlerinin kullanımını örneklerle göstermektedir. Videoda ayrıca regresyon analizinde karşılaşılabilecek ekonomik sorunlar (spesifikasyon sorunu, değişen varyans ve otokollasyon) ve bunların nasıl kontrol edilebileceği de ele alınmaktadır. Konuşmacı, yeni başlayanlar için temel fonksiyonların ve paketlerin önemini vurgularken, akademik kariyer düşünenler için algoritmanın kodlanmasının gerekliliğini açıklamaktadır. Video, teorik bilgilerin ardından pratik bir uygulama ile devam edecektir.

      • youtube.com

    • R Programında Faktörler Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı R programında faktör kavramını anlatmaktadır. Video, faktör kavramının tanımı ve önemi ile başlayıp, faktörün alt kategorileri, faktör oluşturma yöntemleri ve faktörle ilgili işlemler hakkında bilgiler sunmaktadır. İçerikte faktör veri tipinin nasıl oluşturulacağı, is.factor fonksiyonu ile faktör olup olmadığını kontrol etme, levels fonksiyonu ile alt kategorileri görüntüleme ve faktör oluşturma için farklı yöntemler (factor fonksiyonu, as.factor fonksiyonu, sayısal verilere karakter atama) adım adım gösterilmektedir.

      • youtube.com

    • R ile FBI Suç Verisi Manipülasyonu Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan R programlama dilinde FBI'nin Amerika Birleşik Devletleri suç verilerini manipüle etme eğitimidir. Video, veri manipülasyonu için gerekli kütüphanelerin yüklenmesi ve FBI veri setinin incelenmesiyle başlayıp, veri manipülasyonu için üç temel aşamayı (ham verileri keşfetme, düzenli veri formatı ve veriyi analizler için hazırlama) kapsamaktadır. Eğitmen, veri setindeki gereksiz satırların silinmesi, değişken isimlerinin tanımlanması, eksik gözlemlerin düzeltilmesi, değişkenlerin kategorilere ayrılması ve veri formatının düzenlenmesi gibi temel veri manipülasyonu tekniklerini adım adım göstermektedir. Eğitim içeriğinde class, dim, structure, glimpse, head, tail, summary, mutate ve stringr gibi R fonksiyonları kullanılarak veri manipülasyonu işlemleri anlatılmaktadır. Ayrıca, veri setinin 2015-2016 yılları arasındaki verileri içermesi ve bunların nasıl filtreleneceği de gösterilmektedir. Video, veri manipülasyonu sonrası analizlere geçilebileceği bilgisiyle sonlanmaktadır.

      • youtube.com

    • Zaman Serisi Analizi ve R Programlama Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan, Arda ve Erkan Agaslan gibi katılımcıların da yer aldığı kapsamlı bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, zaman serisi analizi ve R programlama dilini kullanarak ekonometrik modelleri uygulama konusunda bilgi aktarmaktadır. Video, zaman serisi analizinde kullanılan temel teknikleri adım adım göstermektedir. İçerik, mevsimsellik testi, mevsimsellikten ayrılma, birim kök testi (ADF testi), durağanlık analizi, VAR (Vektörel Otoregresyon) modeli, etki-tepki fonksiyonları ve grafik oluşturma tekniklerini kapsamaktadır. Özellikle Gayri Safi Milli Hasıla (GSİH) ve Cari Açık (CA) gibi ekonomik seriler üzerinde örnekler verilmektedir. Eğitim, R programlama dilinde kullanılan çeşitli kütüphaneleri (adf, udf, cips, corplot, ggplot2) ve fonksiyonları detaylı olarak göstermektedir. Ayrıca, Google Colab platformunun kullanımı, veri bilimi kaynakları ve programlama için ipuçları da paylaşılmaktadır. Video, bir kitap projesi kapsamında hazırlanmış içeriklerin devamı niteliğindedir ve sonunda katılımcılara teşekkür edilerek sona ermektedir.

      • youtube.com

    • R Programında GGPlot2 ile Grafik Çizimi Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan R programlama dilinde GGPlot2 paketi kullanarak grafik çizimi konusunda kapsamlı bir eğitim içeriğidir. Video, GGPlot2 paketinin temel kavramlarını, GGPlot fonksiyonunun yapısını ve kullanımını adım adım anlatmaktadır. Eğitmen, mtcars veri seti üzerinde örnekler vererek grafik katmanlarının (layer) oluşturulması, geometrik elemanların (geom) kullanımı ve estetik özelliklerin (aes) ayarlanması konularını ele almaktadır. Ayrıca, büyük veri setlerinde yaşanan overplotting sorunu ve bunun çözümü de detaylı şekilde gösterilmektedir. Videoda ayrıca saçılım grafiklerinde çakışan değerlerin gösterimi, grafiklerin renk ve biçim değişikliği yapılması ve grafiklerin farklı formatlarda kaydedilmesi gibi pratik uygulamalar da sunulmaktadır.

      • youtube.com

    • R'de İki Değişkenli Görselleştirme Eğitimi

      Bu video, bir konuşmacının R programlama dilinde iki değişkenli görselleştirme yöntemlerini anlattığı kapsamlı bir eğitim içeriğidir. Video, kesikli ve sürekli veri türlerinin görselleştirilmesiyle başlayıp, çeşitli grafik fonksiyonlarının kullanımını adım adım göstermektedir. İlk bölümde geom_count, geom_bar, geom_point, geo_jitter ve geo_smooth gibi temel görselleştirme yöntemleri ele alınırken, ikinci bölümde geom smooth, geom density, geom hex, geom area, geom line ve geom step gibi daha ileri düzey fonksiyonlar gösterilmektedir. Eğitim boyunca Midwest, Star Wars, MPG ve Diamonds gibi örnek veri setleri kullanılarak, ggplot2 kütüphanesi ile grafiklerin nasıl oluşturulacağı ve özelleştirileceği detaylı olarak açıklanmaktadır.

      • youtube.com

    • R ile Optimizasyon İşlemi ve Sarıyer Makinesinde Çalıştırma Eğitimi

      Bu eğitim videosunda, İstanbul Teknik Üniversitesi İnşaat Fakültesi Hidrolik Bilim Dalında Araştırma Görevlisi Eyüp Ensar Başak ve Doç. Dr. Mehmet Cüneyt Demirel, R programı kullanarak optimizasyon işlemleri ve bunların Ulusal Yüksek Başarımlı Hesaplama Merkezi (UHE) ve Sarıyer makinesinde nasıl çalıştırılacağını göstermektedir. Video, iki ana bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde UHE'ye kayıt olma ve erişim için gerekli adımlar (OpenVPN ve SSH kurulumu) anlatılmakta, ardından Google'dan alınan bir optimizasyon problemi için R programında metahuristic optimizasyon algoritması kullanılarak minimum değer bulma işlemi adım adım gösterilmektedir. İkinci bölümde ise R algoritmasının market listesi oluşturma, boş makinaların listelenmesi, dosyaların çalışma ortamına aktarılması ve makineye iş verme süreci detaylı olarak anlatılmaktadır. Videoda ayrıca makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarının uzun süren işlemler için bu makinenin nasıl kullanılabileceği de açıklanmaktadır.

      • youtube.com

    • Çoklu Değişken Korelasyon Analizi Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı önce Python ile, ardından R programlama dilinde çoklu değişken korelasyon analizi yöntemlerini anlatmaktadır. Video, iki değişken arasındaki korelasyon analizinden sonra çoklu değişken korelasyon analizine geçiş yapmaktadır. İlk bölümde Python'da pandas, matplotlib ve pinguin kütüphaneleri kullanılarak korelasyon matrisi oluşturma, görselleştirme ve anlamlılık değerlerini hesaplama yöntemleri gösterilirken, ikinci bölümde R'de "correlation" ve "r correlation" fonksiyonlarının kullanımı, p değerlerinin yorumlanması ve güvenirlik parametrelerinin ayarlanması anlatılmaktadır. Eğitim, dört değişkenli bir veri seti üzerinden örnekler vererek, korelasyon matrisinin nasıl oluşturulacağı, sıcaklık haritası olarak nasıl görselleştirileceği ve p değerlerinin nasıl hesaplanacağı adım adım gösterilmektedir. Ayrıca, R'de "stars" parametresinin anlamlılık değerlerini nasıl etkilediği ve köşegenlerin üstünde kalan p değerlerinin anlamlılık düzeylerini nasıl gösterdiği de açıklanmaktadır.

      • youtube.com

    • R ile Lineer ve Çoklu Regresyon Analizi Eğitimi

      Bu video, Trende Akademi tarafından sunulan, R programlama dilini kullanarak regresyon analizi yapma konusunda kapsamlı bir eğitim içeriğidir. Video, regresyon analizinin temel kavramlarını açıklayarak başlıyor ve bağımlı-bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi örneklerle anlatıyor. Ardından basit lineer regresyon modelinin (Facebook reklam bütçesi ile satış miktarı arasındaki ilişki) kurulumu, katsayıların yorumlanması ve çoklu regresyon modelinin (YouTube, Facebook ve gazete reklam bütçelerinin satış miktarına etkisi) oluşturulması adım adım gösteriliyor. Son bölümde ise modelin uyum iyiliği, standart hata, R kare ve F istatistiği gibi performans metrikleri değerlendiriliyor. Eğitim boyunca lm fonksiyonu, summary, summary.coefficients ve predict gibi R komutları kullanılarak veri ön işleme, model kurma ve yorumlama adımları detaylı şekilde açıklanıyor. Video, Facebook reklam ücretlerine dayanarak satış tahmin etme örneği üzerinden pratik uygulamalar sunuyor.

      • youtube.com

    • R Programında Dış Veri Aktarımı Eğitimi

      Bu video, bir eğitim serisinin ikinci bölümü olup, R programında dışarıdan veri aktarımı konusunu anlatmaktadır. Video, CSV formatında veri aktarımı için gerekli ayarları (ondalık simgesi ve liste ayırıcı) göstererek başlıyor. Ardından veri dosyasının R'de nasıl yükleneceği, veri setinin nasıl inceleneceği ve belirli satır/sütunların nasıl seçileceği adım adım anlatılıyor. Iris veri seti üzerinden örnekler verilerek, names, dim, head, tail gibi temel R komutlarının kullanımı gösteriliyor. Video, bir sonraki bölümde daha detaylı istatistiksel analizlerin yapılacağı bilgisiyle sonlanıyor.

      • youtube.com

    • Birden Fazla Bağımlı Değişken İçin Eş Zamanlı MARS Tahmin Modeli Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan, R programlama dilini kullanarak MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) tahmin modeli geliştirme konulu bir eğitim içeriğidir. Video, birden fazla bağımlı değişken için eş zamanlı MARS modeli oluşturma sürecini adım adım anlatmaktadır. İçerikte Mersin ilinden elde edilen veri seti üzerinde Earth paketi kullanılarak model geliştirme, parametre ayarları, model uyum iyiliği ölçütleri hesaplama ve model yorumlama teknikleri gösterilmektedir. Eğitimde varyasyon katsayısı, RMS, Relative RMS, performans indeksi, belirleme katsayısı (R²), Akai bilgi kriteri gibi çeşitli model uyumluluğu testleri formüllerini ve hesaplamalarını içermektedir. Ayrıca Malik Asit, C Vitamini ve O Kumarik gibi bağımsız değişkenlerin TC değerine etkisini hesaplamak için Mars modelinin nasıl kullanılacağı da gösterilmektedir.

      • youtube.com

    • RQDA Kurulum Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı RQDA (R Qualitative Data Analysis) programının kurulumunu adım adım göstermektedir. Video, RQDA'nın kurulum sürecini detaylı olarak anlatmaktadır. Kurulum aşamaları sırasıyla GTK Plus, R programlama dilinin kurulumu, RQDA'nın kurulumu ve son olarak RQDA'nın çalıştırılması olarak ilerlemektedir. Konuşmacı, bir önceki derste RQDA'nın ne olduğunu ve metin belgelerinin analiz edildiğini hatırlatmakta, bir sonraki derste proje oluşturma, kodlama ve çıktı alma işlemlerini göstereceğini belirtmektedir.

      • youtube.com

    • R'de Monte Carlo Simülasyonu Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan R programlama dilinde Monte Carlo simülasyonu yapma konulu bir eğitim içeriğidir.. Video, Monte Carlo simülasyonunun ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve ardından üç farklı örnek üzerinden uygulamalı olarak gösteriyor. İlk örnek normal dağılım için veri simülasyonu, ikinci örnek pi değerini Monte Carlo yöntemiyle hesaplama ve üçüncü örnek regresyon analizinde parametre varyasyonlarını simüle etme konularını kapsamaktadır. Ayrıca doğrusal regresyonda kullanılan alfa ve beta parametrelerinin aralıkları ve makine öğrenmesinde kullanılan bootstrapping tekniği hakkında bilgiler verilmektedir.. Her örnek için R kodları gösteriliyor ve sonuçlar açıklanıyor, böylece izleyiciler Monte Carlo simülasyonlarının nasıl uygulanacağını ve istatistiksel tahminlerin nasıl yapılacağını öğrenebilirler.

      • youtube.com
  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor