Data Science for Business
Sınıf Eğitimi
Veri Yönetimi Çözümleri
5 GÜN
İş için Veri Bilimi eğitiminde, Veri Bilimi yöntemlerini iş ihtiyaçlarına uygun şekilde ele alıyoruz. İçeriğimizi teorik ve akademik bakış açısının yoruculuğundan özenle arındırdık. İş hayatında kolayca uygulayabileceğiniz Veri Bilimi kavramlarını sezgisel bakış açısı ile aktarıyor, güçlü ve kullanıcı dostu araçlar ile uygulamalar yapıyoruz.
Geçmişe dönük analizler ve geleceğe yönelik tahminler yapmak isteyen, Veri Bilimi dünyasına geniş bir bakış açısı ile güvenle giriş yapmayı hedefleyen herkes katılabilir.
EĞİTİM MODÜLLERİ
Modül 1 : Veri Yönetiminde Trendler (Big Data, IoT, AI, Advanced Analytics ...)
Modül 2 : Temel Veri Analizi Süreci (Capture, Integrate, Organize, Analyze, Act)
Modül 3 : Veri Yönetim Modelleri (Operational Database - OLTP, Data Warehouse - OLAP, Data Lake)
Modül 4 : Veri Analitiği Tipleri (Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescriptive)
Modül 5 : Descriptive & Diagnostic Analytics
Veri Okuryazarlığı ve Veri Keşfi (Data Literacy, Data Discovery)
İş Zekası Konseptine Giriş
İş Zekası Tipleri (Enterprise BI, Self Service BI)
Adım Adım İş Zekası Proje Süreci
Kaynakların Keşfi ve Veri Taşıma (ETL)
Veri Ambarı Tasarım Prensipleri (Dimensional Modelling)
Veri Modelleme ile Hızlı ve Esnek Analiz (Semantic Modelling)
Power BI ile Geçmişin Tahlili (Reports, Correlations)
Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri
Modül 6 : Predictive & Prescriptive Analytics
Yapay Zeka ve Dijitalleşme
Machine Learning Konseptine Giriş (DM, AI, ML, Deep Learning)
Temel ML Süreci (Notice, Remember, Learn, Act On)
Azure ML ile Geleceğin Tahmini (Modelling, Evaluation, Consuming)
ML Problem Tipleri (Regression, Classification, Clustering, Recommendation, Anomaly Detection)
ML Algoritmaları (Supervised, Unsupervised)
Adım Adım ML Proje Süreci (Business & Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation, Deployment)
Azure ML ile Deney Oluşturma, Model Kurma, Yayınlama ve Kullanma
Model Değerlendirme Metrikleri
Algoritma ve Model Seçimi (Accuracy, Training Time, Number of Parameters, Lienarity, Number of Features)
ML Dilleri (R ve Python)
R Diline Giriş
R Dili ile Analiz ve Görselleştirme
R Dili ile Tahminleme
Azure ML İçerisinde R kullanımı
Gerçek Dünya Örnekleri ve Daha Fazlası (Kaynaklar, Platformlar, Topluluklar vs.)
ÖN KOŞUL EĞİTİMLERİ
Bu eğitime katılmak isteyenlerin, öncesinde aşağıdaki eğitimleri almış olmaları gerekmektedir.
BU EĞİTİMİN DEVAMINDA ÖNERİLEN EĞİTİMLER
Bu eğitime katılanlara, aşağıdaki eğitimleri de almalarını öneriyoruz.
UZMANLIK HEDEFLERİ
ETL Geliştiricisi
İş Analisti
İş Zekası Uzmanı
Raporlama Uzmanı
Veri Madenciliği Uzmanı
EĞİTİMİN İLGİLİ OLDUĞU SINAVLAR
Eğitimin sınavları yoktur.
EĞİTİMİN İLGİLİ OLDUĞU SERTİFİKALAR
Bu eğitimi alanlar aşağıdaki katılım sertifikasına sahip olacaklardır. Diğer sertifikalar için katılımcıların ilgili sınavları almaları gerekmektedir.
TEKNOLOJİ ÜRETİCİSİ
YORUMLAR
Eğitimin yorumları yoktur.