INTRODUCTION TO STATISTICS EĞİTİMİ

Veriden istatistikle güvenilir sonuç çıkar

Betimleyici istatistikten olasılık, dağılım ve hipotez testine kadar istatistiğin temellerini uygulamalı öğrenin.

İstatistiği betimleyici ölçülerden olasılık, dağılımlar, örnekleme ve hipotez testine kadar ele alan, veriden sağlıklı çıkarım yapmayı öğreten temel seviye eğitim.

3 gün Temel Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Betimleyici istatistik, olasılık, dağılımlar ve çıkarımsal istatistiğe giriş

Bu temel seviye eğitim, istatistiği baştan sona ele alarak veriden sağlıklı çıkarım yapma becerisi kazandırır. Katılımcılar betimleyici istatistikleri (merkezi eğilim, yayılım, çarpıklık), olasılık temellerini, rastgele değişken ve olasılık dağılımlarını (binom, Poisson, normal), merkezi limit teoremini ve örnekleme dağılımlarını öğrenir. Ardından güven aralıkları, hipotez testinin mantığı, p-değeri, tek örneklem ve iki örneklem t-testi, ki-kare bağımsızlık testi ile korelasyon ve basit regresyon ele alınır. Hesaplamalar sezgisel yorumla desteklenir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar betimleyici istatistikten çıkarımsal istatistiğe doğru ilerler.

Seviye

Temel Seviye — İstatistiğin temelleri: betimleyici istatistik, olasılık, dağılımlar, örnekleme ve çıkarımsal istatistiğe giriş.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar gerçek veri örnekleri üzerinde hesaplama ve yorum alıştırmalarıyla istatistiksel düşünmeyi pekiştirir.

Neden Bu Eğitim?

📈Sağlam Temel

Betimleyici istatistikten çıkarıma kadar istatistiğin bütününü kavrarsınız.

🎲Olasılık Mantığı

Belirsizliği olasılık diliyle ifade etmeyi öğrenirsiniz.

🔬Hipotez Testi

p-değeri ve testlerle iddiaları veriyle sınamayı öğrenirsiniz.

Anahtar Konular

istatistik eğitimibetimleyici istatistikolasılıknormal dağılımhipotez testigüven aralığıt-testiki-karekorelasyon regresyonçıkarımsal istatistik
“İstatistik, belirsizliği ölçülebilir ve yönetilebilir kılma sanatıdır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Temel Matematik

Cebir, kesir ve karekök gibi temel matematik becerisi beklenir.

2
Veri Okuryazarlığı

Tablo ve grafik okuma faydalıdır.

3
Hesaplama Aracı

Excel/Google Sheets veya hesap makinesi gereklidir.

4
Analitik İlgi

Belirsizliği sayıyla ifade etmeye ilgi eğitimden verimi artırır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, betimleyici istatistiklerle bir veri setini özetleyip yorumlayabilir.
Modül 1
Veri ve Değişken
  • Popülasyon ve örneklem ayrımı
  • Nitel ve nicel değişkenler
  • Ölçek düzeyleri: nominal, ordinal, aralık, oran
  • Frekans ve göreli frekans tabloları
  • Histogram ve çubuk grafik farkı
  • Değişken türünün yöntem seçimine etkisi
Modül 2
Merkezi Eğilim
  • Aritmetik ortalama hesabı ve duyarlılığı
  • Medyanın hesaplanması ve sağlamlığı
  • Mod ve çok modlu dağılım
  • Ağırlıklı ortalama
  • Ortalama-medyan karşılaştırması
  • Uygun merkez ölçüsünün seçimi
Modül 3
Yayılım
  • Aralık ve çeyrekler arası aralık (IQR)
  • Varyans hesabı
  • Standart sapmanın yorumu
  • Değişim katsayısı (CV)
  • Kutu grafiği (boxplot) ve aykırı değer
  • Yayılımın karar için önemi
Modül 4
Dağılım Şekli
  • Simetrik ve çarpık dağılımlar
  • Çarpıklık (skewness) yönü
  • Basıklık (kurtosis) kavramı
  • Z-skoru ile standartlaştırma
  • Ampirik kural (68-95-99.7)
  • Dağılım şeklinin analize etkisi
Günün hedefiKatılımcı, olasılık kurallarını uygular ve temel olasılık dağılımlarını kullanabilir.
Modül 1
Olasılık Temelleri
  • Olay, örnek uzay ve olasılık tanımı
  • Toplam ve çarpım kuralları
  • Koşullu olasılık
  • Bağımsızlık kavramı
  • Bayes teoreminin sezgisi
  • Olasılığın günlük yorumları
Modül 2
Kesikli Dağılımlar
  • Rastgele değişken ve beklenen değer
  • Binom dağılımı ve koşulları
  • Poisson dağılımı ve nadir olaylar
  • Olasılık kütle fonksiyonu
  • Varyans ve beklenen değer hesabı
  • Dağılım seçiminin uygunluğu
Modül 3
Normal Dağılım
  • Normal dağılımın özellikleri ve çan eğrisi
  • Standart normal dağılım (Z)
  • Z-tablosu ve olasılık hesabı
  • Yüzdelik dilim (percentile) hesabı
  • Normallik varsayımının önemi
  • Sürekli dağılımlarda alan-olasılık ilişkisi
Modül 4
Örnekleme
  • Örnekleme dağılımı kavramı
  • Merkezi limit teoremi
  • Standart hata ve örneklem büyüklüğü
  • Örneklem ortalamasının dağılımı
  • Yanlı ve yansız tahmin
  • Örneklemeden popülasyona köprü
Günün hedefiKatılımcı, güven aralığı ve hipotez testleriyle veriye dayalı çıkarım yapabilir.
Modül 1
Güven Aralığı
  • Nokta tahmini ve aralık tahmini
  • %95 güven aralığının yorumu
  • Ortalama için güven aralığı
  • Oran için güven aralığı
  • Güven düzeyi ve genişlik ilişkisi
  • Örneklem büyüklüğünün etkisi
Modül 2
Hipotez Testi
  • Sıfır ve alternatif hipotez (H0, H1)
  • Birinci ve ikinci tip hata
  • Anlamlılık düzeyi (alfa) ve p-değeri
  • Tek ve çift yönlü testler
  • İstatistiksel ve pratik anlamlılık
  • p-değerinin yaygın yanlış yorumları
Modül 3
t ve Ki-kare
  • Tek örneklem t-testi
  • Bağımsız iki örneklem t-testi
  • Eşleştirilmiş (paired) t-testi
  • Ki-kare bağımsızlık testi
  • Beklenen ve gözlenen frekans
  • Test varsayımlarının kontrolü
Modül 4
Korelasyon ve Regresyon
  • Pearson korelasyon katsayısı
  • Korelasyon-nedensellik ayrımı
  • Basit doğrusal regresyon modeli
  • Eğim ve kesişim yorumu
  • Belirlilik katsayısı (R²)
  • Tahmin ve artık (residual) kavramı

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Veri Özeti

Betimleyici istatistiklerle bir veri setini doğru özetlersiniz.

✅
Dağılım Okuma

Dağılım şeklini, çarpıklığı ve z-skorunu yorumlarsınız.

✅
Olasılık

Olasılık kurallarını ve koşullu olasılığı uygularsınız.

✅
Dağılımlar

Binom, Poisson ve normal dağılımlarla hesap yaparsınız.

✅
Örnekleme

Merkezi limit teoremi ve standart hatayı kavrarsınız.

✅
Güven Aralığı

Ortalama ve oran için güven aralığı kurar ve yorumlarsınız.

✅
Hipotez Testi

t-testi ve ki-kare ile hipotezleri sınar, p-değerini yorumlarsınız.

✅
İlişki Analizi

Korelasyon ve basit regresyonla değişken ilişkilerini çözümlersiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Öğrenciler
  • araştırmacılar
  • veri analistleri
  • istatistiği temelden öğrenmek isteyen profesyoneller için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Öğrenciler, araştırmacılar, analistler ve istatistiği temelden öğrenmek isteyen profesyoneller için uygundur.
İleri matematik gerekiyor mu?
Hayır; temel cebir yeterlidir, kavramlar sezgisel yorumla desteklenerek anlatılır.
Hangi araç kullanılıyor?
Hesaplamalar Excel/Google Sheets veya hesap makinesiyle yapılır; yöntem araçtan bağımsız öğretilir.
p-değeri yorumunu öğrenir miyim?
Evet, p-değerinin anlamı ve yaygın yanlış yorumları ayrı bir modülde ele alınır.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

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. Introduction to Statistics Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeTemel Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikPreparing for BI Data Models Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Preparing for BI Data Models Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

BI için boyutsal model: yıldız/kar tanesi şema, olgu-boyut tasarımı, grain, toplanabilirlik, SCD, uyumlu boyut ve bus matrix ile semantik modeli öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikProcess Enhancements: Enterprise Data Platform & Systems Engineering Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Process Enhancements: Enterprise Data Platform & Systems Engineering Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Kurumsal veri platformu ve sistem mühendisliği: platform mimarisi, DataOps/CI-CD, hat güvenilirliği, yönetişim, veri mesh ve FinOps süreç iyileştirmeyi öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikProject Evaluation: Defining Success Metrics Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Project Evaluation: Defining Success Metrics Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Proje başarı metrikleri: hedef-metrik hizalama, çıktı-sonuç-etki, OKR/KPI, temel çizgi, ölçüm planı, A/B testi ve ROI ile değerlendirmeyi öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikQuerying & Managing Data Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Querying & Managing Data Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

SQL temelleri: SELECT ve JOIN, GROUP BY toplulaştırma, alt sorgu ve CTE, DML, işlemler (ACID) ve kısıtlarla veri sorgulama ve yönetmeyi uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikQuerying & Manipulating Data Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Querying & Manipulating Data Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

SQL ile SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY sorgularını ve INSERT/UPDATE/DELETE veri değiştirme işlemlerini transaction ile uygulamalı öğrenin.

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