Veriyi her kaynaktan güvenle al ve dışa aktar
Araçtan bağımsız veri içe/dışa aktarma eğitimi: CSV/JSON/XML/Excel format yapısı, karakter kodlama ve Türkçe karakter sorunları, veritabanı ve API'den veri çekme, farklı hedeflere dışa aktarım ve bütünlük doğrulamasını uygulamalı öğretir.
Dosya/veritabanı/API kaynakları, kodlama, ayrıştırma ve dışa aktarım
Bu temel eğitim, farklı kaynaklardan veri içe aktarmayı (import) ve çeşitli hedeflere dışa aktarmayı (export) araçtan bağımsız biçimde öğretir. Düz metin ve sınırlandırılmış dosyalar (CSV/TSV), sabit genişlikli dosyalar, JSON, XML ve Excel formatlarının yapısı; ayırıcı (delimiter), tırnak (quoting), başlık satırı ve kaçış karakterleri işlenir. Karakter kodlama (UTF-8, Latin-1, BOM), ondalık/binlik ayraç ve tarih biçimi sorunları, Türkçe karakter kaynaklı hatalar ele alınır. İlişkisel veritabanlarından ve API/JSON uç noktalarından veri çekme, şema ve tip eşleme; dışa aktarımda hedef format seçimi, sıkıştırma, parçalı (chunk) aktarım ve veri doğrulama uygulanır. Amaç veriyi bütünlüğünü koruyarak sistemler arasında taşımaktır.
2 Gün. Her gün dört modül; dosya formatlarından veritabanı/API ve dışa aktarıma kadar işlenir.
Temel Seviye — Farklı kaynak ve formatlardan veri içe/dışa aktarma, karakter kodlama ve temel dönüştürme.
Katılımcılar farklı format ve kodlamadaki örnek verileri içe/dışa aktararak ve hataları gidererek uygular.
CSV, JSON, XML ve Excel formatlarını doğru ayrıştırıp üretirsiniz.
UTF-8 ve Türkçe karakter sorunlarını kaynakta çözersiniz.
Aktarımda tip, tarih ve değer bütünlüğünü koruyup doğrularsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Dosya, klasör ve metin düzenleyici kullanımına aşinalık gereklidir.
Tablo/satır-sütun mantığına aşinalık faydalıdır.
Bir elektronik tablo ve metin düzenleyici erişimi yararlıdır.
Çeşitli formatlarda örnek veri dosyaları çalışmada kullanılır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
CSV/JSON/XML/Excel'i doğru ayrıştırabilirsiniz.
UTF-8 ve Türkçe karakter sorunlarını çözebilirsiniz.
Çok sayfalı ve biçimli Excel verisini aktarabilirsiniz.
Veritabanından veri çekip yazabilirsiniz.
REST/JSON uç noktalarından veri alabilirsiniz.
Hedef formata sıkıştırma/parçalı aktarım yapabilirsiniz.
Aktarım bütünlüğünü checksum ile doğrulayabilirsiniz.
Aktarım adımlarını güvenle tekrarlayabilirsiniz.
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.
Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis ve tek/iki yönlü ANOVA ile post-hoc (Tukey, Bonferroni) ve eta kare etki büyüklüğünü uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Tek örneklemli t-testi, varsayımları, t istatistiği, p-değeri, güven aralığı ve Cohen's d ile örneklem ortalamasını referans değerle sınayın.
Detayları Gör →
R'da glmnet ile ridge/lasso/elastic net ve randomForest/xgboost ile bagging/boosting kurun; lambda seçimi, çapraz doğrulama ve model karşılaştırma öğrenin.
Detayları Gör →
R'da veri içe aktarma, temizleme, dplyr dönüştürme, tanımlayıcı istatistik, ggplot2 görselleştirme ve t-testi/ki-kare ile kendi verinizi analiz edin.
Detayları Gör →
R'da t-testi, ANOVA, ki-kare ve regresyon çıktılarını p-değeri, güven aralığı, etki büyüklüğü ve varsayımlarla doğru okuyup dürüstçe raporlayın.
Detayları Gör →