BÜYÜK VERİ ANALİZİ EĞİTİMİ

Büyük veriden içgörüyü uçtan uca çıkar

Büyük veri setlerini SQL ve Spark ile keşfedin, agregasyon ve pencere fonksiyonlarıyla analiz edip görselleştirerek içgörüye dönüştürün.

Büyük veri setlerinden içgörü üretmeyi öğreten orta seviye eğitim: veri profilleme ve temizleme, SQL ve Spark ile agregasyon, join ve pencere fonksiyonları, zaman serisi/kohort/segment analizi, görselleştirme ve dashboard tasarımı ile bulguları karara bağlaya…

3 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Keşif, SQL/Spark analizi, görselleştirme ve içgörü

Bu orta seviye eğitim, büyük veri setlerini analiz ederek içgörü üretmeye odaklanır. Analiz süreci: problem tanımı, veri keşfi (profiling), temizleme ve hazırlık işlenir. SQL ve Spark DataFrame ile filtreleme, gruplama, agregasyon, join ve pencere fonksiyonları uygulanır. Zaman serisi analizi, kohort ve segment analizi, temel istatistiksel yorum ve anomali tespiti ele alınır. Sonuçların görselleştirilmesi, gösterge paneli tasarımı ve bulguların hikâyeleştirilmesi (data storytelling) anlatılır. Katılımcılar gerçek bir veri seti üzerinde keşiften görselleştirmeye uçtan uca bir analiz yürütür ve iş kararına bağlanan içgörüler üretir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar keşiften analize ve görselleştirmeye uçtan uca ilerler.

Seviye

Orta Seviye — Büyük veri setlerinde keşif, SQL ve Spark ile analiz, görselleştirme ve içgörü üretiminin uçtan uca ele alınması.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar gerçek veri setleri üzerinde SQL ve Spark sorgularını yazıp sonuçları görselleştirerek uygulamalı öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

🔎Veri Keşfi

Büyük veri setlerini profilleyerek doğru soruya ulaşırsınız.

📊Analiz Gücü

SQL ve Spark ile agregasyon ve pencere analizini uygularsınız.

📖Hikâyeleştirme

Bulguları karar vericiyi ikna eden içgörülere dönüştürürsünüz.

Anahtar Konular

büyük veri analiziveri analizispark sqlpencere fonksiyonlarıveri görselleştirmekohort analizidata storytellingveri keşfiagregasyonbig data analiz
“Analiz, veriye soru sormaktan çok, doğru soruyu bulmakla başlar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
SQL Temeli

SELECT, JOIN ve GROUP BY içeren SQL yazımına aşinalık beklenir.

2
Veri Farkındalığı

Tablo, metrik ve boyut kavramlarına aşinalık yararlıdır.

3
Temel İstatistik

Ortalama, dağılım gibi kavramlar faydalıdır.

4
Çalışma Ortamı

SQL/Spark ve görselleştirme aracı çalıştırabilen bir ortam.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, veriyi profilleyip analiz için hazırlayabilir.
Modül 1
Analiz Süreci
  • İş problemini analitik soruya çevirme
  • Analiz hedefi ve metrik tanımı
  • Veri kaynaklarının anlaşılması
  • Analiz planının kurulması
  • Varsayım ve kısıtların belirlenmesi
  • Başarı ölçütünün tanımı
Modül 2
Veri Profilleme
  • Özet istatistikler (min, max, ortalama)
  • Dağılım ve aykırı değer incelemesi
  • Eksik değer analizi
  • Kardinalite ve benzersizlik
  • Veri tipi ve format kontrolü
  • Veri kalitesi değerlendirmesi
Modül 3
Temizleme
  • Eksik değer doldurma stratejileri
  • Aykırı değer yönetimi
  • Tekilleştirme (deduplication)
  • Standartlaştırma ve normalizasyon
  • Tip dönüşümleri
  • Temizleme adımlarının belgelenmesi
Modül 4
Veri Hazırlığı
  • Analiz için tablo birleştirme (join)
  • Türetilmiş metrik oluşturma
  • Zaman alanlarının hazırlanması
  • Filtreleme ve örnekleme
  • Analiz veri setinin kurulması
  • Veri sözlüğü oluşturma
Günün hedefiKatılımcı, SQL ve Spark ile ileri analiz sorguları yazabilir.
Modül 1
Agregasyon
  • GROUP BY ile özetleme
  • SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX
  • Birden çok boyutta gruplama
  • HAVING ile gruplanmış filtre
  • Oran ve yüzde hesapları
  • ROLLUP/CUBE ile çok boyutlu özet
Modül 2
Birleştirme ve Alt Sorgu
  • INNER/LEFT join ile zenginleştirme
  • Alt sorgu (subquery) kullanımı
  • CTE (WITH) ile okunabilir sorgu
  • Küme işlemleri (UNION)
  • Self join senaryoları
  • Spark'ta broadcast join
Modül 3
Pencere Analizi
  • ROW_NUMBER ve RANK ile sıralama
  • LAG/LEAD ile dönemsel değişim
  • Kümülatif ve kayan toplam
  • Kategori içi en iyi N
  • Yüzdelik (percentile) hesabı
  • Pencere ile karşılaştırmalı metrik
Modül 4
Analiz Desenleri
  • Zaman serisi trend analizi
  • Kohort (cohort) analizi
  • Segmentasyon
  • Huni (funnel) analizi
  • Anomali tespiti
  • Korelasyon incelemesi
Günün hedefiKatılımcı, sonuçları görselleştirip içgörüyü karara bağlayabilir.
Modül 1
Görselleştirme Temeli
  • Doğru grafik türü seçimi
  • Zaman serisi için çizgi grafik
  • Kategori için çubuk grafik
  • Dağılım için histogram/boxplot
  • İlişki için dağılım grafiği
  • Renk ve etiket iyi uygulamaları
Modül 2
Gösterge Paneli
  • Dashboard tasarım ilkeleri
  • KPI ve metrik seçimi
  • Filtre ve drill-down
  • Hedef kitleye göre düzen
  • Yanıltıcı görselden kaçınma
  • Güncellenebilir rapor kurgusu
Modül 3
İstatistiksel Yorum
  • Trend ve mevsimsellik yorumu
  • Değişimin anlamlılığı
  • Örneklem ve temsil riski
  • Korelasyon-nedensellik ayrımı
  • Belirsizliğin iletilmesi
  • Yorumda yaygın hatalar
Modül 4
Hikâyeleştirme
  • Veri hikâyesi (data storytelling) kurma
  • Bulgu-içgörü-öneri yapısı
  • Yönetici özeti yazımı
  • Karar vericiye sunum
  • İçgörünün aksiyona bağlanması
  • Sonraki analiz adımları

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Veri Profilleme

Büyük veri setlerini profilleyip kaliteyi değerlendirirsiniz.

✅
Temizleme

Eksik ve aykırı değerleri yöneterek veriyi hazırlarsınız.

✅
Agregasyon

SQL/Spark ile çok boyutlu özetler üretirsiniz.

✅
Pencere Analizi

Trend ve kümülatif hesapları pencere fonksiyonlarıyla yaparsınız.

✅
Analiz Desenleri

Kohort, segment ve huni analizlerini uygularsınız.

✅
Görselleştirme

Doğru grafik ve dashboard ile sonucu sunarsınız.

✅
İstatistiksel Yorum

Bulguları doğru ve dürüst biçimde yorumlarsınız.

✅
Hikâyeleştirme

İçgörüyü ikna edici bir karara dönüştürürsünüz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Veri analistleri
  • iş analistleri
  • raporlama uzmanları
  • büyük veri ölçeğinde analiz yapmak isteyen profesyoneller için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Veri analistleri, iş analistleri ve büyük veri ölçeğinde analiz yapmak isteyen profesyoneller için uygundur.
SQL bilmek şart mı?
Evet; temel SQL yazımı beklenir, ileri analiz sorguları eğitimde geliştirilir.
Hangi araçlar kullanılıyor?
SQL ve Spark DataFrame ile analiz yapılır, sonuçlar görselleştirme araçlarıyla sunulur.
İstatistik derinliği ne kadar?
Temel istatistiksel yorum ve anomali tespiti ele alınır; ileri modelleme ayrı analitik eğitiminde verilir.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı 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 d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Büyük Veri Analizi Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Büyük Veri TeknolojileriVeri Analitiği Ve Büyük Veri Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Veri Analitiği Ve Büyük Veri Eğitimi

4 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri analitiği temelleri, SQL ve Python (pandas) ile analiz ve Hadoop/Spark ile büyük veri işlemeyi uçtan uca öğrenin. Uygulamalı giriş eğitimi.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriViewing & Querying Complex Data with Hive Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Viewing & Querying Complex Data with Hive Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Hive'da ARRAY, MAP, STRUCT ve JSON gibi iç içe veriyi LATERAL VIEW, explode ve get_json_object ile modelleyip sorgulamayı uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriWorking with Apache Kafka Topics, Producers, and Consumers Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Working with Apache Kafka Topics, Producers, and Consumers Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Apache Kafka temelleri: topic, partition ve offset yönetimi, producer ve consumer geliştirme, consumer group ve offset commit'i uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriWorking with Files in Hadoop HDFS Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Working with Files in Hadoop HDFS Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

HDFS üzerinde dosya yönetimi: hdfs dfs komutları, blok ve replikasyon, dosya formatları, sıkıştırma ve fsck ile sağlık kontrolünü uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriWorking with RDDs - Spark's Core Data Abstraction Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Working with RDDs - Spark's Core Data Abstraction Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Spark'ın çekirdeği RDD'yi öğrenin: map/filter/reduceByKey dönüşümleri, lineage ve DAG, shuffle, partition ve persist ile performans yönetimi.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn