Veriyi en temelden, cıvatasına kadar öğrenin
Veriyle çalışmanın temel yapı taşları: veri türleri, ölçek düzeyleri, karakter kodlaması, CSV/JSON/Parquet formatları, temel veri yapıları ve metadata Python ve pandas ile uygulamalı tanıtılır.
Veriyle çalışmanın temel kavram ve yapı taşları
Bu eğitim, veriyle ciddi biçimde çalışmaya başlamadan önce gereken temel kavramları sıfırdan verir. Nicel ve nitel veri ayrımını, ölçek düzeylerini (nominal, ordinal, aralık, oran), yapısal, yarı yapısal ve yapısız veri türlerini öğrenirsiniz. Karakter kodlaması (ASCII, UTF-8), sayı temsili, tarih/saat ve zaman dilimi, eksik ve boş değer kavramları işlenir. CSV, JSON, XML, Parquet gibi dosya formatları, ayraç ve kaçış karakterleri, satır tabanlı ve sütun tabanlı depolama karşılaştırılır. Dizi, sözlük, tablo gibi temel veri yapıları ve veri sözlüğü ile metadata kavramı ele alınır. Örnekler Python ve pandas ile gerçek dosyalar üzerinde uygulanır.
2 Gün. Her gün dört modül; kavram anlatımının ardından gerçek veri dosyalarıyla pratik yapılır.
Başlangıç Seviye — Verinin temelleri: veri türleri, kodlama, ölçek düzeyleri, dosya formatları ve temel veri yapıları.
Python ve pandas ile CSV, JSON ve Parquet dosyaları açılıp incelenerek temel kavramlar uygulamalı pekiştirilir.
Temel kavramları oturtarak sonraki tüm veri çalışmalarına hazırlanırsınız.
Karakter kodlaması ve format bilgisiyle bozuk veri sorunlarını önlersiniz.
CSV, JSON ve Parquet'i doğru tanıyıp yerinde kullanırsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Dosya ve klasörle temel düzeyde çalışabilmek yeterlidir.
Kategori ve sayı ayrımını kavramaya yatkınlık faydalıdır.
Zorunlu olmasa da temel Python aşinalığı örnekleri kolaylaştırır.
Python, pandas ve bir metin düzenleyici kurulu bir çalışma ortamı.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Nicel, nitel, yapısal ve yapısız veriyi ayırt edersiniz.
Nominal, ordinal, aralık ve oran ölçeklerini doğru sınıflandırırsınız.
UTF-8 ve karakter kodlama sorunlarını teşhis edip çözersiniz.
Eksik, boş ve uç değerleri doğru yorumlarsınız.
CSV, JSON, XML ve Parquet dosyalarını okuyup ayırt edersiniz.
Satır ve sütun tabanlı depolamanın farkını açıklarsınız.
Dizi, sözlük ve tablo yapılarını yerinde kullanırsınız.
Veri sözlüğü oluşturup metadata ile veriyi belgelersiniz.
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.
İleri görselleştirme: çok değişkenli grafikler, etkileşimli dashboard, analitik hesaplar ve veri hikâyesi ile karmaşık veriyi içgörüye dönüştürmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Veri yaşam döngüsü, kaynaklar, temizleme, tanımlayıcı istatistik, görselleştirme ve yönetişimi kapsayan veri analizi temellerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Analitik ve iş zekâsı platformlarını öğrenin: Power BI, Tableau, Qlik ile veri bağlama, modelleme, görselleştirme, dağıtım ve satır düzeyi güvenlik (RLS).
Detayları Gör →
Veri analitiği için SQL, Python ve R ortamları, Jupyter ve RMarkdown not defterleri, paket yönetimi ve Git ile üretilebilir iş akışlarını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Betimleyici, tanısal, kestirimci ve kuralcı analitik ile trend, segmentasyon, korelasyon ve regresyon tekniklerini doğru seçmeyi ve yorumlamayı öğrenin.
Detayları Gör →