Forcats Kütüphanesi 1

Forcats Kütüphanesi Forcats kütüphanesi faktörler ile ilgili olan bir kütüphanedir. Faktörler, kategorik değişkenleri seviyeler halinde depolayan bir R’ nesnesidir ve faktörlerde sıralama önemlidir.

Yukarıda da gördüğümüz üzere 2 çeşit cinsiyet vardır; Erkek ve Kadın. Verimizin sınıfı ise karakterdir.

karakter sınıfında olan verimizi faktör sınıfına geçirdiğimizde ise bize levels (seviyeler) olarak “E” ve “K” değerlerini […]

Herkes İçin Veri Okuryazarlığı #3

Bölüm 3: Herkes İçin Veri Okuryazarlığı‘nın bir önceki bölümünde temel kavramlardan ziyade teorik olarak merkezi eğilim ölçülerinden bahsedilmişti. Daha önceki bölümlerde ifade etmiş olduğum gibi serinin temel akışı için yararlandığım kaynak; Turkcell’in Geleceği Yazanlar  web sitesindeki Vahit Keskin’in Veri Okuryazarlığı eğitim programıdır. Dağılım Ölçüleri olarak tek bir başlık altında toplanmasının doğru olmayacağına karar verdim bu […]

Temel İstatistik Bilgileri Serisi 3

Tekrardan herkese merhaba. İstatistik dünyasının büyük önem kazandığı bu zamanda, insanlara İstatistik olarak bir şeyler katmayı hedefliyor ve bu seriyi o sebepten oluşturmuştum. Sizden aldığım güzel geri dönüşler ile birlikte devam ediyorum. Bugün giriş kısmında ölçeklendirmelerden bahsetmek istiyorum. Ardından arkası gelecek şekilde devam edeceğim. Değişkenler dört düzeyde ölçeklenebilir: 1 – Sınıflama Ölçeği 2 – Sıralama […]

Veri Madenciliği nedir? Endüstri mühendisliğinde veri madenciliğinin önemi nedir?

Veri Madenciliği (Data Mining) Nedir? Veri madenciliği, büyük miktarlarda bilginin toplanması ve içerisinden yararlı bilgilerin ayrıştırılmasıdır. Veriler işlenmediği sürece bir değer taşımazlar, yığın halinde yer alan tüm veriler işlenerek bilgiye dönüştürülür. Bilgisayar ortamında yer alan yığınla veri, veri madenciliği ile anlam kazanır ve ileriye yönelik olarak doğru tahminlerde bulunulmasını kolaylaştırır. Veri madenciliğinin temel amacının, şirketlerin […]

Temel İstatistik Bilgileri Serisi 2

Önceki bölümde ufaktan bir giriş yaparak istatistiksel kavramlara değinmiştim. Bugün yazımda da aynı şekilde tanımlamalar ve onların ne anlamlara geldiklerinden bahsederek başlayacağım. Herkesin bildiği gibi veri bilimi mesleği bir kodlama işi değildir. Aslında arka planı yoğun bir matematik ve istatistik bilgisine dayanmaktadır. Tanımlara ufaktan başlamak istiyorum. Örneklem Uzayı : Bir deneyin örneklem uzayı, o deneyin […]

İstatistiksel Önyargı ve Yapay Zeka

  Artık hepimizin farkında olduğu bir şey var; Veri 21. yüzyılın petrolü ve gelecekteki başarının anahtarıdır. Bu noktada da veriler, güçlü bir yapay zeka için hayati yakıttır. Veri bilimcilerin  yapay zeka algoritmalarını doğru verilerle beslemek ve eğitmek için verileri kullanılabilir formda sunmak adına önemli sorumlulukları vardır. Ayrıca verilerde gerekli tutarlılık seviyesini elde etmek için veri […]

Doğrusal (Lineer) Regresyon

Regresyon analizi, istatistik ve makine öğreniminde en önemli alanlardan biridir. Birçok regresyon yöntemi mevcuttur. Doğrusal regresyon da bunlardan biridir. Regresyon Nedir? Regresyon değişkenler arasındaki ilişkileri ortaya koyan ve buna göre tahminler üretilmesini sağlayan istatistiksel bir ölçümdür. Örneğin, bir şirkette çalışanları gözlemleyerek maaşlarının deneyim, eğitim seviyesi, rol, çalıştıkları şehir vb. özelliklere bağlı olarak nasıl değiştiğini anlayabiliriz. […]

istatistik bölümü tercihi – lisans

İstatistik lisans Programı nedir? Öncelikle söylemek gerekir ki “istatistik ve bilgisayar bilimleri” ve “istatistik” bölümleri genellikle aynı müfredata sahip oluyor. Yani aşağıda yazdıklarımı iki bölüm içinde değerlendire bilirsiniz. İstatistik en temel anlamıyla olaylar, nesneler ve bunlar arasındaki ilişkileri veri toplayarak anlamaya çalışan alandır. Yani işiniz veri ile ve aşağıda saydığın 4 soru ile ilgileneceksiniz öğrenim […]

Temel İstatistik Bilgileri Serisi

Öncelikle merhaba ben Taner, İstatistik Bölümü 1.sınıf öğrencisiyim. Öğrendiklerimi ve öğrenmeye devam ettiğim şeyleri sizlerle paylaşarak bilgiyi yaymak istedim. İstatistik, belirli bir amaç için veri toplama, tablo ve grafiklerle özetleme, sonuçları yorumlama, sonuçların güven derecelerini açıklama, örneklerden elde edilen sonuçları kitle için genelleme, özellikler arasındaki ilişkiyi araştırma, çeşitli konularda geleceğe ilişkin tahmin yapma, deney düzenleme […]

Herkes İçin Veri Okuryazarlığı #2

Bölüm 2: Herkes İçin Veri Okuryazarlığının 1. Bölümünde Temel Kavramlardan bahsedilmişti. Serinin temel akışı için yararlandığım kaynak Turkcell’in Geleceği Yazanlar web sitesindeki Veri Okuryazarlığı eğitimi olacağından “Veri Okuryazarlığına Giriş” konularını Vahit Keskin bu şekilde listelemiştir. Temel Kavramlar Merkezi Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri İstatistiksel Düşünce Serinin 2. Bölümünde de serinin devamı olan Merkezi Eğilim Ölçülerinden; en […]

Herkes İçin Veri Okuryazarlığı

Öncelikle verinin hayatımızdaki yeri ve öneminden yola çıkarak Herkes İçin  Veri Okuryazarlığı serisi başlatmaya karar verdim. Temel Seviye olacağı için herkesin yararlanabileceğini düşünüyorum. Bu yazının seri şeklinde olmasının nedeni konuların belli bir parçaya ayrılması ve siz okuyucuları sıkmamak istediğimdendir. Yazının birinci bölümünü temel kavramlar oluşturacaktır. Veri Okuryazarlığı öylesine önemli ki ülkemizde de veri okuryazarlığını destekleyen […]

Data Science Earth

Data Science Earth ekibi, üst düzey Veri Bilim çözümleri üretmek amacı ile toplanmış akademisyenler ve uzmanlardan oluşmaktadır. Öncelikli olarak veri bilincini geliştirmeyi ve küreselleşen rekabet ortamında verinin gücünün doğru kullanılmasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Sponsor

QuestionPro 35 farklı soru seçim özelliği ile anket çalışmalarımıza güç katmaktadır.