img
img
Eğitim Setleri
10 kayıt gösteriliyor

Açıklama

Eğiticinin Eğitimi, eğitim sektöründe kariyer yapmayı hedefleyen ya da mevcut eğitimcilerin becerilerini geliştirmek isteyen herkes için tasarlanmış kapsamlı bir eğitim setidir. Bu set, katılımcıları eğitimciler olarak başarılı olmaları için gerekli olan temel bilgi ve yeteneklerle donatmayı amaçlar.

Eğitimin içeriği, pedagojik temellerden başlayarak, etkili öğretim stratejilerine kadar uzanır. Katılımcılar, öğrenme hedefleri belirleme, ders planlama, eğitim materyali oluşturma ve öğrencileri değerlendirme konularında bilgi sahibi olurlar. Ayrıca, sınıf içi etkileşimi artırmak, öğrenci motivasyonunu yükseltmek ve sınıf yönetimi becerilerini geliştirmek için pratik rehberlik sunar.

Eğitim seti, çeşitli öğrenme materyalleri, video dersler, örnekler ve interaktif aktiviteler içerir. Katılımcılar, bu kaynakları kullanarak öğrenmeyi kolaylaştırır ve kendi öğretim pratiği üzerinde uygulama yapma fırsatı bulurlar.

Müge Doğaner

Eğiticinin Eğitimi

Eğiticinin Eğitimi, eğitim sektöründe kariyer yapmayı düşünen veya mevcut eğitimcilerin profesyonel gelişimini hedefleyen bir eğitim setidir. Bu eğitim, katılımcılara eğitim süreçlerini etkili bir şekilde tasarlama, sunma ve değerlendirme becerilerini kazandırır. Eğitimciler için gerekli olan temel pedagojik bilgi ve yeteneklerin yanı sıra, eğitim materyali oluşturma, öğrenci motivasyonunu artırma, sınıf yönetimi ve değerlendirme stratejilerini içerir. Eğitim, katılımcılara interaktif öğrenme deneyimleri sunar ve onları aktif bir şekilde öğrenmeye teşvik eder.

Açıklama

Bu video serisi, özellikle sosyal bilimlere konu olan gizil değişkenlerin ölçülmesinde kullanılan ölçeklerin geliştirilme sürecine ve bu sürecin çeşitli aşamalarında elde edilen verilerin psikometrik özelliklerinin nasıl incelenebileceğine ilişkin bilgiler ve örnek uygulamalar bulunmaktadır.

Ölçek geliştirme çalışmasında ilk yapılması gereken ölçülmek istenen kavramın ya da yapının özelliklerinin ve sınırlarının belirlenmesidir. alan uzmanları ve literatür kaynakları yardımıyla araştırılmak istenen kavramın yapısal özellikleri ortaya konabilir (özdamar, 2016, s. 45). aynı zamanda, açık uçlu anket soruları yardımıyla da teorik yapının sınırları belirlenebilir (şeker ve gençdoğan, 2014, s. 4). devellis’e (2017, s. 74) göre ise araştırmacılar kendilerine rehberlik edecek geçici bir kuram belirleyerek kavramsal yapıyı oluşturmalılar ve ölçülmek istenen yapının diğer yapılardan (kavramlardan) önemli ölçüde farklı olduğunu göstermeleri gerekir.

Halil İbrahim Sarı

Ölçek Geliştirme

Ölçek Geliştirme eğitimi, ölçeklerin nasıl etkili bir şekilde oluşturulduğunu ve geliştirildiğini öğrenmek isteyen herkes için tasarlanmıştır. Bu eğitim, ölçeklerin temel prensiplerini anlamak ve uygulamak için gereken bilgi ve becerileri sunar. Ölçekler, anketler, testler, araştırma projeleri ve daha fazlasında kullanılır ve doğru sonuçlar elde etmek için doğru bir şekilde tasarlanmaları çok önemlidir. Bu eğitim, katılımcılara ölçeklerin nasıl oluşturulduğunu, test edildiğini, güvenilirliklerinin ve geçerliklerinin nasıl değerlendirildiğini öğretir. Ayrıca, ölçek geliştirme sürecinin adımlarını ve istatistiksel analiz tekniklerini de kapsar.

Açıklama

Çoktan Seçmeli Test Geliştirme ve Madde Analizi eğitimi, öğretim materyali tasarımı ve değerlendirmesi konularında uzmanlaşmak isteyen profesyoneller için kapsamlı bir kaynaktır. Bu eğitim, özellikle eğitimciler, öğretmenler, öğretim tasarımcıları ve psikometristler için uygundur.

Eğitim, çoktan seçmeli testlerin tasarımı ve geliştirilmesi aşamalarını ayrıntılı olarak ele alır. Katılımcılar, testlerin hedeflerine uygun olarak soruları seçme, test zorluk seviyelerini ayarlama ve güvenilir ve geçerli sonuçlar elde etme konularında bilgi sahibi olurlar. Madde analizi, testte yer alan soruların istatistiksel olarak değerlendirilmesini içerir ve bu sayede soruların kalitesini ve etkililiğini artırma fırsatı sunar.

Eğitim, katılımcılara pratik örnekler ve örnek sorularla konuyu anlamalarına yardımcı olur. Ayrıca, test geliştirme süreçlerini daha iyi yönetmeleri için stratejiler sunar. Eğitim materyalleri, öğrenenlerin kendi projelerinde bu bilgiyi uygulamalarına olanak tanır.

Erkan Atalmış

Çoktan Seçmeli Test Geliştirme ve Madde Analizi

Çoktan Seçmeli Test Geliştirme ve Madde Analizi eğitimi, eğitim materyalleri hazırlayan, öğretim uzmanları, öğretmenler ve test geliştirme uzmanları için tasarlanmış bir öğrenme deneyimidir. Bu eğitim, katılımcılara çoktan seçmeli testler oluşturmak, mevcut testleri değerlendirmek ve madde analizi yapmak konusunda temel bilgi ve beceriler kazandırmayı amaçlamaktadır.

Açıklama

Açımlayıcı Faktör Analizi Eğitimi, veri analizi ve istatistik alanında çalışanlar için temel bir araştırma yöntemi olan Açımlayıcı Faktör Analizi'ne kapsamlı bir giriş sunar. Bu eğitim, araştırmacılar, veri analistleri ve istatistiksel bilgi sahipleri için tasarlanmıştır ve katılımcılara Açımlayıcı Faktör Analizi'nin temel kavramlarını öğretmeyi amaçlar.

Eğitim, aşağıdaki ana konuları kapsar:

Açımlayıcı Faktör Analizi'nin Temel İlkeleri: Katılımcılar, Açımlayıcı Faktör Analizi'nin ne olduğunu, neden önemli olduğunu ve hangi tür verilerle çalıştığını anlayacaklar.

Veri Hazırlığı ve Temel İstatistik: Veri setinin hazırlığı, temel istatistiksel kavramlar ve önemli veri ön işleme adımları hakkında bilgi sağlar.

Faktör Keşfi: Açımlayıcı Faktör Analizi'nin temel adımlarını öğrenir ve faktörlerin nasıl keşfedileceğini anlar.

Faktör Yorumlama: Faktörlerin yorumlanması ve analizi, katılımcıların elde ettikleri sonuçları anlamalarına yardımcı olur.

Uygulamalar ve İstatistiksel Yazılım Kullanımı: Katılımcılar, istatistiksel yazılım araçları kullanarak Açımlayıcı Faktör Analizi uygulamalarını inceleyecekler.

Eğitim, teorik bilgiyi pratik uygulamalarla birleştirir ve katılımcıların Açımlayıcı Faktör Analizi konusunda yeteneklerini geliştirmelerine yardımcı olur.

Murat Doğan Şahin

Açımlayıcı Faktör Analizi

Açımlayıcı Faktör Analizi, veri analizi ve istatistiksel bir tekniktir. Bu eğitim, bu önemli araştırma yöntemini anlamak ve uygulamak isteyen araştırmacılar, veri analistleri ve istatistiksel bilgi sahipleri için tasarlanmıştır. Açımlayıcı Faktör Analizi'nin temel kavramlarına odaklanarak, katılımcılara bu teknikle veri toplama, veriyi hazırlama, faktörlerin keşfi ve yorumlama konularında rehberlik eder. Eğitim, istatistiksel yazılım araçları kullanarak pratik uygulamalar içerir ve katılımcıların analitik yeteneklerini geliştirmelerine yardımcı olur.

Açıklama

Normallik

Bu videoda parametrik testlerin en temel varsayımlarından biri olan normal dağılımın ne anlama geldiği, verilerin normal dağılıp dağılmadığının nasıl kontrol edilebileceği JASP yazılımı kullanılarak açıklanmaktadır.

Korelasyon

Bu videoda iki değişken arasındaki ilişkinin yönü ve düzeyinin belirlenmesinde kullanılan korelasyon katsayıları incelenmekte, Pearson momentler çarpım korelasyon katsayısı ve Spearman sıra farkları korelasyon katsayısının JASP ile nasıl hesaplanabileceği ve çıktıların nasıl yorumlanabileceği açıklanmaktadır.

Eren Can Aybek

normallik-korelasyon

"Normallik ve Korelasyon Eğitimi", istatistik ve veri analizi temel konularını ele alarak katılımcılara istatistiksel verileri anlama ve yorumlama yetenekleri kazandıran bir eğitimdir. Bu eğitim, veri bilimcileri, araştırmacılar ve karar vericiler için önemli bir temel oluşturur. Eğitimde, veri setlerinin normallik dağılımına uygunluğunu değerlendirmek için istatistiksel testlerin nasıl kullanılacağı ve değişkenler arasındaki ilişkinin nasıl ölçüleceği öğretilir. Katılımcılar, normal dağılım kavramını anlama, korelasyonu ölçme ve yorumlama becerilerini geliştirme fırsatı bulurlar. Bu eğitim, istatistiksel analizde güçlü temeller oluşturmak ve daha karmaşık veri analizi tekniklerine geçiş yapmak isteyen herkes için uygundur.

Açıklama

"Nitel Yönteme Giriş" eğitim seti, araştırmacılara ve öğrencilere nitel araştırma yöntemlerini öğrenmek ve anlamak için kapsamlı bir kaynak sunar. Bu eğitim, nitel araştırmanın temel prensiplerinden başlayarak katılımcılara derinlemesine bir anlayış kazandırır. Set içeriği, nitel araştırmanın temel kavramlarını, farklı veri toplama tekniklerini (gözlem, mülakat, odak gruplar vb.), veri analizi süreçlerini ve sonuçları yorumlama becerilerini kapsar.

Katılımcılar, gerçek dünya örneklerini inceleyerek nitel araştırma sürecini anlamada pratik deneyim kazanacaklar. Eğitim, herhangi bir disiplindeki araştırmacılar ve öğrenciler için uygundur, çünkü nitel araştırma yöntemleri sosyal bilimlerden sağlık bilimlerine kadar birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Ahmet Ayaz

Nitel Yönteme Giriş

"Nitel Yönteme Giriş" eğitimi, araştırma dünyasının temel taşlarından biri olan nitel araştırma yöntemlerine odaklanan kapsamlı bir giriş sunmaktadır. Bu eğitim, nitel araştırmanın temel kavramlarını, yöntemlerini ve uygulamalarını kavramak isteyen herkes için idealdir. Katılımcılar, nitel araştırmanın gücünü ve esnekliğini anlayacak, veri toplama ve analiz teknikleri hakkında temel bilgilere sahip olacaklar.

Açıklama

"Deneysel Desenler" eğitimi, araştırmacılar ve öğrenciler için deneysel çalışmaların temel prensiplerini ve uygulamalarını öğretmeyi amaçlayan bir kapsamlı bir kaynaktır. Bu eğitim seti, bilimsel araştırmaların vazgeçilmez bir parçası olan deneysel desenlerin karmaşıklığını ve önemini anlamak isteyenler için tasarlanmıştır.

Eğitim, katılımcılara deneysel desenlerin tanımı, türleri ve kullanım alanları hakkında sağlam bir temel sunar. Öğrencilere ve araştırmacılara deneysel bir çalışma tasarlama, uygulama ve sonuçlarını analiz etme becerilerini geliştirmeleri için gerekli olan teorik bilgileri ve pratik rehberliği sunar. Eğitim, deneysel çalışmaların doğru bir şekilde tasarlanması ve yürütülmesi için gereken adımları ayrıntılı olarak ele alırken, sonuçların güvenilir bir şekilde yorumlanmasını sağlamak amacıyla istatistiksel analiz tekniklerini de içerir.

Eğitim Seti ayrıca farklı türde deneysel desenleri, bunların avantajlarını ve dezavantajlarını ele alarak katılımcılara geniş bir bakış açısı sunar. Katılımcılar, hangi deneysel desenin belirli bir araştırma sorusu için en uygun olduğunu değerlendirmeyi öğrenirler. Ayrıca, deneysel çalışmaların etik kuralları ve veri toplama süreçlerindeki önemli konular hakkında da bilgilendirilirler.

Şener Büyüköztürk

Deneysel Desenler

"Deneysel Desenler" eğitimi, araştırmacılara ve öğrencilere deneysel çalışmaların temel ilkelerini öğreten bir kaynaktır. Bu eğitim, deneysel desenlerin ne olduğunu, nasıl oluşturulduğunu ve analiz edildiğini anlamak isteyen herkes için idealdir. Deneysel desenler, bilimsel araştırmaların kalbidir ve güvenilir sonuçlar elde etmek için doğru bir şekilde tasarlanmalıdır. Bu eğitim, katılımcılara deneysel desenlerin önemini vurgularken, farklı türde deneysel desenlerin nasıl oluşturulacağına dair detaylı bilgi sunar. Ayrıca, deneysel çalışmaların tasarımı, uygulanması ve sonuçların istatistiksel analizi konularında pratik rehberlik sağlar.

Açıklama

Doğrulayıcı Faktör Analizi eğitim seti, katılımcılara bu önemli istatistiksel yöntemi anlama, uygulama ve yorumlama konusunda derinlemesine bilgi sunmaktadır. Eğitim, istatistik ve veri analizi konularında temel bir anlayışa sahip olan araştırmacılar, öğrenciler ve profesyoneller için uygundur.

Ersoy Karabay

DOĞRULAYICI FAKTÖR ANALİZİ

Doğrulayıcı Faktör Analizi, akademik ve endüstriyel araştırmalarda kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. Bu eğitim, katılımcılara Doğrulayıcı Faktör Analizi'nin temel prensiplerini, uygulanması gereken adımları ve bu yöntemi nasıl etkili bir şekilde kullanacaklarını öğretmek amacıyla tasarlanmıştır. Doğrulayıcı Faktör Analizi, özellikle psikometrik ölçüm araçlarının geliştirilmesi ve test edilmesi, pazar araştırmaları ve sosyal bilimlerdeki veri analizi gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Açıklama

Çok Düzeyli Modeller eğitimi, yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarında ileri düzeyde bir bilgi seviyesi sunarak katılımcılara çoklu seviyeli modelleme konusunda derinlemesine bir anlayış kazandırmayı hedefler. Eğitim, özellikle dil işleme, görüntü tanıma, ses analizi ve duygu analizi gibi uygulama alanlarında çoklu seviyeli modellerin kullanımını öğrenmek isteyenler için tasarlanmıştır.

Eğitim, temel konulara dayalı olarak ilerler ve katmanlar arası bağlantıları anlama, çoklu seviyeli model mimarilerini oluşturma ve eğitme yeteneklerini geliştirmeyi amaçlar. Katılımcılar, eğitimin ilerleyen bölümlerinde farklı veri tiplerini nasıl birleştireceklerini ve karmaşık veri yapılarını nasıl işleyeceklerini öğrenirler. Pratik uygulamalar ve örnek projeler, katılımcıların öğrenilen bilgileri gerçek dünya projelerine uygulama becerilerini geliştirmelerine yardımcı olur.

Eğitim seti, temel çoklu seviyeli model kavramlarından başlayarak ileri düzeyde konulara kadar uzanan bir dizi ders içerir. Bu dersler, derin öğrenme, uzun-kısa süreli hafıza (LSTM), dil modellemesi ve daha fazlasını içerir. Ayrıca, katmanlar arası bağlantıların yanı sıra çoklu seviyeli model optimizasyon teknikleri de ele alınır.

Burak Aydın

ÇOK DÜZEYLİ MODELLER

Çok Düzeyli Modeller eğitimi, yapay zeka ve makine öğrenimi alanında önemli bir konu olan çoklu seviyeli (multi-level) modellemeyi anlamak ve uygulamak isteyenler için tasarlanmıştır. Bu eğitim, katmanlar arası ilişkileri anlamak ve karmaşık veri yapılarını işlemek için çoklu seviyeli modellerin nasıl kullanılacağını öğretir. Katmanlar arası bağlantıların yanı sıra, eğitim, farklı veri tiplerini birleştirmek ve geniş veri kümelerini işlemek için çok seviyeli modelleri nasıl ayarlayacağınızı ve eğiteceğinizi de ele alır. Çoklu seviyeli modeller, dil işleme, görüntü tanıma, duygu analizi gibi birçok uygulama alanında kullanılabilir ve bu eğitim, katılımcılara bu modelleri etkili bir şekilde kullanma yeteneği kazandırır.

Açıklama

Bu eğitim seti, doğrusal regresyon analizine temel bir giriş sunar. Doğrusal regresyon, bağımlı bir değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi anlamak ve tahminler yapmak için kullanılan önemli bir istatistiksel yöntemdir. Eğitim, katılımcılara doğrusal regresyonun temel kavramlarını, matematiksel temellerini ve pratik uygulamalarını öğretmeyi amaçlar.

Eğitim içeriği aşağıdaki başlıkları içerir:

  1. Doğrusal Regresyonun Temel İlkeleri: Doğrusal regresyonun temel kavramları, doğrusal model ve hata terimleri.
  2. Doğrusal Regresyon Modelleri: Basit doğrusal regresyon ve çoklu doğrusal regresyon modelleri.
  3. Veri Hazırlığı: Veri toplama, eksik verilerle başa çıkma, aykırı değerler ve veri dönüşümleri.
  4. Model Tahmini: Doğrusal regresyon modelinin tahmin edilmesi ve model uygunluğunun değerlendirilmesi.
  5. Sonuçların Yorumlanması: Katsayıların ve sonuçların istatistiksel anlamlılığı, modelin güvenilirliği ve sonuçların iş uygulanabilirliği.

Eğitim, teorik bilgiyi pratik uygulamalarla birleştirir ve katılımcıların kendi veri setlerini analiz etmelerine, doğrusal regresyon modelleri oluşturmalarına ve sonuçları yorumlamalarına olanak tanır. Ayrıca, popüler veri analizi araçları ve yazılımları kullanarak eğitim içeriği desteklenir.

İbrahim Yılmaz

Doğrusal regresyon analizi

Doğrusal Regresyon Analizi, veri analizi ve tahminleme konularında temel bir istatistiksel yöntemdir. Bu eğitim, katılımcılara doğrusal regresyonun temel prensiplerini, uygulamalarını ve veri setlerini nasıl modelleyeceklerini öğretmeyi amaçlamaktadır. Eğitim, istatistik ve veri bilimi alanlarında çalışan profesyoneller, araştırmacılar ve öğrenciler için idealdir. Katılımcılar, doğrusal regresyon analizi kullanarak veri setlerini nasıl açıklayacaklarını, tahminlerde bulunacaklarını ve sonuçları nasıl yorumlayacaklarını öğreneceklerdir.

img

Eğiticinin Eğitimi

Eğiticinin Eğitimi, eğitim sektöründe kariyer yapmayı hedefleyen ya da mevcut eğitimcilerin becerilerini geliştirmek isteyen herkes için tasarlanmış kapsamlı bir eğitim setidir. Bu set, katılımcıları eğitimciler olarak başarılı olmaları için gerekli olan temel bilgi ve yeteneklerle donatmayı amaçlar.

Eğitimin içeriği, pedagojik temellerden başlayarak, etkili öğretim stratejilerine kadar uzanır. Katılımcılar, öğrenme hedefleri belirleme, ders planlama, eğitim materyali oluşturma ve öğrencileri değerlendirme konularında bilgi sahibi olurlar. Ayrıca, sınıf içi etkileşimi artırmak, öğrenci motivasyonunu yükseltmek ve sınıf yönetimi becerilerini geliştirmek için pratik rehberlik sunar.

Eğitim seti, çeşitli öğrenme materyalleri, video dersler, örnekler ve interaktif aktiviteler içerir. Katılımcılar, bu kaynakları kullanarak öğrenmeyi kolaylaştırır ve kendi öğretim pratiği üzerinde uygulama yapma fırsatı bulurlar.

img

Ölçek Geliştirme

Bu video serisi, özellikle sosyal bilimlere konu olan gizil değişkenlerin ölçülmesinde kullanılan ölçeklerin geliştirilme sürecine ve bu sürecin çeşitli aşamalarında elde edilen verilerin psikometrik özelliklerinin nasıl incelenebileceğine ilişkin bilgiler ve örnek uygulamalar bulunmaktadır.

Ölçek geliştirme çalışmasında ilk yapılması gereken ölçülmek istenen kavramın ya da yapının özelliklerinin ve sınırlarının belirlenmesidir. alan uzmanları ve literatür kaynakları yardımıyla araştırılmak istenen kavramın yapısal özellikleri ortaya konabilir (özdamar, 2016, s. 45). aynı zamanda, açık uçlu anket soruları yardımıyla da teorik yapının sınırları belirlenebilir (şeker ve gençdoğan, 2014, s. 4). devellis’e (2017, s. 74) göre ise araştırmacılar kendilerine rehberlik edecek geçici bir kuram belirleyerek kavramsal yapıyı oluşturmalılar ve ölçülmek istenen yapının diğer yapılardan (kavramlardan) önemli ölçüde farklı olduğunu göstermeleri gerekir.

img

Çoktan Seçmeli Test Geliştirme ve Madde Analizi

Çoktan Seçmeli Test Geliştirme ve Madde Analizi eğitimi, öğretim materyali tasarımı ve değerlendirmesi konularında uzmanlaşmak isteyen profesyoneller için kapsamlı bir kaynaktır. Bu eğitim, özellikle eğitimciler, öğretmenler, öğretim tasarımcıları ve psikometristler için uygundur.

Eğitim, çoktan seçmeli testlerin tasarımı ve geliştirilmesi aşamalarını ayrıntılı olarak ele alır. Katılımcılar, testlerin hedeflerine uygun olarak soruları seçme, test zorluk seviyelerini ayarlama ve güvenilir ve geçerli sonuçlar elde etme konularında bilgi sahibi olurlar. Madde analizi, testte yer alan soruların istatistiksel olarak değerlendirilmesini içerir ve bu sayede soruların kalitesini ve etkililiğini artırma fırsatı sunar.

Eğitim, katılımcılara pratik örnekler ve örnek sorularla konuyu anlamalarına yardımcı olur. Ayrıca, test geliştirme süreçlerini daha iyi yönetmeleri için stratejiler sunar. Eğitim materyalleri, öğrenenlerin kendi projelerinde bu bilgiyi uygulamalarına olanak tanır.

img

Açımlayıcı Faktör Analizi

Açımlayıcı Faktör Analizi Eğitimi, veri analizi ve istatistik alanında çalışanlar için temel bir araştırma yöntemi olan Açımlayıcı Faktör Analizi'ne kapsamlı bir giriş sunar. Bu eğitim, araştırmacılar, veri analistleri ve istatistiksel bilgi sahipleri için tasarlanmıştır ve katılımcılara Açımlayıcı Faktör Analizi'nin temel kavramlarını öğretmeyi amaçlar.

Eğitim, aşağıdaki ana konuları kapsar:

Açımlayıcı Faktör Analizi'nin Temel İlkeleri: Katılımcılar, Açımlayıcı Faktör Analizi'nin ne olduğunu, neden önemli olduğunu ve hangi tür verilerle çalıştığını anlayacaklar.

Veri Hazırlığı ve Temel İstatistik: Veri setinin hazırlığı, temel istatistiksel kavramlar ve önemli veri ön işleme adımları hakkında bilgi sağlar.

Faktör Keşfi: Açımlayıcı Faktör Analizi'nin temel adımlarını öğrenir ve faktörlerin nasıl keşfedileceğini anlar.

Faktör Yorumlama: Faktörlerin yorumlanması ve analizi, katılımcıların elde ettikleri sonuçları anlamalarına yardımcı olur.

Uygulamalar ve İstatistiksel Yazılım Kullanımı: Katılımcılar, istatistiksel yazılım araçları kullanarak Açımlayıcı Faktör Analizi uygulamalarını inceleyecekler.

Eğitim, teorik bilgiyi pratik uygulamalarla birleştirir ve katılımcıların Açımlayıcı Faktör Analizi konusunda yeteneklerini geliştirmelerine yardımcı olur.

img

normallik-korelasyon

Normallik

Bu videoda parametrik testlerin en temel varsayımlarından biri olan normal dağılımın ne anlama geldiği, verilerin normal dağılıp dağılmadığının nasıl kontrol edilebileceği JASP yazılımı kullanılarak açıklanmaktadır.

Korelasyon

Bu videoda iki değişken arasındaki ilişkinin yönü ve düzeyinin belirlenmesinde kullanılan korelasyon katsayıları incelenmekte, Pearson momentler çarpım korelasyon katsayısı ve Spearman sıra farkları korelasyon katsayısının JASP ile nasıl hesaplanabileceği ve çıktıların nasıl yorumlanabileceği açıklanmaktadır.

img

Nitel Yönteme Giriş

"Nitel Yönteme Giriş" eğitim seti, araştırmacılara ve öğrencilere nitel araştırma yöntemlerini öğrenmek ve anlamak için kapsamlı bir kaynak sunar. Bu eğitim, nitel araştırmanın temel prensiplerinden başlayarak katılımcılara derinlemesine bir anlayış kazandırır. Set içeriği, nitel araştırmanın temel kavramlarını, farklı veri toplama tekniklerini (gözlem, mülakat, odak gruplar vb.), veri analizi süreçlerini ve sonuçları yorumlama becerilerini kapsar.

Katılımcılar, gerçek dünya örneklerini inceleyerek nitel araştırma sürecini anlamada pratik deneyim kazanacaklar. Eğitim, herhangi bir disiplindeki araştırmacılar ve öğrenciler için uygundur, çünkü nitel araştırma yöntemleri sosyal bilimlerden sağlık bilimlerine kadar birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.

img

Deneysel Desenler

"Deneysel Desenler" eğitimi, araştırmacılar ve öğrenciler için deneysel çalışmaların temel prensiplerini ve uygulamalarını öğretmeyi amaçlayan bir kapsamlı bir kaynaktır. Bu eğitim seti, bilimsel araştırmaların vazgeçilmez bir parçası olan deneysel desenlerin karmaşıklığını ve önemini anlamak isteyenler için tasarlanmıştır.

Eğitim, katılımcılara deneysel desenlerin tanımı, türleri ve kullanım alanları hakkında sağlam bir temel sunar. Öğrencilere ve araştırmacılara deneysel bir çalışma tasarlama, uygulama ve sonuçlarını analiz etme becerilerini geliştirmeleri için gerekli olan teorik bilgileri ve pratik rehberliği sunar. Eğitim, deneysel çalışmaların doğru bir şekilde tasarlanması ve yürütülmesi için gereken adımları ayrıntılı olarak ele alırken, sonuçların güvenilir bir şekilde yorumlanmasını sağlamak amacıyla istatistiksel analiz tekniklerini de içerir.

Eğitim Seti ayrıca farklı türde deneysel desenleri, bunların avantajlarını ve dezavantajlarını ele alarak katılımcılara geniş bir bakış açısı sunar. Katılımcılar, hangi deneysel desenin belirli bir araştırma sorusu için en uygun olduğunu değerlendirmeyi öğrenirler. Ayrıca, deneysel çalışmaların etik kuralları ve veri toplama süreçlerindeki önemli konular hakkında da bilgilendirilirler.

img

DOĞRULAYICI FAKTÖR ANALİZİ

Doğrulayıcı Faktör Analizi eğitim seti, katılımcılara bu önemli istatistiksel yöntemi anlama, uygulama ve yorumlama konusunda derinlemesine bilgi sunmaktadır. Eğitim, istatistik ve veri analizi konularında temel bir anlayışa sahip olan araştırmacılar, öğrenciler ve profesyoneller için uygundur.

img

ÇOK DÜZEYLİ MODELLER

Çok Düzeyli Modeller eğitimi, yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarında ileri düzeyde bir bilgi seviyesi sunarak katılımcılara çoklu seviyeli modelleme konusunda derinlemesine bir anlayış kazandırmayı hedefler. Eğitim, özellikle dil işleme, görüntü tanıma, ses analizi ve duygu analizi gibi uygulama alanlarında çoklu seviyeli modellerin kullanımını öğrenmek isteyenler için tasarlanmıştır.

Eğitim, temel konulara dayalı olarak ilerler ve katmanlar arası bağlantıları anlama, çoklu seviyeli model mimarilerini oluşturma ve eğitme yeteneklerini geliştirmeyi amaçlar. Katılımcılar, eğitimin ilerleyen bölümlerinde farklı veri tiplerini nasıl birleştireceklerini ve karmaşık veri yapılarını nasıl işleyeceklerini öğrenirler. Pratik uygulamalar ve örnek projeler, katılımcıların öğrenilen bilgileri gerçek dünya projelerine uygulama becerilerini geliştirmelerine yardımcı olur.

Eğitim seti, temel çoklu seviyeli model kavramlarından başlayarak ileri düzeyde konulara kadar uzanan bir dizi ders içerir. Bu dersler, derin öğrenme, uzun-kısa süreli hafıza (LSTM), dil modellemesi ve daha fazlasını içerir. Ayrıca, katmanlar arası bağlantıların yanı sıra çoklu seviyeli model optimizasyon teknikleri de ele alınır.

img

Doğrusal regresyon analizi

Bu eğitim seti, doğrusal regresyon analizine temel bir giriş sunar. Doğrusal regresyon, bağımlı bir değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi anlamak ve tahminler yapmak için kullanılan önemli bir istatistiksel yöntemdir. Eğitim, katılımcılara doğrusal regresyonun temel kavramlarını, matematiksel temellerini ve pratik uygulamalarını öğretmeyi amaçlar.

Eğitim içeriği aşağıdaki başlıkları içerir:

  1. Doğrusal Regresyonun Temel İlkeleri: Doğrusal regresyonun temel kavramları, doğrusal model ve hata terimleri.
  2. Doğrusal Regresyon Modelleri: Basit doğrusal regresyon ve çoklu doğrusal regresyon modelleri.
  3. Veri Hazırlığı: Veri toplama, eksik verilerle başa çıkma, aykırı değerler ve veri dönüşümleri.
  4. Model Tahmini: Doğrusal regresyon modelinin tahmin edilmesi ve model uygunluğunun değerlendirilmesi.
  5. Sonuçların Yorumlanması: Katsayıların ve sonuçların istatistiksel anlamlılığı, modelin güvenilirliği ve sonuçların iş uygulanabilirliği.

Eğitim, teorik bilgiyi pratik uygulamalarla birleştirir ve katılımcıların kendi veri setlerini analiz etmelerine, doğrusal regresyon modelleri oluşturmalarına ve sonuçları yorumlamalarına olanak tanır. Ayrıca, popüler veri analizi araçları ve yazılımları kullanarak eğitim içeriği desteklenir.