Kıbrıs Data Mining with R Eğitimi

Herhangi bir ön koşul yoktur.

Bu eğitime verilerdeki bilgileri bulmak amacıyla veri madenciliği tekniklerini öğrenmek isteyen ve en azından istatistik ve programlama deneyimi olan herkes katılabilir.

• RStudio ortamının nasıl yapılandırıldığı ve R paketlerinin nasıl yüklendiği
• Temel matematik, veri türü, vektör ve çağrı fonksiyonları gibi temel R unsurlarının nasıl kullanıldığı
• Veri çerçeveleri, listeler ve matriksler gibi gelişmiş veri yapılarının nasıl kullanıldığı
• Temel R grafiklerinin nasıl kullanıldığı
• Temel R istatistikleri, korelasyon ve ortak değişimin nasıl kullanıldığı
• Basit lineer regresyon, mantıksal regresyon gibi lineer modellerin nasıl kullanıldığı
• Karar ağaçları ve Random Forests gibi lineer olmayan modellerin nasıl kullanıldığı
• K-means kullanılarak kümelendirmenin nasıl uygulandığı
• Model tanılarının nasıl tamamlandığı

Modules:

• Introduction to RStudio
• R Basics
• Introduction to Data Mining in R
• Classification and Clustering Models in R
• Summary

Module 1 Overview

• What is R?
• What is RStudio?
• Why use RStudio?
• Navigating RStudio
• What are packages?
• How to install packages
• Hands-on Exercises

Module 2 Overview

• R Math
• Data Types
• Working with Data
• Loading Data
• Writing Data
• Data Structures
• Hands-on Exercises

Module 3 Overview

• Overview of Data Mining and Data Science
• Exploratory Data Analysis
• Base Graphics in R
• Linear Regression
• Logistic Regression
• Hands-on Exercises

Module 4 Overview

• Decision Trees
• Clustering
• Model Diagnostics
• Hands-on Exercises

Module 5 – Summary

• Skills Review