
Ön Koşul
Eğitim Hakkında
Bu eğitim, iş hayatında karar alma süreçlerini sezgiye değil, veriye dayalı bir yaklaşıma oturtmak isteyen profesyonellere yöneliktir. Katılımcılar; veri okuryazarlığından temel istatistik ve olasılık bilgisine, regresyon analizinden karar ağaçlarına kadar birçok konuyu uygulamalı olarak öğrenir.
Amaç; karmaşık görünen sayısal verileri anlamlı hale getirerek, doğru problemi tanımlamak, doğru analizle desteklemek ve daha isabetli kararlar almak için gerekli olan düşünme sistematiğini kazandırmaktır. Gerçek iş senaryoları, uygulamalar ve grup çalışmalarıyla desteklenen bu program, veriden anlam çıkararak strateji üretmek isteyen herkes için güçlü bir temel sunar.
Kimler İçindir?
• Yöneticiler ve ekip liderleri
• İş geliştirme, strateji ve planlama ekipleri
• İş analistleri ve veri ile çalışan profesyoneller
• Raporlama ve performans izleme sorumluları
• Proje yöneticileri ve karar verme mekanizmalarında rol alan çalışanlar
• Veriden anlam çıkarma konusunda temel oluşturmak isteyen her seviye profesyonel
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
• Karar alma stilleri (sezgi, deneyim, veri)
• İyi karar = doğru problem + doğru veri + doğru analiz
• Vaka: "veriye rağmen yanlış karar" örneği
• Veri türleri
• Merkezi eğilim ölçüleri
• Dağılım ölçüleri
• Uygulama: Gerçek veri seti ile dağılım analizi
• Olay, örneklem uzayı, olasılık kuralları
• Birden fazla olay: birleşim, kesişim
• İş kararlarında olasılığın rolü: risk, belirsizlik
• Uygulama: Karar öncesi olasılık simülasyonu
• Örneklem – Anakitle farkı
• Regresyon analizi: nedensellik ve öngörü
• Korelasyon vs. nedensellik farkı
• Uygulama: Basit regresyonla satış tahmini
• Break-even Point Hesaplama (kâra geçiş analizi)
• ROI Hesabı (yatırım karşılaştırması)
• “What-if” simülasyonları (Excel ile)
• Karar destek şablonu oluşturma
• Karar ağaçları nedir, nasıl çizilir?
• Her dal için olasılık + beklenen değer analizi
• Belirsizlik altında karar verme
• Uygulama: Farklı opsiyonlara göre karar ağacı çizimi
• Veriye dayalı aksiyon planı oluşturma
• "Veriyi anlamlandırmak" için 5 adım
• Grup çalışması: örnek problem için tüm tekniklerin uygulanması
Neden Bu Eğitimi Almalısınız ?
• Eğitimimiz kararları sistematik şekilde modelleyebilmeyi,
• Temel istatistik, olasılık ve regresyon bilgisine sahip olmayı,
• Kendi karar süreçleri için regresyon ve karar ağacı uygulayabilmeyi,
• ROI, Break-even ve simülasyonlarla karar kalitesini artırmayı hedeflemektedir.
Önemli Notlar
Program ücretlerine KDV dahil değildir.