Yüksek Boyutlu Verilerin R Programında Analizi

Eğitimci: Prof. Dr. Seval KUL, Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Kullanılacak programlar: Rstudio,  R markdown

Kurs için gerekli bilgi düzeyi: Katılımcının daha önce en azından temel istatistiksel analizler için R programını kullanmış olması gereklidir.

Eğitimin konu başlıkları aşağıdaki gibidir:

İstatistiksel öğrenmeye genel bakış; yüksek boyutlu veriler nelerdir ve bu veriler biyoloji bilimlerinde nasıl görünür ve yüksek boyutlu verileri analiz ederken karşılaşılan zorluklar nelerdir?

Yöntemler

• Doğrusal regresyon
• Sınıflandırma analizleri
• Yeniden örnekleme yöntemleri
• Doğrusal model seçimi ve düzenlileştirme
• Ağaç tabanlı yöntemler
• Destek vektör makineleri
• Derin öğrenme
• Denetimsiz öğrenme
• Çoklu test yapma

Kursun temel eğitim kaynağı

Gareth, James, Witten Daniela, Hastie Trevor, and Tibshirani Robert. An introduction to statistical learning: with applications in R. Spinger, 2013.

Kitap ücretsiz şekilde  https://www.statlearning.com/ sayfasından indirilebilmektedir.

Not: Katılımcılar eğitim sırasında kendi dizüstü bilgisayarını kullanacaklardır. Bilgisayarla katılım zorunludur.