Python ile İstatistiksel Analiz

Eğitimin Amacı:

Nicel veriler ile uğraşan araştırmacılara Python yardımıyla temel ve ileri düzeyde istatistiksel analizler hakkında bilgi ve deneyim kazandırmaktır. Programda, araştırmacılar temel ve ileri istatistiksel analiz yöntemlerini öğrenmelerinin yanı sıra bu yöntemler için gerekli olan Python kullanımını temel seviyeden başlayarak öğrenebileceklerdir.

Eğitimin Hedef Kitlesi:
İstatistiksel veri analizi ve programlama alanına ilgi duyan lisans ve lisansüstü öğrenciler

Akademik araştırmalarında Python tabanlı veri analizi uygulamak isteyen araştırmacılar ve tez yazarları

Sosyal bilimler, sağlık bilimleri, mühendislik ve ekonomi gibi alanlarda çalışan ve istatistiksel veri yorumlama becerisini artırmak isteyen profesyoneller

Python’a giriş yapmak isteyen ancak aynı zamanda veri görselleştirme, temel istatistik ve hipotez testlerine hâkim olmak isteyen bireyler

Kurumlarında veri analizine dayalı raporlar hazırlayan eğitimciler, veri analistleri, proje uzmanları ve akademik danışmanlar

Daha önce temel Python bilgisi olup, bunu istatistiksel testler ve çok değişkenli analizlerle ileri seviyeye taşımak isteyenler

Eğitimin Kazandıracağı Bilgi ve Beceriler:
Python programlama dilinin temellerini öğrenerek veri analizi süreçlerine giriş yapma

Temel veri yapıları, kontrol ifadeleri ve fonksiyonlar yardımıyla veri manipülasyonu becerisi kazanma

Veri görselleştirme araçları (histogram, kutu grafikleri, QQ plot vb.) ile verileri anlamlandırma

Merkezi eğilim ve yayılım ölçülerini kullanarak açıklayıcı veri analizi yapabilme

Olasılık dağılımları ve istatistiksel fonksiyonları uygulayarak anlamlı sonuçlar elde etme

Parametrik ve parametrik olmayan testlerle hipotez testleri gerçekleştirebilme

Kategorik veriler için frekans ve çapraz tablolar, ki-kare ve ilişkili testleri yorumlama

Korelasyon ve regresyon analizleriyle değişkenler arası ilişkileri test edebilme

Faktör analizi, kümeleme, lojistik regresyon gibi çok değişkenli istatistiksel yöntemleri Python ortamında uygulayabilme

Eğitim sonunda, Python tabanlı veri analizi projeleri yürütebilecek teknik yeterliliğe ulaşma

Eğitim İçeriği:

Python Programlama Dili

• Python kurulum ve giriş
• Veri Türleri
• Değişkenler
• Operatörler
• Python Kitaplıklarına Genel Bakış
• Diziler ve Matrisler
• Temel fonksiyonlar, metotlar
• Import ve Export
• Kontrol ifadeleri (for, if, while)
• Veri Görselleştirme

Açıklayıcı Veri Analizi

• Merkezi Eğilim Ölçüleri
• Merkezi Yayılım Ölçüleri
• İstatistiksel Grafikler (Kutu Grafikleri, QQ plot, histogram..vb)

Olasılık ve İstatistiksel Fonksiyonlar

• Rasgele sayı türetme
• İstatistiksel Fonksiyonlar
• Kesikli Dağılımlar
• Normal Dağılım
• Örneklem Dağılımları (t, ki-kare, F)
• Sürekli Dağılımlar

Hipotez Testleri, parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistiksel Testler

• Normallik Testi
• Tek örneklem t-testi
• Bağımsız örneklem t-testi
• Bağımlı örneklem t-testi
• Tek yönlü ANOVA
• İki-Yönlü ANOVA
• Post-Hoc İkili Karşılaştırmalar
• Wilcoxon işaret sıra testi
• Mann-Whitney U testi
• Wilcoxon testi
• Kruskal-Wallis testi

Kategorik Veri Analizi

• Frekans Tabloları
• Çapraz Tablolar
• Ki-Kare Bağımsızlık testi
• Fisher, Mc-Nemar, Cochran Q Testi

Korelasyon Analizi

• Korelasyon analizi ve görselleştirmesi

Regresyon Analizi

• Doğrusal Regresyon varsayımları ve veri modelleme

Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler

• Faktör Analizi
• Kümeleme Analizi
• Lojistik Regresyon

Eğitim Takvimi:

Cumartesi - Pazar

09:30 - 16:30

Sertifika:

Eğitmen:

Doç. Dr. Öyküm Esra YİĞİT