[email protected] +994997971227
Yüksək keyfiyyətə zəmanət

Data Science with R

Əsas səhifə >Təlimlər >Data Science with R
Təlimçi-Mentor:
Kamal Mirzəyev
Təlimin qiyməti:
300 azn (aylıq)
Təlimin müddəti:
3 ay (70 saat)
Tələbələr üçün:
200 azn (aylıq)
"R ilə Data Science" təlimində R ilə tətbiq olunan, analiz və modelləşmədə ən çox istifadə olunan müxtəlif data analitikası texnikalarını mənimsəmiş olacaqsız.

Təlim haqqında

"R ilə Data Science" təlimi sizə R ilə tətbiq olunan, analiz və modelləşmədə ən çox istifadə olunan müxtəlif data analitikası texnikaları üzrə bacarıqlar qazandırmaq üçün dizayn olunmuşdur.

Proqramın Əhatəsi: Data Science, Data Analitikası, Data Mining, Statistika, Ekonometrika, Marketinq Araşdırmaları, Araşdırma Metodları kimi sahə bilgiləri və R proqramı ilə praktiki tətbiqi.

Təlimçi haqqında

Kamal Mirzəyev, Qafqaz Universiteti İqtisadiyyat və İdarəetmə fakültəsinin bakalavr dərəcəsini kafedra birincisi və fərqlənmə diplomu ilə bitirmişdir. Avropa Birliyinin Erasmus KA1+ proqramı çərçivəsində İtaliyanın L`Aquila unversitetində təhsil almış və universiteti ən yüksək qiymətlərlə tamamlamış eyni zamanda UNEC-də Strateji İdarəetmə ixtisası üzrə magistr dərəcəsini fərqlənmə diplomu ilə tamamlamışdır. Hazırda ÜNEC-də doktorantura təhsilini davam etdirir.

Kamal Mirzəyev bir çox şirkətlərdə Data Analitikası üzrə baş mütəxəsis, şöbə rəhbəri və departament rəhbəri vəzifələrində çalışmışdır. Hal-hazırda Azərbaycan Kredit Bürosunda "Data Analytics and Predictive Modelling"-in rəhbəri vəzifəsində çalışır və universitetlərdə tədris prosesini həyata keçirir.

Təlimin auditoriyası

Data Science, Data Analitikası, Biznes Analitikası, Müştəri Əlaqələrinin İdarə Olunması (CRM), Marketing Research, Maliyyə Analitikası və Risklərin İdarə Olunması kimi sahələrdə çalışmaq istəyənlər və çalışanlar.

Təlimin proqramı

Introduction to R 

  • R basics (variables, logical operators, etc.) 
  • Vectors,  Matrices, Factors, Lists
  • Importing and exporting data frames, data types
  • Conditional Statements (If, else and else if statements)
  • For and while loops
  • Apply family

Introduction to R tidyverse package

  • dplyr
  • tidyr
  • ggplot
  • magrittr
  • flexdashboard
  • R markdown

Introduction to Data Science

  • Data Science, Statistics, and Machine Learning
  • Descriptive Statistics (mean, median, mode, variance, standard deviation)
  • Exploratory Data Analysis (Univariate, Bivariate analysis, etc.)
  • Visualisation: Box-Plot, Histogram, Scatter plots and etc.
  • Missing Data: Imputation methods
  • Multicollinearity, Expectation, Variance, Correlation & Covariance, Outliers
  • Confounding variables & Interaction effects
  • Normal Distributions, Standardize Normal distribution & Central Limit Theorem 

Inferential Statistics

  • Descriptive Statistics vs Inferential statistics
  • Populations, parameters, samples in inferential statistics
  • Point Estimates and Confidence Intervals
  • One-way and two-way ANOVA, MANOVA
  • Hypothesis Testing : Null and Alternative hypothesis, Decision Making
  • T-test for one sample and two sample proportion, Paired T-tests

Nonparametric Statistics

  • What is nonparametric statistics? 
  • The Sign Test
  • The Wilcoxon Signed-Rank Tests
  • The Kruskal Wallis Test
  • Spearman Rank Correlation Test

Linear Regression Modelling

  • Simple & Multiple Linear Regression Models
  • Assumptions of the Multiple Linear Regression
  • Standard Deviation of random errors, Coefficients
  • Model Validation techniques (Stepwise Regression,  Goodnes-of-Fit test, Cross Validation)
  • Nonlinear Regression

Introduction to Machine Learning 

  • Supervised & Unsupervised learning
  • Classification
  • Logistic Regression
  • Decision Trees, XGBoost and Random Forest
  • Clustering Analysis: K-means clustering
  • K Nearest Neighbors

Step to Business World

  • Data Scientist CV Preparation

  • Interview preparation

Onlarla Data SoCool tələbəsi hazırda aparıcı şirkətlərdə və dövlət qurumlarında çalışır. Növbəti siz ola bilərsiniz. #PeşəkarDataTəhsili

Dərslər hansı saatlarda keçirilir?

Həftədə iki dəfə keçirlən dərslər həm işləyən, həm tələbələrə uyğun olması üçün həftə içi iş saatlarından sonra və həftə sonu keçirilir.  

Bu sahədə yeniyəm, hansı təlimdən başlamalıyam?

Qeyd edək ki, sıfırdan bu sahədə karyera qurmaq istəyirsinizsə, dərslərə başlamaqdan öncə Karyera Məsləhətçisi tərəfindən sizə Peşəkar İnkişaf Planı hazırlanacaq və bu plan üzrə peşəkar bacarıqlar əldə edəcəksiniz.
Data Science sahəsində karyera qurmağınız üçün ilk öncə hər bir Data Scientistin bilməli olduğu databaza ilə işləmə bacarıqlarını əldə etmək üçün Oracle Database SQL təliminə qoşulmağınız tövsiyə olunur. Daha sonra Data Science üçün əsas önəmli olan güclü statistik baza formalaşdıra, statistik analizlər və modellər qurmağı öyrənə və bu bacarıqları tətbiq etməyi mənimsəyəcəyiniz "R ilə Data Science" və ya "Python ilə Data Analitikası" təlimimizə qoşula bilərsiniz. Daha sonra isə Üçüncü önəmli mərhələ isə Business Intelligence öyrənməkdir. Professional Visualization and Reporting with Power BI təlimini qoşularaq datanın vizuallaşdırılması bacarıqlarına da tam hakim ola bilərsiniz. Qeyd edək ki, tədris proqramlarımız həm yerli, həm xarici bazar perspektivləri üçün hazırlandığından hər üç təlimi bitirdikdən sonra bu bacarıqlarla ölkəmizlə yanaşı həmçinin, Avropa ölkələri və Amerikada da bu sahədə çalışmağınız üçün kifayət bilik və bacarıqlara sahib olacaqsınız. 

Dərslər praktikidir mi?

Dərslər Layihə əsaslı təhsil metodunda tədris edildiyi üçün bütün dərslər praktikidir və buna görə də, dərslərə komputer gətirməyiniz tələb olunur. Təlim proqramının sonunda öyrəndiyiniz bilik və bacarıqlara əsasən təqdim edilmiş biznes probleminin həllinə uyğun Capstone layihə tapşırığı üzərində işləyəcəksiniz.

Təlimə qoşulmaq üçün ilkin bilik tələb olunur mu?

Xeyr, təlim sıfırdan başlayanlar üçün dizayn olunduğundan başlamaq üçün ilkin bilik tələb olunmur.