R ile Veri Analizi

Eğitim Programının Adı R ile Veri Analizi
Eğitim Programının Amacı R yazılımını kullanarak veri üzerinde programa dahil edilen istatistiksel ve psikometrik işlemlerin yapılabilmesini sağlamaktır.
Eğitim Programının İçeriği Modül 1: R Yazılımının Temelleri (7.Mart-10.Mart-2022)

(3 saat x 4 gün = 12 saat) (Pzrts.-Salı-Çarş.-Perş) (Her gün 18:00-21 arası)

Modül 2: R ile Veri Görselleştirme (14.Mart-16.Mart-2022)

(3 saat x 3 gün = 9 saat) (Pzrts.-Salı-Çarş) (Her gün 18:00-21 arası)

Modül 3: R ile Çok Değişkenli İstatistik (21.Mart-24.Mart-2022)

(3 saat x 4 gün = 12 saat) (Pzrts.-Salı-Çarş.-Perş) (Her gün 18:00-21 arası)

Modül 4: R ileTemel Çıkarımsal İstatistik (28.Mart-1.Nisan-2022)

(3 saat x 5 gün = 15 saat) (Pzrts.-Salı-Çarş.-Perş-Cuma) (Her gün 18:00-21 arası)

Modül 5: Sosyal Bilimlerde Kullanılan Makine Öğrenme Algoritmaları

(4.Nisan – 7.Nisan -2022)

(3 saat x 4 gün = 12 saat) (Pzrts.-Salı-Çarş.-Perş) (Her gün 18:00-21 arası)

Eğitim Programının

Hedef Kitlesi

1. Temel istatistik içerikli en az bir ders almış olan,
2. En Az Yüksek Lisans Düzeyi tamamlamış ve bir  istatistik dersi almış olan ile Doktora eğitimine devam eden veya doktorasını tamamlamış olan sosyal ve fen bilimlerindeki araştırmacılar.
Eğitim Programının

Öğrenme Hedefleri

 

1.1. R ve Rstudio’nun kurulumu yapar. Rstudio ara yüzünü tanır ve paket programların kurulumunu gerçekleştirir.
1.2. R’da veri yapılarını kavrar, veri yapılarını uygulanacak işlemleri bilir ve uygular.
1.3. R’a farklı formatlarda veri aktarabilir. R’da oluşturulan verileri dış ortama aktarır.
1.4. Dplyr paketi ile veri düzenleme amacıyla kullanılabilecek fonksiyonları tanır ve amacı doğrultusunda uygun fonksiyonu kullanır.
1.5. Kişisel tanımlı fonksiyon yazmada dikkat edilecek hususları kavrar ve temel fonksiyonları yazar.
1.6. apply() ailesi ile farklı veri türlerinde işlemler yapar.
2.1. ggplot2 paketi ile değişken türüne uygun grafik oluşturur ve bileşenlerini düzenler.
2.2. Oluşturulan grafiği belirli bir değişkene göre renklendirir.
2.3. Birden fazla grafiği tek bir grafikte birleştirir.
2.4. plotly ve ggraph paketleri ile değişken türüne uygun etkileşimli grafik oluşturur ve bileşenlerini düzenler.
3.1. Ölçek geliştirme sürecindeki basamakları kavrar.
3.2. Ölçek uyarlama sürecindeki adımları açıklar.
3.3. Ölçek geliştirme ve uyarlama sürecindeki farklılıkları analiz eder.
3.4. Ölçek geliştirme ve uyarlama sürecinde kullanılabilecek geçerlik ve güvenirlik analizlerini ana hatlarıyla bilir.
3.3. “psych” paketi kullanılarak güvenirlik analizlerini gerçekleştirir.
3.4. “psych” paketi ile açımlayıcı faktör analizi uygulaması yapar.
4.1 Farklı değişken türleri için korelasyon katsayılarını hesaplayabilir.
4.2. Farklı gruplardan elde edilen ortalamaları bir ve birden fazla bağımsız değişkene göre karşılaştırır.
4.3. Aynı gruptan elde edilen ölçüm ortalamalarını bir bağımsız değişkene göre karşılaştırır.
5.1. Makine öğrenme algoritmalarını ve temel kavramlarını bilir.
5.2. “neuralnet” ve “caret” paketi kullanılarak yapay sinir ağı uygulamaları gerçekleştirir.
5.3. “rpart”, “RWeka”, “rattle” paketlerini kullanarak karar ağacı modelleri oluşturur ve görselleştirir.
5.4. Regresyon ağaçları, Naif bayes, K en yakın komşu, K ortalamalar algoritmalarını kullanarak uygulamalar yapar.
Katılımcıların Seçiminde Aranacak Ölçütler
  • R Yazılımının Temelleri modülü (1. Modül) sonraki modülleri alabilmek için ön koşuldur.
  • Bu modülü katılımcılar program başlamadan önce yapılacak olan yeterlilik sınavında başarılı olmaları halinde almayabilirler.

Açıklama

Katılımcıların Seçiminde Aranacak Ölçütler R Yazılımının Temelleri modülü (1. modül)  sonraki modülleri alabilmek için ön koşuldur. Bu modülü katılımcılar program başlamadan önce yapılacak olan yeterlilik sınavında başarılı olmaları halinde almayabilirler.
Başvuru Koşulları ve Kabulü Doktora öğrencisi olduğunun ya da mezunu olduğunun belgelendirilmesi koşulu aranacaktır.

Ön Başvuru ve Kesin Kayıt: https://idusem.idu.edu.tr/ adresinden ön başvuru yapılacaktır.

Ücret ödendikten sonra kesin kayıtlar yapılacaktır.

Katılımcı Sayısı Minimum 10 kişi             Maksimum 20 kişi
Eğitim Programının Süresi 60 Saat      5 Hafta       Hafta içi

Ders programı yayınlanacaktır.

Eğitim Programının Planlanan Tarihi Öngörülen Başlama Tarihi: 7 Mart 2022

Öngörülen Bitiş Tarihi: 7 Nisan 2022

Eğitim Programının Yeri ve Özellikleri  Microsoft Teams Eğitim Programı üzerinden online/çevrimiçi olarak yapılacaktır.
Eğitim Programı İçin Gerekli

Araç ve Gereçler

1. Bilgisayar ve internet bağlantısı
Ödeme Şekli ve Hesap Bilgileri  İzmir Demokrasi Üniversitesi Döner Sermaye İşletme Müdürlüğü Ziraat Bankası Fahrettin Altay/İzmir Şubesi (Şube Kodu: 1533) 1533-87769481-5005

IBAN NO: TR48 0001 0015 3387 7694 8150 05

 

Katılım ücretlerinin belirtilen hesaba yatırarak, dekontların 25 Şubat 2022 tarihine kadar sem@idu.edu.tr adresine gönderilmesi ya da elden teslim edilmesi gerekmektedir. https://idusem.idu.edu.tr/  adresindeki sanal POS’tan Kredi kartıyla ödeme yapılabilmektedir.

Eğitim Programına Devam Zorunluluğu  % 90

(Yönetmelik gereği sertifika programlarında en az % 80 devam zorunluluğu aranır.)

Eğitim Programı Sonunda Verilmesi Düşünülen Belge Türü Katılım Belgesi
Program Ücreti 1. Modül (12 saat): 180 TL (KDV Dahil)

2. Modül (9 saat): 135 TL (KDV Dahil)

3. Modül (12 saat): 180 TL (KDV Dahil)

4. Modül (15 saat): 225 TL (KDV Dahil)

5. Modül (12 saat): 180 TL (KDV Dahil)

Tüm modüller toplam: 900 TL  (KDV Dahil)

Son ücret yatırma tarihi: 1 Mart 2022

Dekont açıklama bilgisine TC kimlik no ve eğitim modu sayısı bilgisi eklenmelidir.

Eğiticiler ve Nitelikleri

(Sorumlu program koordinatörü dahil tüm eğitimciler belirtilmelidir.)

 

Unvanı, Adı Soyadı Kurumu / Birimi Uzmanlık Alanları
Sorumlu ve Eğitmen,

Neşe Güler

İzmir Demokrasi Üniversitesi/ Eğitim Bilimleri Bölümü Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme
Sorumlu ve Eğitmen,

Kübra Atalay Kabasakal

Hacettepe Üniversitesi/

Eğitim Bilimleri Bölümü

Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme
Sorumlu ve Eğitmen,

Burak Aydın

Ege Üniversitesi/

Eğitim Bilimleri Bölümü

Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme
Eğitmen, Sungur Gürel Siirt Üniversitesi/

Eğitim Bilimleri Bölümü

Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme
Eğitmen, Eda Akdoğdu Bartın Üniversitesi/

Eğitim Bilimleri Bölümü

Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme
Eğitmen, Hüseyin Yıldız Millî Eğitim Bakanlığı Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme
Eğitmen Meltem Yurtçu İnönü Üniversitesi/

Eğitim Bilimleri Bölümü

Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme
Eğitmen Mustafa İlhan Dicle Üniversitesi / Matematik ve Fen Bil. Eğitimi Bölümü Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme
Eğitmen Eren Can Aybek Pamukkale Üniversitesi /

Eğitim Bilimleri Bölümü

Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme

 

İncelemeler

Henüz inceleme yapılmadı.

“R ile Veri Analizi” için yorum yapan ilk kişi siz olun

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir