Anasayfa / Excel / Yeniden Başlıyoruz (Yeni Yıl Hediyesi Olabilir!)

Yeniden Başlıyoruz (Yeni Yıl Hediyesi Olabilir!)

GİRİŞ

Herkese tekrardan merhaba,

Aralık ayından bu yana içerik üretmediğimi LinkedIn ve Twitter hesaplarım üzerinden duyurmuştum. Ayrıca Medium hesabımda ise bu konu ile üç bölümlük bir seri yazdım. Artık bu sessizliği bozmanın zamanı geldi. Yeni ve güncel içerikler ile tekrar sizlerle birlikte olmanın mutluluğunu yaşıyorum diyebilirim.

Ben Cemal. Veri Bilimi Okulu YouTube sorumlusu ve veri odaklı çözümlere tutkun bir veri bilimi araştırmacısıyım. KNIME ile Uygulamalı İstatistik adlı seri içeriklerini üretiyordum ve 100 aboneyi geçtiğimizde içerikleri daha kaliteli oluşturmak adına aralık ayını yeni yıl planı olarak değerlendirirp 2019 yılındaki paylaşılacak serilerin planlarını hazırladım.

Şimdi bu plana bağlı olarak ilk iki seriden sizlere bahsetmek istiyorum: Veri Bilimi için İstatistik ve KNIME ile İstatistik! 🙂

Şimdi gelin, hep birlikte bu seride neler olacak onlara bir bakalım.

VERİ BİLİMİ İÇİN İSTATİSTİK

Bildiğiniz üzere KNIME ile Uygulamalı İstatistik serisi anlatmaktaydım. Önce teoriğini yazı olarak uygulamasını ise video olarak anlatıyordum. Sonra işi tamamen videoya taşımıştım. Şimdi ise teorik ile uygulamayı birbirlerinden ayırmak istedim ve ortaya Veri Bilimi için İstatistik adında bir seri çıktı.

Neden "Veri Bilimi için İstatistik" ?

Aslında ilk olarak lisans eğitiminde gördüğüm uygulamalı istatistiksel yöntemlerden bahsedeceğim bir seri olacaktı ancak veri bilimi için birçok alanda çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin de bilinmesi gerektiğinden bu ik ayrı alanı Veri Bilimi için İstatistik adı altında birleştirdim.

Bu yüzden veri bilimi için -ne kadar inkar edilse de- istatistik olmazsa olmazdır. Ben bir Endüstri Mühendisi olarak bu konuyu kendime görev edindim ve güzel bir seri ile beraber ilerleyeceğimize inanıyorum. 🙂

Peki, Neler Var?

Endüstri Mühendisliği derslerinde anlatılan uygulamalı istatistik konularının neredeyse tamamı anlatılacakken veri bilimi için önemli derecelerde kullanılan çok değişkenli istatisiktiksel yöntemler de uygulamalı olarak anlatılacaktır.

Şimdi, bu seriyi bitirdiğimizde yapabileceklerimize bakalım.

  • Uygulamalı istatistik yöntemlerine tamamen hakim olacağız.
  • Veri bilimi için kullanılan çok değişkenli istatistik yöntemlere hakim olacağız.
  • Bu konulara hakim olduktan sonra veri biliminde kullanılan süreçlerden biri olan CRISP-DM ana sürecindeki Veriyi Anlama ve Veri Ön İşleme alt süreçlerde kullanılan yöntemlere hakim olacağız.
  • Söz konusu seri MS Excel uygulamalı anlatılacak olup MS Excel programında kullanılan istatistiksel fonksiyonlara hakim olacağız.

KNIME İLE İSTATİSTİK

Veri Bilimi için İstatistik serisi hem istatistik konularını rahat anlatmama hem de KNIME programı ile daha fazla vakit geçirmemize olanak sağladı.

Artık teorik konularla birleştirmediğim için daha çok vakit geçireceğimiz KNIME programını daha detaylı öğreneceğiz.

Neden "KNIME ile İstatistik" ?

KNIME ile Uygulamalı İstatistik, ismi gereği, alanı daraltmaktaydı. Halbuki KNIME programı bir veri madenciliği programı ve Versiyon 3.7 ile birlikte kendisine 3 yeni istatistiksel yöntem daha ekledi. Bu yüzden KNIME ile uygulamalı istatistik değil, istatistiği uygulamalı şekilde anlatacağım. 🙂

Peki, Neler Var?

KNIME programını, veri bilimi projelerimizdeki çözümlerde kullanmamız için öğreneceğiz. Bunu bilerek seriyi izlediğinizde aslında yaptığımız her işlemin ve kullandığımız her düğümün veri bilimi -veri madenciliği de diyebiliriz- işlemlerinde bizlere daha kolaylık sağlayacağını göreceğiz.

Şimdi bu serinin bitiminde neler yapacağız onlardan bahsetmek istiyorum.

  • KNIME programında kullanılan birçok veri ön işleme düğümlerini öğreneceğiz.
  • KNIME programında kullanılan grafik düğümlerini öğreneceğiz.
  • KNIME bünyesindeki istatistiksel yöntemleri mantıklarıyla ve yorumlamalarıyla birlikte öğreneceğiz.
  • Baştan sona KNIME programını kullanarak İstatistiksel Analiz yapabileceğiz.
  • İsteğe bağlı olarak Java programlama dili kullanılarak KNIME düğümü geliştirme tekniklerinin temelini atabileceğiz.

KAYNAKLAR

Bu iki seride kullandığım kaynak listesi aşağıda verilmiştir.

Veri Bilimi için İstatistik

  • İstatistik 1-2, Doç. Dr. Necati Alp ERİLLİ
  • Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik-Güvenirlik, Prof. Dr. Reha ALPAR
  • Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Prof. Dr. Reha ALPAR
  • R ile Uygulamalı İstatistik, Doç. Dr. İbrahim DEMİR
  • R ile Betimsel İstatistik, Prof. Dr. Necmi GÜRSAKAL
  • R ile Çıkarımsal İstatistik, Prof. Dr. Necmi GÜRSAKAL
  • SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Prof. Şeref KALAYCI
  • Dayanıklı İstatistiksel Yöntemler ve R Uygulamaları, Özlem YORULMAZ
  • İstatistikte Altın Oran, Mehmet Güven GÜNVER ve ark.

KNIME ile İstatistik

  • Veri Madenciliği, Dr. Gökan SALİHTAROĞLU
  • Veri Madenciliği Teori Uygulama ve Felsefesi, Dr. İLKER KÖSE

Kullanabileceğiniz Veri Kaynakları

  • http://www.tuik.gov.tr
  • https://www.kaggle.com
  • http://databank.worldbank.org/data
  • https://archive.ics.uci.edu/ml/

SONUÇ

Sadece bu serilerim olmayacak tabii ki ancak başlamak yolun kendisidir. Artık serilere ara vermek yok! Hayırlısı ile amaçlarımıza hep birlikte ulaşacağız.

2 Ocak 2019 tarihinden itibaren her çarşamba günü Veri Bilimi için İstatistik serisine, 3 Ocak 2019 tarihinden itibaren her perşembe günü KNIME ile İstatistik serisine devam edeceğiz.

Birbirlerini tamamlayan seriler olduğu için her perşembe günü de o haftada işlediğimiz konular üzerinde burada sohbet edeceğiz. Gidişatı hep birlikte dışarıdan takip edeceğiz.

Veri Bilimi Okulu ile birlikte -yeni yılın hediyesi olarak- istatistik yolculuğuna çıkmaya hazırsanız, kemerlerinizi bağlayın. 2 Ocak 2019’da başlıyoruz!

Kelimeler dostunuz, veriler yoldaşınız olsun. 🙂 

Hakkında Cemal CİCİ

Diplomasında Endüstri Mühendisi yazan ancak veri odaklı çözümlere tutkun bir veri bilimi araştırmacısı. Veri Bilimi Okulu'nun YouTube sorumlusu. Boş vakitlerinde Matematik, İstatistik ve Algoritma konusunda araştırmalar yapar ve notlar alır. Sonrası zaten malum...

GÖZ ATMAK İSTEYEBİLİRSİNİZ

Kategorik Veri Analizi ve Shiny Web Uygulamaları – 4

Günümüzde gelişen teknolojilerle birlikte elimizdeki verileri kullanarak matematiksel modeller oluşturup, araştırılan konular hakkında tahminlemeler yapabiliyoruz. …

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir