Operasyonu tahmin modelleriyle önceden planla
Operasyon için kestirimci analitik vaka eğitimi: zaman serisi ve regresyonla iş yükü/talep tahmini ve personel planı, kalite ve SLA/gecikme için sınıflandırma, dengesiz sınıf ve maliyet duyarlı değerlendirme, çevrim süresi modelleme ve darboğaz analiziyle sür…
İş yükü, personel, kalite ve gecikme tahminiyle operasyon vakaları
Bu orta seviye eğitim, kestirimci analitiği operasyon vakaları üzerinden uygulamalı öğretir. İş yükü ve talep tahmini için zaman serisi ve regresyon; personel/kapasite planı için tahminin dönüştürülmesi işlenir. Ardından kalite tahmini ve hata sınıflandırması, teslim gecikmesi ve SLA ihlali tahmini, süreç çevrim süresi modelleme; özellik mühendisliği, dengesiz sınıf, model değerlendirme (precision-recall, maliyet matrisi) ve optimizasyona bağlama uygulanır. Katılımcılar operasyonel kararları önceden bilgilendiren tahmin modelleri kurar ve iş etkisine çevirir.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar iş yükü, personel, kalite/gecikme vakalarında model kurma ve optimizasyona bağlama eksenlerinde ilerler.
Orta Seviye — Operasyon vakalarıyla kestirimci analitik: talep ve iş yükü tahmini, personel/kapasite planı, kalite ve gecikme tahmini ile süreç optimizasyonunun uygulamalı modellenmesi.
Katılımcılar gerçek benzeri operasyon verisi üzerinde Python/R ile tahmin modelleri kurar, maliyet duyarlı değerlendirir ve karar kurgularına bağlar.
Talep ve iş yükünü önceden tahmin ederek planı proaktif yaparsınız.
Tahmini vardiya ve kapasite kararına dönüştürerek doğru kaynaklandırma yaparsınız.
SLA ihlali ve gecikmeyi önceden görüp müdahale fırsatı kazanırsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Ortalama, sapma ve olasılık kavramlarına aşinalık faydalıdır.
Temel Python (pandas) veya R aşinalığı beklenir.
Sınıflandırma/regresyon kavramına temel aşinalık avantajdır.
Bir operasyon/süreç ortamına aşinalık örnekleri anlamlı kılar.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Zaman serisi ve regresyonla operasyonel iş yükünü tahmin edersiniz.
Tahmini vardiya ve kapasite planına dönüştürürsünüz.
Kalite ve gecikme risklerini sınıflandırma modeliyle tahmin edersiniz.
Nadir hata/gecikme için ağırlık ve örnekleme uygularsınız.
Maliyet matrisi ve precision-recall ile eşik seçersiniz.
Süreç çevrim süresini modeller ve darboğazı bulursunuz.
Tahminleri erken uyarı ve önceliklendirmeye bağlarsınız.
Model kaymasını izler ve yeniden eğitim döngüsü kurarsınız.
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.
Basit rastgele, tabakalı, küme ve sistematik örnekleme ile örneklem büyüklüğü, hata payı ve önyargı yönetimini uygulamalı öğrenin. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
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 →