R Programlama Dili ile Veri Madenciliği Seminerleri: SEMİNER

AMAÇ: Günümüzde büyük veriden (big data) ileriye dönük öngörülerde bulunma, çıkarım yapmayı sağlayacak gizli örüntüleri elde edebilme önem taşımaktadır. Veri madenciliği fazla miktardaki veri arasından işe yarar bilginin çıkarılabilmesi için çeşitli teknikler sunmaktadır. Bu seminerde, veri madenciliğinin sınıflandırma konusunda sıkça kullanılan tekniklerinden Basit (Naive) Bayes algoritması ele alınarak, algoritmanın R Programlama Dili ile uygulaması, analiz sonuçlarının yorumlanması, performans değerlendirme ve sonuçların görsel biçimde sunulması amaçlamıştır. Aynı zamanda katılımcılar seminerde, örnek uygulama üzerinden R diliyle RStudio’da Basit (Naive) Bayes algoritmasını nasıl uygulayabileceklerini kişisel bilgisayarlarında öğrenme fırsatı bulacaktır.
HEDEF KİTLE: Veri Madenciliği ile ilgilenenler, IT yöneticileri ve çalışanları
EĞİTMEN:
Prof. Dr. M. Erdal BALABAN

ÖN KOŞULLAR:
Katılımcıların R Programlama Dili bilgisinin olması gerekmemektedir. Seminerde katılımcılara bilgisayar verilmeyeceğinden, kişisel bilgisayarlarını getirmeleri önemle rica olunur. Katılımcıların seminer öncesinde kişisel bilgisayarlarına,
Java (https://iava com/tr/download/lf
R 3-2.2 (https://cran-r-project.org/bin/windows/base/) ve
RStudio (httos //www. rstudio.com/products/rstudio/downloadl yükleyerek eğitime hazırlıklı gelebilirler.
Katılımcı sayısı sınırlı olduğundan önceden kayıt yaptırmak gereklidir.
SEMİNER PROGRAMI
09:00-09:30 Kahvaltı
09:30 – 10:45 Veri Madenciliğine Giriş, Sınıflandırma, Sınıflandırma Süreci
10:45 ~ 11:00 Çay-Kahve Arası
11:00 -12:30 Veriyi Anlama, Veri Ön İşleme, Modelleme (Basit (Naive) Bayes Algoritması), Performans Değerlendirme Yöntemleri ve Performans Değerlendirme Ölçüleri, R Dili Yapısı
12:30 -13:30 Öğle Yemeği
13:30 -14:45 Veri Madenciliğinin R Programlama Dili ile

Uygulaması:
Veri setini tanıma, veri setinde bulunan nitelikler arasındaki ilişkilerin araştırılması, normalizasyon, uc değerler (outliers), kayıp değerler (missingvalues), niteliklerin grafikler ile görselleştirilmesi, Basit (Naive) Bayes Algoritması ile modelleme, performans değerlendirme, sonuçların yorumlanması
14:45 -15:00 Çay-Kahve Arası
15:00-16:30 Katılımcıların eğitmenler esliğinde uygulamayı bireysel olarak gerçekleştirmesi
BAŞVURU ve DETAYLI BİLGİ:
TBD İstanbul Şubesi
Caferağa Mahallesi Gn. Asım Gündüz Caddesi (Bahariye Caddesi) Adliye Palas Apartmanı No:72 Kat:l Daire:l Kadıköy İstanbul
Tel: 0216 337 70 41

Fax: 0216 337 70 09

E-posta: ist@tbd.org.tr

Arkadaşlarınızın arasında ilk siz paylaşın..Share on Facebook
Facebook
Share on Google+
Google+
Tweet about this on Twitter
Twitter
Share on LinkedIn
Linkedin
Facebook
Twitter