R ile Regresyon Analizi: Veri İlişkilerini Anlama
Temel ve modern R iş akışlarını kullanarak doğrusal modeller oluşturmayı, istatistiksel ilişkileri yorumlamayı ve veriye dayalı tahminler yapmayı öğrenin.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Değişkenlerin nasıl etkileşimde bulunduğunu anlamak, veri analizi ve tahmin modellemesinin temel taşıdır. Bu metin tabanlı kurs, R programlama dilini kullanarak regresyon analizinin temel prensiplerini adım adım açıklar ve sizi temel istatistiksel kavramlardan pratik model değerlendirmesine kadar götürür. Gerçek dünya veri senaryolarını kullanarak örüntüleri belirlemeyi, ilişkileri ölçmeyi ve güvenilir tahminler yapmayı öğreneceksiniz.
Açık açıklamalar ve yapılandırılmış kod örnekleri aracılığıyla, regresyon modellerini çalıştırmak, teşhis etmek ve iyileştirmek için gereken pratik becerileri geliştireceksiniz. Bu kurs, iş akışınızın güncel endüstri standartlarıyla uyumlu olmasını sağlayarak, tidyverse entegrasyonu ve tidy model özetleri dahil olmak üzere modern R uygulamalarına odaklanmaktadır.
Öğrenecekleriniz:
- Doğrusal ve çoklu regresyonun arkasındaki temel matematiksel kavramları anlayın
- R'da regresyon analizi için veri kümelerini içe aktarın, temizleyin ve hazırlayın
- Standart R formüllerini kullanarak doğrusal regresyon modelleri oluşturun ve yorumlayın
- Artıklar ve R-kare kullanarak model uyumunu ve istatistiksel anlamlılığı değerlendirin
- Model çıktısını temizlemek ve biçimlendirmek için modern tidyverse araçlarını uygulayın
- Çoklu doğrusallık gibi yaygın regresyon sorunlarını teşhis edin ve ele alın
- Eğitilmiş regresyon modellerinizi kullanarak yeni veriler için sonuçları tahmin edin
Temel tanımlar ve istatistiksel terminoloji ile başlayan kurs, basit doğrusal modellerden çoklu regresyona ve model teşhisine doğru sıralı bir şekilde ilerler. Yapılandırılmış açıklamaları okuyacak, kod bloklarını analiz edecek ve kendi hızınızda istatistiksel çıktıları yorumlama pratiği yapacaksınız.
Bu kurs, sıfırdan regresyon analizi öğrenmek isteyen yeni başlayanlar, veri meraklıları ve analistler için tasarlanmıştır. İleri düzey istatistik veya derin programlama konusunda önceden deneyim gerekmemektedir, ancak R sözdizimi ile temel düzeyde aşinalık faydalı olacaktır. Bugün veri modelleme becerilerinizi oluşturmaya başlayın.
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
2 sa 30 dk pratik içerik
Yorumlar
Henüz yorum yok — deneyimini ilk paylaşan sen ol.
Diğer öğrenciler şunları da aldı
🌟 Öğrencilerin tercihi
🎓 Sertifikalı
R, Bilimsel Araştırma için: Veri Analizi ve Görüntüleme
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
🏆 En popüler
🎓 Sertifikalı
Veri Bilimi, Makine Öğrenmesi ve Parlak Uygulamalar için R Programlama
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
🏆 En popüler
🎓 Sertifikalı
R'de Pratik Veri Bilimi: Gerileme, Tahmin ve Metin Madenciliği
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
💼 İşe hazırlayan
🎓 Sertifikalı
R ile İstatistiksel Temeller
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.
Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji
Tasarım
Finans
Pazarlama
Sağlık
Eğitim
Konaklama
Üretim