Generic filters
Search in title

Keşifsel Veri Analizi

Eğitim Hakkında

Veri bilimindeki temel analitik yöntemleri öğrenmek isteyen profesyoneller için bir eğitim programıdır. Günümüzde veri, iş dünyasının her alanında kritik bir rol oynamaktadır. Doğru analiz edildiğinde şirketlerin stratejik karar alma süreçlerinde büyük bir değer yaratmaktadır. Bu eğitim programı, katılımcılara veri analizi süreçlerini derinlemesine anlamaya yarar. Karmaşık veri setlerini etkin bir şekilde keşfetme ve anlamlı içgörüler çıkarma becerilerini kazandırmayı amaçlar.

Eğitim, veri analizi konusunda temel sağlama, inceleme, temizleme, işleme ve analiz etme gibi konuları kapsar. Katılımcılar, çeşitli veri görselleştirme teknikleri ve araçları hakkında bilgi edinir. Verileri anlaşılır ve etkileyici bir şekilde sunmayı öğrenirler. Ayrıca, istatistiksel analiz yöntemleri, veri madenciliği teknikleri ve makine öğrenimi temelleri gibi konular da bu eğitimin içeriğinde yer alır.

Bu eğitim programı, iş dünyasında veri odaklı kararlar almak için temel araçları ve teknikleri kapsamlı bir şekilde ele alır. Katılımcılar, gerçek dünya veri setleri üzerinde uygulamalı çalışmalar yaparak teorik bilgilerini pekiştirir. Pratik becerilerini geliştirirler. Eğitim sürecinde, katılımcılar veri analizinin temel prensiplerini öğrenir. Aynı zamanda veri bilimi projelerinde karşılaşabilecekleri zorluklar ve bu zorlukların üstesinden gelme yollarını da keşfederler.

“Keşifsel Veri Analizi Eğitimi,” veri analisti, veri bilimci, iş analisti, pazar araştırmacısı ve diğer veri odaklı rollerde çalışan veya çalışmayı hedefleyen bireyler için idealdir. Bu eğitim, katılımcılara, veriye dayalı bir bakış açısı kazandırır. İş dünyasında veriye dayalı karar alma süreçlerine katkıda bulunmalarını sağlar. Eğitim, ayrıca katılımcıların analitik düşünme ve problem çözme becerilerini geliştirir. Böylece veri bilimi ve analitik dünyasında daha etkin ve yetkin hale gelmelerine yardımcı olur.

Sonuç olarak,

Keşifsel Veri Analizi Eğitimi,” veri bilimi ve analitiğe ilgi duyan ve bu alanda kariyer yapmayı hedefleyen profesyoneller için değerli bir kaynaktır. Eğitim, katılımcılara veri analizi alanında güçlü bir temel sağlamakla kalmaz. Aynı zamanda iş dünyasında veriye dayalı karar alma süreçlerinde başarılı olmaları için gerekli araçları ve becerileri de kazandırır. Bu eğitim programı, katılımcıların veri bilimi ve analitik alanında rekabet avantajı elde ederler. Kariyerlerini ileriye taşımalarına yardımcı olur.

Eğitim İçeriği

Neler Öğreneceksiniz?

Bu eğitim süresince katılımcılar şunları öğreneceklerdir:
  • Veri Keşfi: Veri setlerini derinlemesine anlama ve analiz etme yetenekleri.
  • Görselleştirme Becerileri: Verileri etkili bir şekilde görselleştirme ve anlama yetkinlikleri.
  • İstatistiksel Temeller: Temel istatistiksel kavramları anlama ve uygulama yetisi.
  • İlişkileri İnceleme: Değişkenler arasındaki ilişkileri anlama ve yorumlama kabiliyeti.
  • Aykırı Değerler ve Eksik Verilerle Başa Çıkma: Aykırı verileri tanıma ve eksik verileri ele alma stratejileri.
  • İstatistiksel Testler: İstatistiksel hipotez testleri yapma yetisi.
  • Zaman Serileri Analizi: Zaman serilerini inceleme ve tahmin etme yetkinlikleri.
  • İleri Düzey Veri Görselleştirme: İleri düzey veri görselleştirme tekniklerini kullanma kabiliyeti.

Ön Koşullar

Kimler Katılmalı

Bu eğitim, veri analisti, veri bilimcisi, iş analisti, finans profesyoneli, pazarlama analisti ve benzeri pozisyonlarda çalışan profesyoneller için uygundur. Ayrıca, veri analizi konusundaki becerilerini geliştirmek ve veri ile çalışmak isteyen herkes için faydalıdır.

Outline

Day 1: Understanding the basics and setting the foundation

Session 1: Introduction to Exploratory Data Analysis (EDA)
  • Understanding the concept and need for EDA in data science
  • Different stages of the data analysis process
  • The role of EDA in predictive modeling
  • Tools and techniques commonly used for EDA
Session 2: Getting familiar with data science tools
  • Introduction to Python for data analysis
  • Overview of data analysis libraries: NumPy, pandas
  • Hands-on: Setting up your environment, coding basics, data loading
Session 3: Working with data using pandas
  • DataFrames and Series: Creation, manipulation, indexing
  • Data cleaning: Dealing with missing values, duplicates
  • Data transformation: Column type conversion, binning
Session 4: Hands-on exercise
  • Perform basic EDA tasks on a sample dataset

Day 2: Diving deeper into EDA techniques

Session 1: Descriptive statistics
  • Measures of central tendency and dispersion
  • Understanding distributions: Normal, skewed
  • Z-Scores and Outliers
  • Correlation and Covariance
Session 2: Data Visualization Techniques
  • Introduction to Matplotlib, Seaborn
  • Plotting basic charts: Bar charts, line plots, scatter plots
  • Advanced charts: Box plots, histogram, pair plots, heatmaps
Session 3: Multivariate Analysis
  • Understanding multivariate analysis
  • Implementing PCA for dimension reduction
  • Visualizing high dimensional data
Session 4: Hands-on exercise
  • Implement descriptive statistics and visualization techniques on a sample
  • dataset

Day 3: Advanced EDA techniques and case study

Session 1: Time Series Analysis
  • Understanding time series data
  • Resampling and interpolation
  • Time series decomposition: Trend, Seasonality, Residual
  • Basic forecasting models
Session 2: Handling Missing Data
  • Reasons for missing data, types of missing data
  • Missing data imputation techniques
  • Evaluating imputation techniques
Session 3: Feature Engineering and Selection
  • Understanding feature engineering
  • Techniques for feature selection: Filter methods, wrapper methods, embedded
  • methods
  • Hands-on: Implement feature engineering and selection
Session 4: Case study and wrap-up
  • Full exploratory data analysis on a real-world dataset
  • Review key concepts, best practices, and pitfalls to avoid
  • Q&A and feedback sessio
 

Eğitim Talep Formu