Doğru soruyu sorun, doğru veriyle yanıtlayın
Uçtan uca veri araştırması süreci: araştırma sorusu ve hipotez kurma, değişken tanımı, veri toplama ve anket tasarımı, nicel-nitel yöntem seçimi, etik ve tekrarlanabilir raporlama örnek araştırmayla uygulamalı işlenir.
Uçtan uca veri araştırması süreci ve yöntemleri
Bu eğitim, bir veri araştırmasını baştan sona planlamayı ve yürütmeyi öğretir. İyi bir araştırma sorusu ve hipotez kurmayı, literatür ve mevcut veri taramasını, değişken ve operasyonel tanım belirlemeyi ele alır. Veri toplama yöntemleri (anket, görüşme, gözlem, ikincil veri, web'den toplama), ölçüm güvenilirliği ve geçerliliği, örnekleme mantığı işlenir. Nicel ve nitel yöntemlerin karşılaştırması, karma yöntem (mixed methods), temel analiz akışı ve bulguların yorumlanması incelenir. Araştırma etiği, veri gizliliği, tekrarlanabilirlik, kaynak gösterimi ve bulguların dürüst raporlanması öğretilir. Örnekler Python (pandas) ve araştırma şablonları üzerinde kurgulanır.
3 Gün. Her gün dört modül; kavram anlatımının ardından araştırma planı ve veri setiyle pratik yapılır.
Temel Seviye — Veri araştırması teknikleri: araştırma sorusu kurma, veri toplama, nicel-nitel yöntemler ve tekrarlanabilir çalışma.
Örnek bir araştırma sorusu üzerinde plan, veri toplama tasarımı ve pandas ile temel analiz adım adım uygulanır.
Yanıtlanabilir ve odaklı araştırma soruları kurarsınız.
Soruya uygun nicel, nitel veya karma yöntemi seçersiniz.
Belgelenmiş ve dürüst süreçle çalışmanızı tekrarlanabilir kılarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Soru ve kanıt arası ilişki kurma alışkanlığı faydalıdır.
Tablo ve değişken kavramına aşinalık örnekleri kolaylaştırır.
Zorunlu olmasa da temel Python aşinalığı faydalı olur.
Jupyter, pandas ve doküman düzenleyici kurulu çalışma ortamı.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Odaklı ve yanıtlanabilir araştırma soruları ve hipotez kurarsınız.
Kavramları ölçülebilir operasyonel tanımlara dönüştürürsünüz.
Soruya uygun anket, gözlem veya ikincil veri yöntemini tasarlarsınız.
Güvenilirlik ve geçerlilikle ölçümün kalitesini değerlendirirsiniz.
Nicel, nitel ve karma yöntemler arasından doğru olanı seçersiniz.
Bulguları betimsel ve görsel analizle özetler ve yorumlarsınız.
Gizlilik, onam ve dürüst sunum ilkelerini uygularsınız.
Süreci belgeleyip çalışmanızı tekrarlanabilir kılarsınız.
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/Power BI ileri DAX: EVALUATE sorguları, hesaplama grupları, Tabular Editor, DAX Studio, VertiPaq Analyzer ve model performans optimizasyonu.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric ile bütünleşik veri analitiği ve iş zekası: lakehouse veri hazırlık, Direct Lake semantik model, DAX, Power BI raporlama, RLS ve paylaşım.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric Dataflow Gen2 ile veri dönüşümü: Power Query online, sütun/satır dönüşümleri, merge/append, hedef yazımı, M kodu ve artımlı yenileme uygulamalı
Detayları Gör →
Microsoft Fabric'e giriş ve DP-600 sınav hazırlığı: iş yükleri, OneLake, ilk lakehouse ve rapor, sınav yapısı, kapsam alanları ve çalışma planı ile başlangıç.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric/Power BI DAX query view ile sorgu yazımına giriş: EVALUATE, DEFINE, SUMMARIZECOLUMNS, FILTER, ORDER BY ve TOPN ile model sorgulama uygulamalı.
Detayları Gör →