Veriyi keşfet, yönünü gör, geleceğini tahmin et
Keşifsel veri analizinden tahmine uzanan eğitim: dağılım/aykırı değer/korelasyon keşfi, trend-mevsimsellik ayrıştırma, senaryo projeksiyonu, üstel düzeltme (SES/Holt/Holt-Winters) ve MAE/MAPE/RMSE ile doğruluk ölçümü.
Keşifsel analiz, projeksiyon ve zaman serisi tahmini
Bu eğitim, veriyi keşfetmekten geleceğe yönelik tahmine uzanan analitik zinciri uygulamalı öğretir. Keşifsel veri analizinde (EDA) dağılım, merkezî eğilim, aykırı değer, korelasyon ve görselleştirme; trend ve mevsimselliğin ayrıştırılması işlenir. Projeksiyonda doğrusal/üstel trend ve senaryo uzatma; zaman serisi tahmininde hareketli ortalama, üstel düzeltme (exponential smoothing), mevsimsel modeller ve tahmin aralıkları ele alınır. Tahmin doğruluğunun ölçümü (MAE, MAPE, RMSE), aşırı uydurma (overfitting) riski ve belirsizliğin iletilmesi gösterilir. Katılımcılar gerçek bir seride keşiften tahmine tüm adımları yürütür.
3 Gün. Her gün dört modül; keşifsel analizden projeksiyon ve zaman serisi tahminine ilerlenir.
Orta Seviye — Keşifsel veri analizi, trend projeksiyonu ve zaman serisi tahmininin uygulamalı olarak bir arada ele alınması.
Katılımcılar gerçek bir zaman serisinde EDA yapıp trend ayrıştırarak tahmin modeli kurar ve doğruluğunu ölçer.
Veriyi tahminden önce doğru anlamak için EDA'yı sistematik yaparsınız.
Trend ve mevsimselliği ayrıştırıp geleceğe uzatırsınız.
MAPE/RMSE ile tahmininizi dürüstçe değerlendirirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Ortalama, dağılım ve yüzde kavramlarına aşinalık faydalıdır.
Temel tablo ve grafik kullanımı beklenir.
Dönemsel veriye dair genel farkındalık faydalıdır.
Örnek zaman serisini açabilen bir bilgisayar yeterlidir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Dağılım, aykırı değer ve ilişkiyi sistematik olarak keşfedersiniz.
Trend, mevsimsellik ve gürültüyü ayrıştırırsınız.
Trendi senaryolarla geleceğe uzatırsınız.
Mevsimsel indekslerle örüntüyü tahmine katarsınız.
SES, Holt ve Holt-Winters ile tahmin kurarsınız.
Holdout ve parametre ayarıyla aşırı uydurmayı önlersiniz.
MAE, MAPE ve RMSE ile tahmini dürüstçe ölçersiniz.
Tahmin aralıklarıyla belirsizliği şeffaf iletirsiniz.
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.
Kafka, Spark Structured Streaming ve Flink ile olay akışları, pencereleme, watermark, durum yönetimi ve exactly-once ile gerçek zamanlı analitik kurun.
Detayları Gör →
CSS ile tipografi, renk, Flexbox/Grid yerleşim, tablo ve kart biçimlendirme, koşullu veri stili ve responsive erişilebilir tasarımı öğrenin.
Detayları Gör →
Süreç keşfi, SIPOC, BPMN 2.0 ile as-is/to-be modelleme, darboğaz ve atık analizi, değer akışı ve süreç KPI'larıyla süreçleri analiz edip iyileştirin.
Detayları Gör →
İleri boyutsal modelleme, SCD 1-6, köprü/junk boyutlar, Data Vault 2.0 ve lakehouse tasarımıyla ölçeklenebilir kurumsal veri modelleri kurun.
Detayları Gör →
İlişkisel/NoSQL veritabanları, ambar/göl/lakehouse, ETL/ELT, orkestrasyon, katalog, kalite, MDM ve yönetişim araçlarının manzarasını ve seçimini öğrenin.
Detayları Gör →