Veriyi anlamıyla modelleyin, kavramı yakalayın
Anlamsal soyutlama ile zengin kavramsal modelleme: SDM sınıf ve ilişki anlambilimi, genelleme ve toplama hiyerarşileri, kısıtlar ve kavramsal modelin ilişkisel, nesne ve ontoloji modellerine eşlenmesi uygulamalı işlenir.
Anlamsal soyutlama ile zengin kavramsal modelleme
Bu eğitim, verinin yalnızca tablolarla değil anlamıyla modellenmesini sağlayan Semantik Veri Modeli (SDM) yaklaşımını ele alır. Sınıf (class), üye (member) ve ilişki anlambilimini; genelleme/özelleştirme (ISA) hiyerarşilerini, toplama (aggregation) ve bileşim (composition) ilişkilerini, türetilmiş ve tanımlı sınıfları öğrenirsiniz. Soyutlama katmanları, kardinalite ve rol kısıtları, nitelik türleri ve kavramsal modelin ilişkisel ile nesne modeline eşlenmesi işlenir. SDM'nin ER, UML sınıf diyagramı ve ontoloji (OWL/RDF) ile ilişkisi karşılaştırılır. Örnekler bir üniversite ve sağlık alanı üzerinde kavramsal şema olarak kurgulanır ve ilişkisel şemaya indirgenir.
3 Gün. Her gün dört modül; kavram anlatımının ardından kavramsal model çizip ilişkisele eşleme yapılır.
Orta Seviye — Semantik Veri Modeli (SDM): anlamsal soyutlama, sınıflar, genelleme/alt tip, toplama ve ilişki anlambilimi.
Üniversite ve sağlık alanı senaryolarında SDM kavramsal şeması çizilip adım adım ilişkisel ve nesne modeline indirgenerek çalışılır.
Veriyi kavram ve anlam düzeyinde modelleyerek tasarımı iş diline yaklaştırırsınız.
Genelleme ve toplama ile karmaşık yapıları sade ve yeniden kullanılabilir kurarsınız.
Kavramsal modeli ilişkisel, nesne ve ontoloji modellerine eşlersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Varlık-ilişki (ER) kavramlarına giriş düzeyinde aşinalık faydalıdır.
Sınıf ve nesne ayrımını kavramaya yatkınlık beklenir.
İlişkisel şemaya eşlemeyi izlemek için tablo mantığı faydalıdır.
Bir UML/kavramsal diyagram aracı ve örnek için ilişkisel veritabanı.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Bir alanı sınıf ve ilişki anlambilimiyle kavramsal olarak modellersiniz.
Temel, türetilmiş ve tanımlı sınıfları doğru ayırt edersiniz.
ISA hiyerarşileriyle kalıtım ve alt tip kurallarını kurarsınız.
Toplama ve bileşim ilişkileriyle parça-bütün yapılarını modellersiniz.
Anlamsal kısıt ve kuralları model üzerinde tanımlarsınız.
Kavramsal modeli doğru stratejiyle ilişkisel şemaya indirgersiniz.
SDM ile RDF/OWL arasındaki örtüşmeyi kurarsınız.
Probleme uygun modelleme dilini bilinçli seçersiniz.
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.
Satış tahmini ve CLV: satış regresyonu, geçmiş ve kestirimci CLV, BG/NBD ve Gamma-Gamma modelleri, CLV/CAC ve değere dayalı segmentasyonu öğrenin.
Detayları Gör →
Dengesiz sınıf için SMOTE/ADASYN, SHAP ve LIME ile model açıklama, grid/random/Bayesian hiperparametre ayarı ve sızıntısız pipeline'ı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
BI için boyutsal model: yıldız/kar tanesi şema, olgu-boyut tasarımı, grain, toplanabilirlik, SCD, uyumlu boyut ve bus matrix ile semantik modeli öğrenin.
Detayları Gör →
Kurumsal veri platformu ve sistem mühendisliği: platform mimarisi, DataOps/CI-CD, hat güvenilirliği, yönetişim, veri mesh ve FinOps süreç iyileştirmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Proje başarı metrikleri: hedef-metrik hizalama, çıktı-sonuç-etki, OKR/KPI, temel çizgi, ölçüm planı, A/B testi ve ROI ile değerlendirmeyi öğrenin.
Detayları Gör →