Verini izle, kökenini bil, sızıntıdan koru
Verinin kökenini izleme ve koruma eğitimi: sütun düzeyi soyağacı ve provenance, etki analizi, veri sınıflandırma ve hassas veri keşfi, hassasiyet etiketleme, kanal bazlı DLP politikaları ve KVKK/GDPR izlenebilirliği.
Veri soyağacı, provenance ve sızıntı önleme (DLP)
Bu eğitim, verinin kaynaktan tüketime izlenmesini, kökeninin belgelenmesini ve sızıntıya karşı korunmasını uçtan uca ele alır. Veri soyağacı (lineage) ve köken (provenance) kavramları; sütun ve iş düzeyinde soyağacının çıkarılması; etki analizi ile değişimin aşağı akış etkisinin görülmesi işlenir. Veri sınıflandırma ve etiketleme; hassas verinin keşfi; veri sızıntısı önleme (DLP) politikaları, kanal (e-posta, uç nokta, bulut) bazlı kontroller; erişim izleme ve anomali tespiti ele alınır. KVKK/GDPR kapsamında izlenebilirlik ve denetim kanıtı gösterilir. Katılımcılar bir veri akışını izleyip sınıflandırarak uçtan uca bir koruma planı kurgular.
3 Gün. Her gün dört modül; soyağacı ve köken izlemeden sınıflandırma ve DLP savunmasına ilerlenir.
Orta Seviye — Veri soyağacı, köken (provenance) izleme ve veri sızıntısına karşı savunma (DLP) ile verinin uçtan uca korunması.
Katılımcılar örnek bir veri akışında soyağacını çıkarıp sınıflandırma ve DLP politikalarını uygulamalı tasarlar.
Verinin kaynaktan rapora tüm yolculuğunu görünür kılarsınız.
Hassas veriyi keşfedip etiketleyerek doğru kontrolü uygularsınız.
DLP politikalarıyla veriyi kanallar genelinde korursunuz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Veri hatları ve kaynak/hedef kavramına aşinalık faydalıdır.
Temel veri güvenliği kavramlarına aşinalık faydalıdır.
KVKK/GDPR kişisel veri kavramına temel aşinalık faydalıdır.
Örnek akış ve politikaları inceleyebilen bir bilgisayar yeterlidir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Veri lineage'ı sütun düzeyinde çıkarıp yorumlarsınız.
Provenance kaydıyla verinin güvenilirliğini belgelersiniz.
Değişimin aşağı akış etkisini önceden görürsünüz.
Gizlilik düzeylerine göre veriyi sınıflandırırsınız.
Desen tabanlı taramayla hassas veriyi keşfedersiniz.
Hassasiyet etiketlerini kontrollere tetikleyici kılarsınız.
Kanal bazlı sızıntı önleme politikaları tasarlarsınız.
İzlenebilirliği KVKK/GDPR denetim kanıtına bağlarsınız.
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.
Müşteri segmentasyonu ve sepet analizi: RFM, k-means ve hiyerarşik kümeleme, Apriori/FP-Growth birliktelik kuralları, lift yorumu ve öneri mantığını öğrenin.
Detayları Gör →
Kestirimci bakım: sensör özellik mühendisliği, arıza sınıflandırma, kalan faydalı ömür (RUL), anomali tespiti ve maliyet duyarlı değerlendirmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Doğrudan pazarlama yanıt modellemesi: yanıt olasılığı, dengesiz sınıf, lift/gain eğrileri, hedef liste optimizasyonu ve kampanya ROI'sini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
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 →