Dağınık veriyi tek tutarlı yapıda topla
Analiz öncesi veri hazırlığını öğreten eğitim: farklı kaynaklardan veri toplama, dağınık veriyi temizleme, düzenli (tidy) yapıya dönüştürme, tarih/sayı/kategori standardı ve append/merge ile birleştirip tekrarlanabilir bir akış kurma.
Veri toplama, temizleme ve birleştirme (data wrangling)
Bu eğitim, analizden önceki en kritik ama en çok ihmal edilen adımı, veriyi derleyip toparlamayı (data wrangling) uygulamalı öğretir. Farklı kaynaklardan (Excel, CSV, veritabanı) veri toplama; dağınık (messy) veriyi düzenli (tidy) yapıya dönüştürme; eksik, yinelenen ve tutarsız kayıtların temizlenmesi işlenir. Metin standardı (boşluk, büyük/küçük harf, format), tarih ve sayı tiplerinin düzeltilmesi, birimlerin birleştirilmesi; pivot/unpivot ile yapı değiştirme ve tabloları birleştirme (append/merge) ele alınır. Tekrarlanabilir temizlik akışı ve veri kalitesi kontrolü gösterilir. Katılımcılar birden çok dağınık kaynağı analize hazır tek bir veri setine dönüştürür.
2 Gün. Her gün dört modül; veri toplamadan temizleme, standartlaştırma ve birleştirmeye ilerlenir.
Temel Seviye — Dağınık kaynaklardan veriyi toplama, temizleme ve tek tutarlı bir yapıda birleştirme (data wrangling).
Katılımcılar birden çok dağınık kaynağı toplayıp temizleyerek analize hazır tek bir tabloda birleştirir.
Dağınık kaynakları tek yerde, tutarlı biçimde bir araya getirirsiniz.
Dağınık veriyi analiz dostu düzenli (tidy) yapıya dönüştürürsünüz.
Tabloları doğru anahtarla hatasız birleştirirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Hücre, sütun ve temel formül kullanımına aşinalık yeterlidir.
Satır/sütun ve başlık kavramına aşinalık faydalıdır.
Excel (tercihen Power Query destekli) kurulu bir bilgisayar faydalıdır.
Birden çok dağınık örnek dosyayı açabilen bir ortam yeterlidir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Farklı kaynakları ve çok dosyayı tek yerde toplarsınız.
Dağınık verinin tipik sorunlarını hızla tanırsınız.
Boşluk, yinelenen ve tip sorunlarını giderirsiniz.
Veriyi her değişken bir sütun ilkesiyle düzenlersiniz.
Tarih, sayı, birim ve kategori değerlerini standartlaştırırsınız.
Aynı yapılı kaynakları güvenle alt alta birleştirirsiniz.
Ortak anahtarla tabloları doğru biçimde yan yana birleştirirsiniz.
Power Query ile yenilenebilir bir temizlik akışı kurarsınız.
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.
Excel filtreleri, FILTER fonksiyonu, SQL WHERE (IN, BETWEEN, LIKE) ve Power Query ile veriyi koşula göre süzüp anlamlı alt kümeler oluşturmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Access'te tablo tasarımı, sıralama/filtreleme, seçmeli ve parametreli sorgular ile ilişkiler kurarak veriyi hızla bulmayı ve düzenlemeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Şema esnek veri modelleri (JSON, EAV) ve JSON Schema'dan üretilen metadata odaklı dinamik form/grid arayüzleriyle değişime dayanıklı uygulamalar kurun.
Detayları Gör →
Veri soyağacı, provenance, sınıflandırma ve DLP ile verinin kökenini izleyin, hassas veriyi keşfedin ve sızıntıya karşı uçtan uca koruyun.
Detayları Gör →
Keşifsel analiz (EDA), trend ve mevsimsellik ayrıştırma, üstel düzeltmeyle zaman serisi tahmini ve MAPE/RMSE ile doğruluk ölçümünü uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →