Veri analitiğini uçtan uca profesyonelce kuşan
Veri analitiğini analitik yaşam döngüsü ekseninde uçtan uca ele alan yoğun kamp: iş sorusu ve KPI tanımı, SQL ile veri çekme, Python ile işleme ve A/B test, BI veri modeli ve ölçüler, etkileşimli pano, veri hikâyeleştirme ve uçtan uca proje.
Analitik yaşam döngüsü, SQL, Python, istatistik ve BI panoları
Bu ileri seviye yoğun kamp, veri analitiğini analitik yaşam döngüsü ekseninde uçtan uca ele alır. İş sorusu ve metrik tanımı; SQL ile veri çekme ve dönüştürme (JOIN, agregasyon, pencere fonksiyonları, CTE); Python ile veri işleme ve otomasyon; tanımlayıcı ve tahminsel analitik temeli; A/B test ve deney tasarımı mantığı; bir BI aracıyla (Power BI/Tableau mantığı) veri modeli, ölçü ve etkileşimli gösterge paneli işlenir. Veri hikâyeleştirme (data storytelling), KPI tasarımı ve analitiğin iş kararına bağlanması ele alınır. Katılımcılar iş sorusundan BI panosuna uzanan tam bir analitik projesi tamamlar.
5 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar analitik döngü ve SQL'den Python, BI ve proje sunumuna ilerler.
İleri Seviye — Analitik yaşam döngüsü, SQL, Python, istatistik ve BI'ı kapsayan yoğun veri analitiği kampı.
Her gün SQL, Python ve BI alıştırmaları yapılır; kamp iş sorusundan panoya uçtan uca bir projeyle tamamlanır.
Analitiği iş sorusundan panoya kadar bütün döngüsüyle kavrarsınız.
SQL, Python ve bir BI aracını analitik için birlikte kullanırsınız.
Bulguları KPI ve hikâyeleştirmeyle karar vericiye taşırsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Tablo ve dosya kavramlarına aşinalık gerekir.
Problem çözme ve sayısal yorum yatkınlığı faydalıdır.
SQL istemcisi, Python/Jupyter ve bir BI aracı kurulabilen bilgisayar gerekir.
Yoğun tempoya uygun günlük çalışma zamanı önerilir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
analitiği iş sorusundan panoya döngüsüyle yönetirsiniz.
anlamlı KPI ve metrik ağacı tasarlarsınız.
JOIN, agregasyon, pencere ve CTE ile analitik veri çekersiniz.
Python ile veriyi işler ve analizleri otomatikleştirirsiniz.
temel istatistik ve A/B test mantığını uygularsınız.
bir BI aracında veri modeli ve ölçüler kurarsınız.
etkileşimli gösterge paneli tasarlarsınız.
veri hikâyeleştirmeyle bulguları karara bağlarsınız.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Akış işleme eğitimi: Kafka topic/partition, Flink/Spark Structured Streaming, olay zamanı pencereleme, watermark, exactly-once, checkpoint ve backpressure.
Detayları Gör →
Veri analitiği eğitimi: analitik türleri, veri hazırlama, keşifçi analiz (EDA), tanımlayıcı/çıkarımsal istatistik, görselleştirme ve veri hikâyesi. SQL ve panda
Detayları Gör →
Analitik ve modelleme giriş eğitimi: CRISP-DM, veri hazırlama, özellik mühendisliği, regresyon/sınıflandırma/kümeleme, metrikler ve çapraz doğrulama. Python ile
Detayları Gör →
Karar odaklı veri analizi ve görselleştirme eğitimi: metrik seçimi, görsel algı ilkeleri, grafik-mesaj eşlemesi, gösterge panosu ve veri hikâyesi anlatımı.
Detayları Gör →
Veri etiği eğitimi: mahremiyet, anonimleştirme, bilgilendirilmiş rıza, algoritmik yanlılık, adillik ölçütleri, açıklanabilirlik ve sorumlu veri/AI yönetişimi.
Detayları Gör →