Veri Analizi Temelleri Eğitimi | Digital Vizyon Akademi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, veriyle karar vermek isteyen profesyonellerin iş sorusunu analiz sorusuna dönüştürmesi, veriyi temizleyip hazırlaması, keşifsel analiz yapması ve bulguları etkili görsellerle anlatması için tasarlanmış iki günlük uygulamalı bir programdır. Katılımcılar Excel, Power Query ve Power BI ile çalışır; Python ve pandas ile analizin nasıl otomatikleştirileceğini de tanır.

Neden Bu Eğitim?

Doğru Soruyla Başlangıç. Analize veriyle değil iş sorusuyla başlayarak zamanınızı karar üzerinde etkisi olan bulgulara harcayın.

Güvenilir Veri. Eksik, tekrarlı ve tutarsız kayıtları sistematik biçimde temizleyerek yanlış sonuçlara varma riskini azaltın.

Etkili Anlatım. Doğru grafik türü ve sade bir anlatımla bulgularınızı yöneticilerin hızla anlayacağı biçimde sunun.

“Veri kendi başına karar vermez; doğru soruyla başlayan, özenle hazırlanan ve açıkça anlatılan analiz kararı güçlendirir.”

Ön Koşullar

Temel Excel Bilgisi — Hücre, formül, filtre ve sıralama gibi temel Excel işlemlerini yapabiliyor olmak.
Yazılım Kurulumu — Microsoft Excel ve Power BI Desktop kurulu, Windows işletim sistemli dizüstü bilgisayar.
İş Bağlamı — Biriminizde yanıtını veride aradığınız bir veya iki iş sorusunu eğitime getirmek faydalıdır.
Kodlama Şartı Yok — Programlama ve istatistik bilgisi gerekmez; Python bölümü tanıtım amaçlıdır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiAnalitik düşünme yaklaşımını benimsemek, veri türlerini tanımak, veri kalitesi sorunlarını tespit etmek ve Power Query ile analize hazır veri seti oluşturmak.

Modül 1

Veri Analizi Süreci ve Analitik Düşünme

Tanımlayıcı, teşhis edici, tahmine dayalı ve reçeteleyici analiz
İş sorusunu ölçülebilir analiz sorusuna dönüştürme
CRISP-DM süreci ile analiz projesi adımları
Temel performans göstergeleri (KPI) tanımlama
Korelasyon ile nedensellik arasındaki fark
Vaka: Satışlar neden düştü? Analiz planı hazırlama

Modül 2

Veri Türleri, Yapıları ve Kaynakları

Sayısal, kategorik, tarih ve metin veri türleri
Ölçek türleri: nominal, sıralı, aralık ve oran
Düzenli veri (tidy data) ilkeleri ve tablo yapısı
Veri kaynakları: ERP, CRM, anket ve dış veri
Birincil anahtar ve tablolar arası ilişki kavramı
Uygulama: Dağınık bir raporu düzenli tabloya çevirme

Modül 3

Veri Kalitesi ve Temizleme

Veri kalitesi boyutları: doğruluk, bütünlük, tutarlılık
Eksik değerleri tespit etme ve ele alma seçenekleri
Tekrarlı kayıtlar, yazım farkları ve boşluk temizliği
Uç değerleri fark etme ve iş bağlamında yorumlama
Tarih ve sayı biçimi sorunlarının düzeltilmesi
Uygulama: Müşteri listesinde veri kalitesi denetimi

Modül 4

Power Query ile Veri Hazırlama

Power Query arayüzü ve uygulanan adımlar mantığı
Birden fazla dosyayı klasörden birleştirme
Birleştirme (merge) ve ekleme (append) işlemleri
Sütun bölme, özet kaldırma (unpivot) ve dönüştürme
Uygulama: Şube satış dosyalarından tek veri seti
Günün değerlendirmesi ve analiz gününe köprü

Günün hedefiTanımlayıcı istatistik ve pivot tablolarla keşifsel analiz yapmak, doğru grafikleri seçmek, Power BI ile gösterge paneli hazırlamak ve bulguları ikna edici biçimde sunmak.

Modül 1

Keşifsel Veri Analizi

Ortalama, medyan, yüzdelik ve standart sapma yorumu
Dağılımı anlamak: histogram ve kutu grafiği
Pivot tablolar ile çok boyutlu özetleme
Segmentasyon: bölge, ürün ve müşteri kırılımları
Zaman içinde eğilim ve dönemsel karşılaştırma
Uygulama: Satış verisinde keşifsel analiz

Modül 2

Veri Görselleştirme İlkeleri

Amaca göre grafik seçimi: karşılaştırma, eğilim, dağılım
Yanıltıcı grafikler: eksen, ölçek ve 3B hataları
Renk, vurgu ve sadelik ile dikkat yönetimi
Tablo mu grafik mi? Doğru biçimi seçmek
Excel'de etkili grafik tasarımı uygulamaları
Uygulama: Kötü tasarlanmış bir raporu yeniden tasarlama

Modül 3

Power BI ile Gösterge Paneli

Power BI Desktop arayüzü ve veri yükleme
Tablolar arası ilişki ve basit veri modeli
DAX'a giriş: temel ölçüler ve toplamlar
Görseller, dilimleyiciler ve etkileşimli filtreler
Uygulama: Satış performansı gösterge paneli
Yapay zeka asistanlarıyla analiz: Copilot ve sınırları

Modül 4

Veriyle Hikaye Anlatımı ve Kapanış

Bulgu, içgörü ve öneri yapısıyla sunum kurgusu
Python ve pandas ile analizi otomatikleştirmeye bakış
Mini proje: İş sorusundan önerili analiz sunumuna
Grup sunumları ve eğitmen geri bildirimi
Eğitim değerlendirmesi, Soru-Cevap ve sertifika takdimi
Sonraki adımlar: SQL, istatistik ve Python yol haritası

Eğitim Kazanımları

Analitik Düşünme — İş sorularını ölçülebilir analiz sorularına ve KPI'lara dönüştürerek odaklı bir analiz planı hazırlayabileceksiniz.
Veri Türleri — Veri türlerini ve ölçek düzeylerini ayırt ederek dağınık raporları analize uygun düzenli tablolara çevirebileceksiniz.
Veri Temizleme — Eksik, tekrarlı, tutarsız ve uç değerleri tespit edip iş bağlamına uygun yöntemlerle düzeltebileceksiniz.
Power Query — Farklı kaynaklardaki dosyaları Power Query ile birleştirip tekrar kullanılabilir veri hazırlama adımları kurabileceksiniz.
Keşifsel Analiz — Tanımlayıcı istatistikler, pivot tablolar ve segmentasyonla verideki örüntü ve eğilimleri ortaya çıkarabileceksiniz.
Görselleştirme — Amaca uygun grafik türünü seçip yanıltıcı olmayan, sade ve etkili görseller tasarlayabileceksiniz.
Gösterge Paneli — Power BI ile ilişkili tablolar, temel DAX ölçüleri ve filtrelerle etkileşimli bir gösterge paneli oluşturabileceksiniz.
Hikaye Anlatımı — Bulgularınızı içgörü ve öneri yapısında kurgulayarak karar vericilere ikna edici biçimde sunacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Veri analitiği ekiplerine yeni katılan çalışanlar
raporlama yapan iş birimi uzmanları
satış
finans
İK ve operasyon analistleri ile veriye dayalı karar almak isteyen yöneticiler.

Sıkça Sorulan Sorular

Veri Analizi Temelleri Eğitimi kimler için uygundur?

Program; veri analitiği ekiplerine yeni katılan çalışanlar, raporlama yapan iş birimi uzmanları, satış, finans, İK ve operasyon analistleri ile veriye dayalı karar almak isteyen yöneticiler için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 2 tam gün ve 8 modülden oluşur. İlk gün analitik düşünme ve veri hazırlama, ikinci gün keşifsel analiz, görselleştirme ve Power BI işlenir. Yüz yüze veya online olarak uygulamalı yürütülür.

Programlama veya istatistik bilmem gerekiyor mu?

Hayır. Temel Excel kullanımı yeterlidir. Gerekli istatistik kavramları uygulama içinde sade biçimde anlatılır; Python ve pandas bölümü yalnızca otomasyon olanaklarını tanıtmak amacıyla yer alır.

Eğitimde hangi araçlar kullanılıyor?

Uygulamalar Microsoft Excel, Power Query ve Power BI Desktop ile yürütülür. Yapay zeka asistanlarının veri analizinde nasıl ve hangi sınırlar içinde kullanılabileceği de örneklerle gösterilir.

Bu eğitimden sonra hangi programlarla devam edebilirim?

Analiz becerilerini derinleştirmek için SQL ve Veritabanı Temelleri, İstatistik ve Olasılık Temelleri ile Python Programlamaya Giriş eğitimleri önerilir. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım 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.

Örnek Sertifika

VERİ ANALİZİ TEMELLERİ EĞİTİMİ