Suç istihbaratını büyük veri ve BI ile aydınlat
Suç istihbaratı analizinde büyük veri ve iş zekâsını öğreten orta seviye eğitim: heterojen kaynakların entegrasyonu ve varlık çözümleme, ilişki/link analizi ve merkezilik ölçütleri, örüntü ve anomali tespiti, coğrafi hotspot ve zamansal analiz, BI panoları ve…
Veri entegrasyonu, ağ/örüntü analizi ve istihbarat panoları
Bu orta seviye eğitim, suç istihbaratı (criminal intelligence) analizinde büyük veri ve iş zekâsı (BI) tekniklerinin kullanımını ele alır. Heterojen kaynakların (olay kayıtları, çağrı/işlem kayıtları, coğrafi veri) entegrasyonu, veri kalitesi ve varlık çözümleme (entity resolution) işlenir. İlişki ve ağ analizi (link analysis), merkezilik ölçütleri, örüntü ve anomali tespiti, coğrafi (hotspot) ve zamansal analiz uygulanır. İş zekâsı panoları, drill-down raporlama, görselleştirme ve istihbarat ürününün sunumu ele alınır. Mahremiyet, etik, veri yönetişimi ve KVKK/GDPR uyumu vurgulanır. Katılımcılar örnek (anonim) veri setlerinde ilişki ağları kurup örüntüleri görselleştirerek istihbarat içgörüsü üretir.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar veri entegrasyonundan ağ analizine ve istihbarat panolarına ilerler.
Orta Seviye — Suç istihbaratı analizinde büyük veri ve iş zekâsı: veri entegrasyonu, ilişki/ağ analizi ve görselleştirmenin ele alınması.
Katılımcılar örnek anonim veri setlerinde ilişki ağları kurup örüntü ve hotspot analizlerini görselleştirerek öğrenir.
Varlıklar arası ilişkileri ağ olarak modelleyip analiz edersiniz.
Coğrafi ve zamansal yoğunlaşmaları tespit edersiniz.
Analizi mahremiyet ve KVKK ilkeleriyle yürütürsünüz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Temel veri analizi ve SQL'e aşinalık faydalıdır.
Temel istatistik ve olasılık kavramları yararlıdır.
Bir BI/görselleştirme aracına aşinalık faydalıdır.
Analiz ve görselleştirme çalıştırabilen bir bilgisayar.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Heterojen istihbarat verisini entegre edip temizlersiniz.
Çoklu kimlikleri eşleştirip birleştirirsiniz.
İlişki ağları kurup alt grupları tespit edersiniz.
Merkezilik ölçütleriyle kilit aktörleri bulursunuz.
Örüntüleri ve aykırı davranışları tespit edersiniz.
Hotspot ve zamansal yoğunlaşmaları analiz edersiniz.
Drill-down panolarla bulguları sunarsınız.
Analizi mahremiyet ve KVKK ilkeleriyle yürütürsünüz.
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.
Apache Storm eğitimi: topology, spout/bolt, stream grouping, acking, pencereleme ve Trident ile düşük gecikmeli gerçek zamanlı işleme kurun.
Detayları Gör →
Büyük veri ETL testi: source-to-target doğrulama, reconciliation, veri kalitesi, şema, SCD ve performans testini SQL/PySpark ile öğrenin.
Detayları Gör →
Apache Flink ileri eğitimi: event-time, watermark, keyed state, checkpoint, Flink SQL, streaming join ve CEP ile exactly-once akış uygulamaları.
Detayları Gör →
İleri Hadoop/Spark ayarı, YARN kuyrukları, Spark shuffle/skew/AQE tuning ve Hive/Impala/Trino ile SQL-on-Hadoop optimizasyonunu öğrenin.
Detayları Gör →
Kafka ve Spark Structured Streaming ile exactly-once, watermark, stateful join, state store ve üretim operasyonunu uzman düzeyde öğrenin.
Detayları Gör →