Sarı Takım ISACA müfredatı Data Science Fundamentals

DATA SCIENCE FUNDAMENTALS CERTIFICATE (DATA SCIENCE FUNDAMENTALS) EĞİTİMİ

Veriyi Karara Dönüştürmeyi Temelden Öğrenin

Data Science Fundamentals Certificate Eğitimi, Digital Vizyon Akademi tarafından kurumlara verilen 2 günlük bir sınava hazırlık ve yetkinlik programıdır.

2 gün Başlangıç Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Data Science Fundamentals Sınav Müfredatıyla Uyumlu İki Günlük Temel Program

Bu eğitim, veri bilimini analitik yaşam döngüsünden yönetişim ve mahremiyet boyutuna kadar bütüncül biçimde kavramak isteyen profesyoneller için tasarlanmış iki günlük bir sınava hazırlık ve yetkinlik programıdır. Veri hazırlamadan modellemeye ve bulguların anlatımına uzanan konular, Data Science Fundamentals sınav müfredatıyla uyumlu biçimde işlenir.

Süre ve Format

2 Tam Gün. Kavramsal anlatım, veri seti üzerinde atölye çalışmaları, canlı demolar ve vaka incelemeleri dengeli akışta işlenir.

Seviye

Başlangıç Seviyesi — İleri istatistik veya programlama bilgisi gerektirmeyen giriş düzeyi programdır.

Öğrenme Metodu

Örnek veri setleri üzerinde atölye çalışmaları, canlı analiz demoları, grup tartışmaları ve vaka incelemeleri.

Neden Bu Eğitim?

📊Yaşam Döngüsü Odaklı

Konular dağınık teknikler yerine problem tanımından bulgunun paylaşımına uzanan tek bir akış içinde işlenir.

🧪Veri Üzerinde Pratik

Her modülde örnek veri setleri üzerinde hazırlama, analiz veya görselleştirme çalışması yürütülür.

🎯Sınav Müfredatıyla Uyum

İçerik Data Science Fundamentals sınav müfredatıyla uyumlu kurgulanır; sınav stratejisi son modülde ele alınır.

Bu Eğitim Hangi Rollere Hazırlar?

Veri Analistiİş Zekası UzmanıVeri Bilimci YardımcısıRaporlama UzmanıVeri Yönetişimi Uzmanıİç Denetim Uzmanı

Sarı Takım: Veri ürünlerini mahremiyet ve güvenlik ilkeleriyle geliştiren analitik ekip

“Veri ancak doğru hazırlandığında, dürüstçe yorumlandığında ve sorumlulukla paylaşıldığında karara dönüşür.”

Ön Koşullar

Eğitime Katılım İçin Gereken Hazırlık ve Size Uygunluk Değerlendirmesi

1
Bilişim Okuryazarlığı

Temel bilgisayar kullanımı dışında ileri düzeyde teknik bilgi gerekmez.

2
Tablo Kullanımı

Elektronik tablo programlarında temel veri girişi ve formül kullanımı deneyimi.

3
Analitik Bakış

Kurumsal raporlama ve karar süreçlerine ilişkin genel düzeyde aşinalık faydalı olur.

4
Dizüstü Bilgisayar

Atölye çalışmalarına katılabilen, internet erişimli bir dizüstü bilgisayar.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiVeri bilimi kavramlarını ve analitik yaşam döngüsünü kavramak, veri hazırlama ile keşifsel analizi uygulamak ve temel modelleme yaklaşımlarını öğrenmek.
Modül 1
Veri Bilimine Giriş ve Temel Kavramlar
  • Veri bilimi, veri analitiği ve iş zekası arasındaki farklar
  • Analitik olgunluk düzeyleri ve kurumsal karşılıkları
  • CRISP-DM yaklaşımıyla analitik yaşam döngüsünün kurulması
  • İş problemini analitik soruya dönüştürme disiplini
  • Veri bilimi ekibindeki roller ve iş birliği modeli
  • Atölye: Kurumsal bir sorunun analitik soruya dönüştürülmesi
Modül 2
Veri Toplama, Hazırlama ve Kalite
  • Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kaynakları
  • SQL ile veri çekmenin temel mantığı ve sorgu okuma
  • Eksik, yinelenen ve aykırı değerlerin ele alınması
  • Veri dönüştürme, normalleştirme ve özellik üretimi
  • Veri kalitesi boyutları ve ölçüm göstergeleri
  • Lab: Dağınık bir veri setinin analize hazır hale getirilmesi
Modül 3
Keşifsel Veri Analizi ve İstatistik Temelleri
  • Merkezi eğilim ve dağılım ölçülerinin yorumlanması
  • Dağılım biçimleri ve aykırı değerlerin görsel tespiti
  • Korelasyon ile nedensellik arasındaki ayrımın kurulması
  • Hipotez testi mantığına ve anlamlılık kavramına giriş
  • Örnekleme yöntemleri ve örneklem yanlılığı riskleri
  • Lab: Örnek veri setinde keşifsel analiz çalışması
Modül 4
Modelleme ve Model Değerlendirme
  • Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme yaklaşımlarının ayrımı
  • Sınıflandırma, regresyon ve kümeleme problemleri
  • Eğitim, doğrulama ve test kümelerinin ayrılması
  • Doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 ölçütlerinin okunması
  • Aşırı öğrenme, eksik öğrenme ve model yanlılığı
  • Lab: Hazır kütüphanelerle basit bir model kurma denemesi
Günün hedefiAnaliz bulgularını doğru görselleştirmelerle anlatmak, veri yönetişimi ile kalite yapısını kurmak ve mahremiyet, güvenlik ile etik yükümlülüklerini uygulamak.
Modül 1
Veri Görselleştirme ve Bulgu Anlatımı
  • Veri türüne uygun grafik biçiminin seçilmesi ilkeleri
  • Yanıltıcı görselleştirmelerin tanınması ve önlenmesi
  • Power BI ve Tableau ile pano tasarımına genel bakış
  • Yönetici özeti ile teknik anlatımın ayrıştırılması
  • Veriyle hikaye kurma ve öneriye bağlama disiplini
  • Atölye: Analiz bulgularından yönetim panosu taslağı
Modül 2
Veri Yönetişimi ve Kalite Yönetimi
  • Veri yönetişimi yapısı, rol ve sorumluluk dağılımı
  • Veri sahipliği, veri yöneticiliği ve karar mekanizmaları
  • Üstveri yönetimi ve veri sözlüğü oluşturma yaklaşımı
  • Veri soy ağacı ile izlenebilirliğin sağlanması
  • Ana veri yönetimi ve kurumsal tekilleştirme çalışmaları
  • Atölye: Kurum için veri yönetişim modeli tasarımı
Modül 3
Veri Güvenliği, Mahremiyet ve Etik
  • Veri sınıflandırma ve erişim yetkilendirme ilkeleri
  • Anonimleştirme, takma adlandırma ve maskeleme yöntemleri
  • KVKK kapsamında veri işleme şartları ve aydınlatma
  • Analitik modellerde ayrımcılık ve yanlılık riskleri
  • Veri etiği ilkeleri ve sorumlu analitik uygulamaları
  • Vaka: Mahremiyet ihlaline dönüşen analiz çalışmasının incelenmesi
Modül 4
Kurumsal Uygulama, Sınav Stratejisi ve Kapanış
  • Analitik projelerin değer ölçümü ve başarı göstergeleri
  • Veri ürünlerinin üretime alınması ve izlenmesi
  • Uçtan uca vaka: Bir analitik projenin baştan sona kurgulanması
  • Data Science Fundamentals sınav stratejisi ve zaman yönetimi
  • Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap oturumu
  • Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası takdimi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

🔄
Analitik Döngü

Problem tanımından model değerlendirmesine uzanan analitik yaşam döngüsünü adım adım yürütebileceksiniz.

🧹
Veri Hazırlama

Eksik, yinelenen ve aykırı değerleri ele alarak dağınık veriyi analize hazır hale getirebileceksiniz.

📈
İstatistik Okuryazarlığı

Dağılım ölçüleri, korelasyon ve hipotez testi sonuçlarını doğru biçimde yorumlayabileceksiniz.

🤖
Model Değerlendirme

Model başarım ölçütlerini okuyarak aşırı öğrenme ve yanlılık gibi tuzakları fark edebileceksiniz.

📊
Görselleştirme

Veri türüne uygun grafikler seçip yanıltıcı sunumlardan kaçınarak bulgularınızı anlatabileceksiniz.

🗂️
Veri Yönetişimi

Veri sahipliği, üstveri ve veri sözlüğü yapılarıyla kurumsal yönetişim modeli kurabileceksiniz.

🔏
Mahremiyet Koruması

Anonimleştirme ve maskeleme yöntemlerini KVKK yükümlülükleriyle birlikte uygulayabileceksiniz.

⚖️
Veri Etiği

Analitik çalışmalarda ayrımcılık ve yanlılık risklerini fark edip sorumlu kararlar alabileceksiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • İş analistleri
  • raporlama ve iş zekası uzmanları
  • bilişim profesyonelleri
  • denetim
  • risk ekipleri ile veri bilimi alanına giriş yapmak isteyen kurumsal katılımcılar

Sıkça Sorulan Sorular

Data Science Fundamentals eğitimi kimler için uygundur?
Program; iş analistleri, raporlama ve iş zekası uzmanları, bilişim profesyonelleri, denetim ve risk ekipleri ile veri bilimi alanına giriş yapmak isteyen kurumsal katılımcılar için tasarlanmıştır. İleri istatistik bilgisi gerektirmez.
Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?
Eğitim 2 tam gün sürer ve 8 modülden oluşur. Kurumun tercihine göre Digital Vizyon Akademi sınıflarında, kurum lokasyonunda veya online olarak gerçekleştirilir; her modülde atölye, laboratuvar veya vaka uygulaması yer alır.
Eğitim için programlama bilgisi gerekiyor mu?
Hayır. Program temel seviyede kurgulanmıştır. Laboratuvar çalışmaları hazır veri setleri ve kullanıma açık kütüphaneler üzerinden yürütülür; odak kod yazmak değil, analitik yaklaşımı ve sonuçların doğru yorumlanmasını kavramaktır.
Bu eğitim Data Science Fundamentals sınavına hazırlık sağlıyor mu?
Program, Data Science Fundamentals sınav müfredatıyla uyumlu bir sınava hazırlık ve yetkinlik eğitimidir. Son modülde sınav stratejisi ve zaman yönetimi ayrıca çalışılır. Sınav ücreti katılımcıya aittir ve eğitim ücretine dahil değildir.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Evet. Programı başarıyla tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası almaya hak kazanır. Bu belge, sınav kurumunun verdiği sertifikadan ayrı bir katılım ve başarı belgesidir.

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 d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Data Science Fundamentals Certificate (Data Science Fundamen Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 15.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre2 gün
SeviyeBaşlangıç Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Kurs KoduData Science Fundamentals
VendorISACA
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Sarı TakımAI Fundamentals Certificate (AI Fundamentals) Eğitimi
Siber Güvenlik Eğitimleri

AI Fundamentals Certificate (AI Fundamentals) Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

2 günlük AI Fundamentals eğitimi: yapay zeka temelleri, makine öğrenmesi, üretken yapay zeka, risk yönetimi, güvenlik ve yönetişim.

Detayları Gör →
Sarı TakımCloud Fundamentals Certificate (Cloud Fundamentals) Eğitimi
Siber Güvenlik Eğitimleri

Cloud Fundamentals Certificate (Cloud Fundamentals) Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

2 günlük Cloud Fundamentals eğitimi: bulut bilişim temelleri, hizmet modelleri, bulut maliyetleri, paylaşılan sorumluluk, güvenlik ve uyum.

Detayları Gör →
Sarı TakımBlockchain Fundamentals Certificate (Blockchain Fundamentals) Eğitimi
Siber Güvenlik Eğitimleri

Blockchain Fundamentals Certificate (Blockchain Fundamentals) Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

2 günlük Blockchain Fundamentals eğitimi: dağıtık defter temelleri, uzlaşma mekanizmaları, akıllı sözleşmeler, zincir güvenliği ve yönetişim.

Detayları Gör →
Beyaz TakımIT Risk Fundamentals Certificate (IT Risk Fundamentals) Eğitimi
Siber Güvenlik Eğitimleri

IT Risk Fundamentals Certificate (IT Risk Fundamentals) Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

2 günlük IT Risk Fundamentals Certificate eğitimi: risk kavramları, yönetişim, senaryo yazımı, risk analizi, yanıt seçimi ve risk izleme.

Detayları Gör →
Beyaz TakımIT Audit Fundamentals Certificate (IT Audit Fundamentals) Eğitimi
Siber Güvenlik Eğitimleri

IT Audit Fundamentals Certificate (IT Audit Fundamentals) Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

2 günlük IT Audit Fundamentals Certificate eğitimi: denetim süreci, standartlar, risk temelli planlama, BT genel kontrolleri ve bulgu raporlama.

Detayları Gör →
Turuncu TakımCybersecurity Fundamentals Certificate (Cybersecurity Fundamentals) Eğitimi
Siber Güvenlik Eğitimleri

Cybersecurity Fundamentals Certificate (Cybersecurity Fundamentals) Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

2 günlük Cybersecurity Fundamentals eğitimi: siber güvenlik kavramları, risk dili, güvenlik mimarisi, veri koruma, olay müdahalesi ve yeni teknolojiler.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn