Data Gathering Eğitimi

Eğitim Hakkında

Analize girecek veriyi kaynağından doğru toplama odaklı uygulamalı program

Bu eğitim, analize uygun veriyi güvenilir ve etik biçimde toplama becerisi kazandırır. Birincil ve ikincil kaynaklar, örnekleme yöntemleri (basit rastgele, tabakalı, küme), örneklem büyüklüğü ve yanlılık ele alınır. Anket ve form tasarımı, ölçek türleri, log ve sensör verisi, API ile veri çekme ve sayfalama, temel web kazıma (HTML, requests, BeautifulSoup), robots.txt ve hukuki/etik sınırlar işlenir. Katılımcı; belirli bir soru için uygun veri toplama planı tasarlar ve küçük bir toplama işlemini uygular.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; kaynak ve örnekleme, anket, API ve web kazıma üzerine uygulamalı çalışma.

Seviye

Temel Seviye — veri toplama yöntemleri, kaynak seçimi, örnekleme, anket tasarımı ve web/API ile veri çekme

Öğrenme Metodu

Örnek araştırma soruları üzerinde anket tasarımı, API çağrısı ve kazıma denemeleriyle uygulama yapılır.

Neden Bu Eğitim?

🎯Doğru Kaynak

Soruya uygun kaynak ve yöntem seçerek analizin temelini sağlamlaştırırsınız.

📐Yanlılığı Azaltma

Örnekleme ve anket tasarımıyla sistematik hataları en aza indirirsiniz.

🔌Teknik Toplama

API ve web kazımayla kendi veri setlerinizi programatik olarak oluşturursunuz.

Anahtar Konular

veri toplamadata gatheringörneklemeanket tasarımıweb kazımaapibeautifulsouprequestsveri kaynağıveri kalitesi

“Her analiz, doğru toplanmış verinin üzerine kurulur.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Temel Python

requests gibi kütüphaneleri kullanabilmek faydalıdır.

2

Veri kavramları

Değişken, kayıt ve veri tipi kavramlarına aşinalık önerilir.

3

Temel istatistik

Örneklem ve oran kavramlarını bilmek yararlı olur.

4

Ortam

Python, requests ve BeautifulSoup kurulu bir ortam gerekir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı veri kaynağı seçer ve örnekleme/anket tasarlar.

Modül 1

Veri Kaynakları

Birincil ve ikincil kaynaklar
İç sistemler, açık veri ve satın alınan veri
Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kaynak
Kaynak güvenilirliği ve güncellik
Maliyet ve erişim kısıtları
Kaynak dokümantasyonu okuma

Modül 2

Örnekleme

Evren (popülasyon) ve örneklem
Basit rastgele örnekleme
Tabakalı ve küme örnekleme
Sistematik ve kolayda örnekleme
Örneklem büyüklüğü sezgisi
Örnekleme yanlılığı

Modül 3

Anket Tasarımı

Açık ve kapalı uçlu sorular
Likert ve ölçek türleri
Yönlendirici ve belirsiz sorulardan kaçınma
Soru sırası ve akış
Pilot test ve güvenilirlik
Yanıt oranı artırma

Modül 4

Toplama Planı

Araştırma sorusundan veriye
Değişken ve ölçüm tanımı
Zaman çizelgesi ve sorumluluk
Veri sözlüğü oluşturma
Kalite kontrol noktaları
Etik ve rıza planı

Günün hedefiKatılımcı API ve web kazıma ile programatik veri toplar.

Modül 1

API ile Toplama

REST API ve endpoint kavramı
requests ile GET isteği
Kimlik doğrulama (API key, token)
JSON yanıt ayrıştırma
Sayfalama (pagination) ve hız limiti
Hata kodları ve yeniden deneme

Modül 2

Web Kazıma

HTML yapısı ve DOM
BeautifulSoup ile ayrıştırma
Seçici (selector) ile veri çekme
Tablo ve liste kazıma
Dinamik içerik zorlukları
Veriyi CSV/DataFrame'e yazma

Modül 3

Etik ve Hukuk

robots.txt ve kullanım koşulları
Hız sınırlama ve sunucuya saygı
Kişisel veri ve KVKK sınırları
Telif ve veri sahipliği
Kimlik ve User-Agent açıklığı
Kazıma yerine API tercihi

Modül 4

Kalite ve Depolama

Toplanan veriyi doğrulama
Tekilleştirme ve temizleme
Zaman damgası ve kaynak izi
Dosya/veritabanına kaydetme
Artımlı (incremental) toplama
Tekrarlanabilir toplama betiği

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Kaynak Seçimi

Araştırma sorusuna uygun veri kaynağı seçebilirsiniz.

✅

Örnekleme

Uygun örnekleme yöntemini belirleyip yanlılığı azaltabilirsiniz.

✅

Anket Tasarımı

Güvenilir ve yansız anket/form tasarlayabilirsiniz.

✅

Toplama Planı

Uçtan uca bir veri toplama planı hazırlayabilirsiniz.

✅

API Kullanımı

REST API'den sayfalama ile veri çekebilirsiniz.

✅

Web Kazıma

BeautifulSoup ile web sayfalarından veri ayıklayabilirsiniz.

✅

Etik Sınır

robots.txt ve yasal sınırlara uygun toplama yapabilirsiniz.

✅

Kalite

Toplanan veriyi doğrulayıp düzenli biçimde saklayabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Veri analistleri
araştırmacılar
pazarlama ekipleri
veri toplama süreci kuranlar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri analistleri, araştırmacılar ve veri toplama süreci kuranlar için uygundur.

Python bilmem gerekir mi?

Temel Python faydalıdır; requests ve BeautifulSoup örnekleri adım adım gösterilir.

Web kazıma yasal mı?

Koşullara bağlıdır; robots.txt, kullanım şartları ve KVKK sınırları eğitimde ele alınır.

Anket tasarımı da var mı?

Evet, ölçek türleri ve yanlılığı azaltan anket tasarımı işlenir.

Sertifika veriliyor mu?

Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

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.

Örnek Sertifika

DATA GATHERING EĞİTİMİ