SQL, Python, R ve Tableau'yu birlikte kullan
SQL, Python, R ve Tableau'yu tek analitik iş akışında birleştiren ileri eğitim: SQL ile pencere fonksiyonları ve veri hazırlama, pandas ile keşif ve scikit-learn modeli, tidyverse/ggplot2 ile R analizi ve Tableau görselleştirme ile TabPy/Rserve canlı entegras…
SQL sorgulama, Python/R analizi ve Tableau entegrasyonu
Bu ileri eğitim, dört aracı tek bir analitik iş akışında birleştirir. SQL ile ilişkisel veritabanından veri çekme (join, agregasyon, pencere fonksiyonları), Python (pandas) ve R ile veri temizleme, keşifsel analiz ve istatistiksel modelleme işlenir. Tableau ile sonuçların görselleştirilmesi, Tableau'nun Python (TabPy) ve R (Rserve) ile canlı entegrasyonu üzerinden SCRIPT_REAL gibi analytics extension çağrıları uygulanır. Her aracın güçlü olduğu yer (SQL: toplama, Python/R: modelleme, Tableau: görsel/paylaşım) ve araçlar arası veri akışı ele alınır. Katılımcı, bir analiz problemini uçtan uca doğru araç kombinasyonuyla çözer.
4 Gün. Her gün dört modül; SQL'den Python/R analizine ve Tableau entegrasyonuna ilerlenir.
İleri Seviye — SQL ile veri çekme, Python/R ile analiz ve Tableau ile görselleştirmeyi birleştiren uçtan uca veri analitiği.
Katılımcılar tek bir veri problemini SQL, Python/R ve Tableau'yu sırayla kullanarak uçtan uca çözerek öğrenir.
Veriyi kaynağında SQL ile verimli çeker ve toplarsınız.
İstatistik ve modellemeyi Python ve R ile yaparsınız.
TabPy/Rserve ile analizleri canlı Tableau'ya bağlarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
SELECT, JOIN ve GROUP BY düzeyinde SQL bilgisi gerekir.
Python veya R'de temel programlama bilgisi faydalıdır.
Tableau'da grafik ve hesaplama bilgisi beklenir.
Veritabanı, Python/R ve Tableau Desktop erişimi gerekir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Pencere fonksiyonları dahil SQL ile veriyi hazırlarsınız.
Python/pandas ile temizleme ve keşif yaparsınız.
scikit-learn ile temel model kurup değerlendirirsiniz.
tidyverse ve lm ile istatistiksel analiz yaparsınız.
R'de ggplot2 ile keşif grafikleri üretirsiniz.
Analiz sonuçlarını Tableau'da görselleştirirsiniz.
Tableau'yu Python/R ile canlı entegre edersiniz.
Bir problemi doğru araç kombinasyonuyla çözersiniz.
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.
Power Query'de Merge Queries ile join türleri, tek/çok sütunlu anahtar eşleme, expand, fuzzy matching, append farkı ve query folding etkisini öğreten eğitim.
Detayları Gör →
Calculation groups, aggregation tabloları, composite model, storage mode, RLS/OLS ve field parameters ile ileri Power BI modelleme (PL-300) eğitimi.
Detayları Gör →
Power BI'da fact/dimension, ilişki kardinalitesi ve yönü, yıldız şema ve tarih tablosu temellerini kavratan PL-300 veri modelleme giriş eğitimi.
Detayları Gör →
Power BI'da Analyze, Q&A, Smart Narrative, drillthrough ve bookmark analiz özellikleriyle çalışma alanı, app yayınlama ve güvenli paylaşımı kapsayan PL-300 eğit
Detayları Gör →
Power BI'da forecast, key influencers, decomposition tree, clustering ve anomaly detection gibi ileri analiz özelliklerini uygulamalı öğreten PL-300 eğitimi.
Detayları Gör →