Eğitim Hakkında
Veri Bilimi, günümüz dünyasında iş kararlarını desteklemek, eğilimleri analiz etmek ve geleceğe yönelik öngörülerde bulunmak için büyük miktarda veriyi analiz etmeye odaklanan disiplinler arası bir alandır. Python, veri bilimi alanında en çok tercih edilen dillerden biri olup, sunduğu geniş kütüphane desteği ve kullanım kolaylığı sayesinde veri işleme, görselleştirme ve modelleme gibi kritik aşamalarda etkili çözümler sunmaktadır.
Eğitimimiz, veri bilimi süreçlerine kapsamlı bir giriş yaparak, Python diliyle verinin işlenmesinden makine öğrenmesine kadar geniş bir yelpazede uygulamalar sunmayı amaçlamaktadır.
Veri bilimi, ham veriyi anlamlı bilgilere dönüştürmek için istatistik, matematik, programlama ve alan bilgisi kombinasyonunu kullanan bir bilim dalıdır. Python, esnek ve güçlü veri işleme yetenekleri ile veri bilimciler için ideal bir programlama dilidir.
Bu eğitim, katılımcılara veri toplamadan analiz etmeye, model oluşturmadan sonuçları sunmaya kadar veri bilimi yaşam döngüsünün tüm aşamalarında yetkinlik kazandıracaktır. Eğitim içeriği, temel veri işleme tekniklerinden ileri seviyede makine öğrenimi algoritmalarına kadar kapsamlı ve sistematik bir şekilde tasarlanmıştır.
Kimler İçindir?
- Programlamaya yeni başlayanlar, veri bilimine giriş yapmak isteyenler,
- Veri analistleri, veriyi daha iyi analiz etmek ve yorumlamak isteyenler,
- Yazılım geliştiricileri, veri odaklı uygulamalar geliştirmek isteyenler,
- Makine öğrenimi ve yapay zeka mühendisleri, veri hazırlığı ve modelleme süreçlerini öğrenmek isteyenler,
- İş analistleri ve finans profesyonelleri, iş kararlarını veri ile desteklemek isteyenler,
- Üniversite öğrencileri, veri bilimi alanında kariyer yapmak isteyenler,
- Akademisyenler ve araştırmacılar, veri analizlerini daha verimli hale getirmek isteyenler.
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
Eğitim İçeriği
- Eğitimin Tanıtımı ve Hedefler
- Eğitim kapsamı, amaçları, öğrenme çıktıları ve beklenen kazanımlar
- Katılımcı profili, sektör örnekleri ve uygulama alanlarının tartışılması
- Eğitim metodolojisinin (teorik dersler, interaktif atölyeler, vaka çalışmaları, proje uygulamaları) açıklanması
- Veri Biliminin Tanımı ve Tarihçesi
- Veri biliminin tarihsel gelişimi ve evrimi
- Geleneksel veri analizi yöntemleri ile modern veri biliminin karşılaştırılması
- Temel Kavramlar ve Terimler
- Veri, bilgi, içgörü, veri seti, özellik (feature) ve ölçütler
- Yapısal, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kavramları
- Temel istatistiksel kavramlar: ortalama, medyan, varyans, standart sapma, dağılımlar
- Veri Kaynakları ve Toplama Yöntemleri
- Dahili ve harici veri kaynakları: veritabanları, web scraping, API’ler, IoT cihazları
- Anketler, log dosyaları, sosyal medya verileri ve diğer kaynaklar
- Veri Depolama Çözümleri
- Relational databases, NoSQL veritabanları, veri ambarları ve veri gölleri
- Bulut tabanlı depolama çözümleri (AWS S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage)
- ETL/ELT Süreçleri ve Veri Entegrasyonu
- Veri çıkarma, temizleme, dönüştürme ve yükleme teknikleri
- Veri kalitesi, veri doğruluğu ve veri bütünlüğü sağlama yöntemleri
- Popüler ETL araçlarına genel bakış
- Temel EDA Teknikleri
- Veri özetleme: istatistiksel özetler, merkezi eğilim ölçüleri
- Dağılım analizi: histogramlar, box plotlar, violin plotlar
- Korelasyon analizi, pivot tablolar ve çapraz analiz
- EDA Araçları ve Uygulama Yöntemleri
- Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn) ve R dili kullanımı
- İleri veri görselleştirme teknikleri ile veri dağılımının yorumlanması
- Veri anomali tespiti, outlier analizi ve eksik veri yönetimi
- Uygulamalı Vaka Çalışmaları
- Gerçek veri setleri üzerinden interaktif EDA çalışmaları
- Grup çalışmaları ve bireysel uygulamalarla veri keşfi
- Temel İstatistiksel Kavramlar
- Tanımlayıcı istatistikler: merkezi eğilim, dağılım, varyans, standart sapma
- Olasılık dağılımları, p-değerleri, güven aralıkları ve hipotez testleri
- Çıkarım İstatistiği
- Örneklem, popülasyon, örnekleme dağılımı ve merkezi limit teoremi
- Parametrik ve parametrik olmayan testler: t-test, chi-square, ANOVA
- Regresyon ve Korelasyon Analizi
- Basit ve çoklu regresyon analizi, korelasyon katsayıları
- İstatistiksel modelleme ve sonuçların yorumlanması
- Veri Analizinde Karar Destek
- Sonuçların iş süreçlerine yansıtılması, raporlanması
- İstatistiksel analiz raporlarının hazırlanması
- Temel Grafik Türleri ve Araçları
- Çizgi grafikleri, bar grafikleri, histogramlar, pie chart’lar, scatter plot’lar
- Heatmap’ler, box plot’lar, violin plot’lar ve dağılım grafikleri
- İleri Seviye Görselleştirme ve Dashboard Tasarımı
- İnteraktif dashboard’lar, drill-down, drill-through, slicer’lar
- Kullanıcı deneyimini artıran görsel hikaye anlatımı teknikleri
- Görselleştirme Araçları
- Tableau, Power BI, Qlik Sense, Excel ve D3.js gibi araçların kullanımı
- Araçların karşılaştırılması, avantajları, dezavantajları ve uygulama örnekleri
- Uygulamalı Çalışmalar ve Vaka İncelemeleri
- Gerçek dünyadan örnek veri setleri ile görselleştirme çalışmaları
- Grup projeleri ve bireysel raporlamalar
- İş Zekası Kavramları
- BI (Business Intelligence) temel prensipleri, veri ambarı ve OLAP
- İş süreçlerinin analizi ve stratejik karar alma süreçlerine katkısı
- Rapor Tasarımı ve Dashboard Oluşturma
- KPI’lar, metrikler, rapor formatları ve sunum teknikleri
- Gerçek zamanlı veri raporlaması, interaktif dashboard’lar ve mobil uyumlu tasarımlar
- BI Araçları ile Entegrasyon
- Power BI, Tableau, Qlik Sense gibi araçların derinlemesine kullanımı
- Veri kaynakları, rapor paylaşımı, otomasyon ve güvenlik stratejileri
- Stratejik Veri Sunumu
- Veri hikayesi anlatımı, etkileşimli raporlar ve infografikler
- İş performansı analizleri, trend tahminleri ve öngörü raporları
- Kullanıcı Deneyimi ve Etkileşim
- Dashboard’ların kullanıcı odaklı tasarımı, ergonomik düzenlemeler
- Veri görselleştirme ile etkileşimli sunum teknikleri
- Sektörel Uygulamalar ve Vaka Çalışmaları
- Finans, perakende, sağlık, pazarlama, sosyal medya ve üretim alanlarında örnek projeler
- Başarı hikayeleri, zorluklar ve çözüm stratejilerinin tartışılması
- End-to-End Veri Bilimi Projesi
- Gerçek veri setleri kullanılarak proje geliştirme: veri toplama, temizleme, EDA, istatistiksel analiz, görselleştirme ve raporlama
- Proje yönetimi, zaman çizelgesi, takım çalışması ve sunum teknikleri
- Vaka İncelemeleri ve Grup Çalışmaları
- Sektörel vaka analizleri, başarı hikayeleri, uygulama örnekleri
- Grup tartışmaları ve bireysel proje sunumları
- Atölye Çalışmaları ve Canlı Demo Seansları
- Hands-on interaktif oturumlar, kod incelemeleri ve canlı demo uygulamaları
- Mentor geribildirimleri, uygulama testleri ve interaktif soru-cevap seansları
Neden Bu Eğitimi Almalısınız ?
- Kolay Öğrenilebilirlik: Python'un basit ve anlaşılır sözdizimi sayesinde veri işleme süreçleri hızla öğrenilebilir ve uygulanabilir.
- Geniş Kullanım Alanı: Sağlık, finans, perakende, teknoloji ve birçok sektörde veri analizi için kullanılmaktadır.
- Güçlü Kütüphaneler: Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow gibi güçlü kütüphaneler sayesinde veri temizleme, analiz, görselleştirme ve modelleme işlemleri kolayca gerçekleştirilebilir.
- Endüstri Talebi: Şirketler, veri odaklı karar alma süreçlerini optimize edebilmek için veri bilimi uzmanlarına olan ihtiyacını artırmaktadır.
- Karar Destek Sistemi: Veri bilimi, iş dünyasında bilinçli kararlar almak, operasyonları iyileştirmek ve müşteri davranışlarını anlamak için kritik bir araçtır.
Önemli Notlar
Program ücretlerine KDV dahil değildir.
Paylaş: