Veri analizinin temel kavramlarını kavra
Veri analizinin kavramsal temellerini araç bağımsız tanıtan eğitim: veri ve bilgi ayrımı, veri yapıları ve türleri, ölçüm düzeyleri, tanımlayıcıdan önericiye analiz türleri, örneklem ve yanlılık, temel istatistik ve korelasyon/nedensellik farkı.
Veri türleri, analiz türleri, ölçüm düzeyleri ve temel kavramlar
Bu temel seviye eğitim, veri analizinin kavramsal temellerini araç bağımsız biçimde tanıtır. Veri ve bilgi ayrımı; yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri; nicel ve nitel veri; ölçüm düzeyleri (nominal, ordinal, aralık, oran) işlenir. Analiz türleri (tanımlayıcı, tanısal, tahminsel, önerici); popülasyon ve örneklem; temel istatistik kavramları (ortalama, dağılım, değişkenlik); korelasyon ve nedensellik farkı ele alınır. Veri kalitesi, önyargı (bias), veri görselleştirme ilkeleri ve analiz sürecinin aşamaları işlenir. Katılımcılar veri analizi düşünce yapısını ve ortak kavram setini edinir.
2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar veri türlerinden analiz türleri ve temel istatistiğe ilerler.
Temel Seviye — Veri analizinin temel kavramları, veri türleri ve analiz yaklaşımlarına giriş.
Her kavram günlük hayattan ve iş dünyasından örneklerle somutlaştırılarak anlatılır.
Veri analizinin ortak kavram setini ve dilini öğrenirsiniz.
Hangi analiz türünün hangi soruya uygun olduğunu ayırt edersiniz.
Önyargı ve korelasyon/nedensellik tuzaklarından kaçınırsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Veri analizinde önceden deneyim gerekmez.
Yüzde ve ortalama gibi temel matematik yeterlidir.
Bir iş veya çalışma alanına aşinalık örnekleri kolaylaştırır.
Not almak için bir bilgisayar veya defter yeterlidir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
veri, bilgi ve içgörü ayrımını kavrarsınız.
yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi ayırt edersiniz.
nicel/nitel ve sürekli/kesikli veriyi tanırsınız.
nominal, ordinal, aralık ve oran düzeylerini uygularsınız.
tanımlayıcıdan önericiye analiz türlerini eşleştirirsiniz.
popülasyon, örneklem ve yanlılık kavramlarını açıklarsınız.
temel merkez ve yayılım ölçülerini yorumlarsınız.
korelasyon/nedensellik ve önyargı tuzaklarından kaçınırsınız.
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.
Microsoft Fabric lakehouse: delta tablolar, veri yükleme, shortcut, Spark notebook dönüşümleri, SQL analytics endpoint, OPTIMIZE/V-Order bakımı ve model.
Detayları Gör →
Microsoft Purview ile veri yönetişimi ve uyumluluk: veri kataloğu, tarama, sınıflandırma, iş sözlüğü, soyağacı, hassasiyet etiketleri, DLP ve saklama politikala
Detayları Gör →
MicroStrategy geliştirici eğitimi: şema nesneleri, metric/dossier, REST API ile otomasyon, Embedding SDK ile gömme ve D3 tabanlı özel görselleştirme geliştirme.
Detayları Gör →
MicroStrategy ile iş zekası: attribute/metric, grid ve graph raporlar, prompt, dossier etkileşimli dashboard, veri keşfi, Library paylaşımı ve mobil dağıtım.
Detayları Gör →
Minitab ile istatistiksel analiz: tanımlayıcı istatistik, t-testi ve ANOVA, regresyon, deney tasarımı (DOE), kontrol grafikleri, Cp/Cpk ve Gage R&R uygulamalı.
Detayları Gör →