Ham veriyi karara dönüşen içgörüye çevirin
Ham veriyi içe alma, temizleme, keşifsel analiz ve istatistiksel çıkarım (hipotez testi, regresyon) ile içgörüye dönüştürmeyi Python/pandas ile uçtan uca uygulatan orta seviye veri analizi eğitimi.
Veri alımından istatistiksel çıkarıma uçtan uca akış
Bu eğitim, ham veriyi içgörüye dönüştüren analitik süreci baştan sona öğretir. Python/pandas ile CSV, Excel, JSON, veritabanı ve REST API'den veri içe alma (ingestion), şema doğrulama ve tip dönüşümü ele alınır. Eksik değer, aykırı değer, duplicate ve tutarsızlık temizliği, normalizasyon ve özellik üretimi işlenir. Keşifsel veri analizi (EDA), betimsel istatistik, dağılım ve korelasyon incelemesi uygulanır. Hipotez testi (t-testi, ki-kare), güven aralığı ve basit regresyon ile istatistiksel çıkarım yapılır; bulgular görselleştirme ve özet raporla sunulur.
3 Gün. Her gün dört modül; ham bir veri setini uçtan uca analiz eden lab çalışmaları.
Orta Seviye — Ham veriyi içe alma, temizleme, keşifsel ve istatistiksel analizle içgörüye dönüştürme sürecini uçtan uca kapsar.
Gerçek bir ham veri setini içe alıp temizleyerek, keşfederek ve istatistiksel testlerle yorumlayarak uçtan uca analiz yaparsınız.
CSV, API ve veritabanı dahil farklı kaynaklardan veriyi tek akışta toplamayı öğrenirsiniz.
Eksik, aykırı ve tutarsız değerleri temizleyerek analize güvenilir zemin kurarsınız.
EDA ve hipotez testleriyle bulgularınızı istatistiksel olarak destekler ve içgörüye çevirirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Değişken, liste, döngü ve fonksiyona aşinalık gerekir.
DataFrame kavramına temel aşinalık faydalıdır.
Ortalama ve yüzde düzeyinde temel istatistik yeterlidir.
Python, pandas ve Jupyter kurulu bir ortam gerekir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
CSV, JSON, API ve veritabanından veriyi tek akışta alırsınız.
Eksik, aykırı ve duplicate sorunlarını giderirsiniz.
Keşifsel analizle veri setini hızla anlarsınız.
Korelasyon ve dağılımlarla ilişkileri keşfedersiniz.
Türetilmiş özelliklerle veriyi zenginleştirirsiniz.
t-testi ve ki-kare ile çıkarım yaparsınız.
Basit regresyonla ilişkileri ölçersiniz.
Bulguları içgörü ve aksiyona dönüştürürsünüz.
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.
Yapay zekâ için veri türleri, toplu ve akış veri alımı (ingestion), ETL/ELT ve orkestrasyonla uçtan uca veri hatları kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Keşifsel veri analizi (EDA): veri profilleme, dağılım ve ilişki görselleştirme, aykırı değer ve örüntü keşfiyle veriyi modele hazırlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Tanımlayıcı istatistik, olasılık kuralları, koşullu olasılık, Bayes teoremi ve olasılık dağılımlarıyla veri bilimi ve AI için matematiksel temel kurun.
Detayları Gör →
Çıkarımsal istatistik, hipotez testleri, p-değeri, etki büyüklüğü ve A/B testi tasarımıyla kanıta dayalı veri kararları vermeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
BI araçlarında dosya, veritabanı, bulut ve API kaynaklarına bağlanma, import/canlı bağlantı modları, yenileme ve veri hazırlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →