İş sorularını veri madenciliğiyle yanıtlayın
CRISP-DM yöntemiyle sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik analizini iş sorularına bağlayarak karar desteği üreten uygulamalı eğitim.
İş problemi odaklı, CRISP-DM temelli veri madenciliği programı
Bu eğitim, veri madenciliğini iş sorularını yanıtlamak için kullanma becerisi kazandırır. CRISP-DM yöntemiyle iş anlayışından veri anlayışına, modelleme ve değerlendirmeye uzanan süreç ele alınır. Sınıflandırma (karar ağacı, lojistik regresyon, k-NN), kümeleme (k-means, hiyerarşik), birliktelik kuralları (Apriori, destek/güven/lift) ve temel aykırı değer madenciliği işlenir. Her teknik somut iş sorusuna (churn, segmentasyon, sepet analizi) bağlanır; model yorumlama ve iş aksiyonuna dönüştürme vurgulanır. Katılımcı; bir iş sorusunu uçtan uca madencilikle yanıtlar.
3 Gün. Her gün dört modül; CRISP-DM, sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik üzerine uygulama.
Orta Seviye — iş sorularını yanıtlamak için veri madenciliği, CRISP-DM, sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik
Python ve scikit-learn ile gerçek iş veri setleri üzerinde CRISP-DM adımları uygulanarak çalışılır.
Modeli değil, yanıtlanacak iş sorusunu merkeze alarak değer üretirsiniz.
Yapılandırılmış yöntemle madencilik projelerini öngörülebilir kılarsınız.
Bulguları churn önleme ve segmentasyon gibi somut aksiyonlara bağlarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
pandas ile veri okuma deneyimi faydalıdır.
Ortalama, oran ve dağılım kavramları önerilir.
Temel EDA aşinalığı yararlı olur.
Python, pandas, scikit-learn ve Jupyter kurulu olmalıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Veri madenciliği projesini CRISP-DM ile yapılandırabilirsiniz.
İş sorusunu madencilik problemine dönüştürebilirsiniz.
Churn gibi problemleri sınıflandırmayla yanıtlayabilirsiniz.
Precision/recall ve AUC ile modeli değerlendirebilirsiniz.
k-means ile müşteri segmentasyonu yapabilirsiniz.
Apriori ile sepet analizi ve kural çıkarabilirsiniz.
Model ve kuralları iş diline çevirebilirsiniz.
Bulguları somut iş aksiyonuna bağlayabilirsiniz.
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.
Veri madenciliği eğitimi: KDD süreci, ön işleme, sınıflandırma (karar ağacı/Naive Bayes/k-NN), kümeleme (k-means/DBSCAN), Apriori birliktelik ve anomali tespiti
Detayları Gör →
Veri mimarisi eğitimi: veri modelleme, normalizasyon, OLTP/OLAP, veri ambarı ve boyutsal model, veri gölü/lakehouse, medallion, ETL/ELT, MDM ve data mesh.
Detayları Gör →
KVKK eğitimi: veri sorumlusu/işleyen ayrımı, aydınlatma metni (madde 10), açık rıza, veri işleme sözleşmesi, teknik/idari tedbirler ve VERBİS yükümlülükleri.
Detayları Gör →
Veri sızıntısı önleme eğitimi: veri sınıflandırma, endpoint/ağ/bulut DLP politikaları, çıkış kanalı kontrolü, şifreleme, RBAC/MFA erişim ve SIEM/UEBA izleme.
Detayları Gör →
Kamu sektöründe veri temelli karar eğitimi: kanıta dayalı politika, performans göstergeleri, veri kalitesi, kıyaslama, etki değerlendirme, pano ve açık veri eti
Detayları Gör →