498 kurumsal Veri Analizi ve İstatistik eğitimi: temelden ileri seviyeye uygulamalı, kuruma özel programlar. Online, yüz yüze veya hibrit.
IIBA CBDA sınav domainleri doğrultusunda iş analitiği: analitik strateji, veri gereksinimi, teknik seçimi, yorumlama ve değer gerçekleştirme hazırlığı.
Detayları Gör →
Excel ile veri analizi: XLOOKUP ve SUMIFS formülleri, PivotTable ve slicer, Power Query ile veri hazırlama ve grafiklerle raporlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Python ile keşifsel veri analizi: dağılım inceleme, korelasyon, pairplot, eksik ve aykırı değer tespiti ve dönüşümlerle veriyi modellemeye hazırlayın.
Detayları Gör →
SharePoint listelerini analiz edin: görünümler ve hesaplanmış kolonlar, Power BI ile DAX panoları ve Power Automate akışlarıyla uçtan uca raporlama.
Detayları Gör →
Gereksinim analizi, DFD ile süreç modelleme, ER ve normalizasyonla veri modelleme ve UML ile sistem tasarımını uçtan uca vaka üzerinde öğrenin.
Detayları Gör →
Python ile zaman serisi modelleme: durağanlık ve ADF testi, ACF/PACF, ARIMA ve SARIMA, Prophet ve backtesting ile öngörü ve hata metriklerini öğrenin.
Detayları Gör →
Veri hazırlamadan KPI tanımı, görselleştirme, pano tasarımı ve veri hikayesine kadar etkili analiz ve raporlamayı Power BI/Excel ile uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Python ile istatistiksel modelleme: hipotez testi (t, ki-kare, ANOVA), doğrusal ve lojistik regresyon, çapraz doğrulama ve ROC-AUC değerlendirmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Access ile tablo tasarımı, ilişkiler ve referans bütünlüğü, seçme ve eylem sorguları, formlar ve raporlarla veriyi düzene sokmayı öğrenin.
Detayları Gör →
grep, awk, sed, csvkit, jq ve curl ile dosyalardan ve API'lerden veriye komut satırında erişip süzme, dönüştürme ve otomasyonu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
EF Core'da LINQ-SQL çevirisi, yükleme stratejileri, N+1 ve performans, AsNoTracking, optimistic concurrency ve ileri modellemeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
İleri veri modelleme: normalizasyon/denormalizasyon, yıldız şema ve SCD, Data Vault 2.0, NoSQL ve lakehouse tasarımıyla iş yüküne uygun model kurun.
Detayları Gör →
Veri boru hatlarında güvenilirlik: gözlemlenebilirlik, kalite testleri, veri sözleşmeleri, SLO, anomali tespiti ve olay yönetimini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
GLM, karışık modeller, PCA ve kümeleme, MANOVA, Bayes çıkarımı ve bootstrap ile ileri istatistiksel teknikleri R/Python ile uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
WebdriverIO ileri otomasyon: Page Object, özel komutlar, akıllı bekleme, paralel çalıştırma, Allure raporlama ve CI/CD entegrasyonunu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
SQL'de veri toplama: COUNT/SUM/AVG, GROUP BY ve HAVING, ROLLUP/CUBE ve pencere fonksiyonları (ROW_NUMBER, RANK, kümülatif toplam) uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Ajax ile asenkron veri alışverişi: fetch ve XHR, JSON işleme, async/await, HTTP durum kodları, CORS ve AbortController'ı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Alteryx Designer ileri: Fuzzy Match ve RegEx, batch/iterative makrolar, analitik uygulamalar, mekansal ve prediktif araçlarla otomasyonu öğrenin.
Detayları Gör →
Alteryx Designer ile veri alma, Filter/Formula ile temizleme, Join/Union ile birleştirme ve tekrarlanabilir iş akışı otomasyonunu kod yazmadan öğrenin.
Detayları Gör →
Amazon OpenSearch ile indeksleme ve mapping, Query DSL arama, agregasyonlar, ingest pipeline ve OpenSearch Dashboards ile log analitiğini öğrenin.
Detayları Gör →
Kaynaktan karara analitik platform mimarisi tasarlayın: medallion katmanlar, lakehouse, boyutsal model, semantik katman, orkestrasyon ve yönetişim.
Detayları Gör →
Google Analytics 4'te kitle segmentasyonu, kohort, funnel ve path keşfiyle kullanıcı davranışını analiz edin. Orta seviye uygulamalı GA4 eğitimi.
Detayları Gör →
GA4 web veri akışında GTM etiketleme, gelişmiş ölçüm, landing ve kampanya analizi ile funnel/path keşfini uygulamalı öğrenin. Orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
EXPLAIN ANALYZE planlarını okuyun; tarama ve join operatörlerini, istatistik ve indeks kararlarını analiz ederek yavaş SQL sorgularını hızlandırın.
Detayları Gör →
Açık kaynak Apache Superset'te veritabanı bağlama, dataset, chart ve etkileşimli dashboard kurmayı adım adım öğrenin. Temel seviye uygulamalı eğitim.
Detayları Gör →
Apache Superset'te RBAC, satır düzeyi güvenlik, Redis önbellek, Celery async ve üretim dağıtımını yönetin. Orta seviye yönetici eğitimi.
Detayları Gör →
iOS'ta UserDefaults, Core Data, dosya kalıcılığı ve CloudKit ile bulut senkronunu uygulamalı öğrenin. Orta seviye Swift veri kalıcılığı eğitimi.
Detayları Gör →
Python ve pandas ile veri temizleme, keşifsel analiz, hipotez testi ve görselleştirmeyi gerçek veri setlerinde uygulayın. Orta seviye uygulamalı eğitim.
Detayları Gör →
Özellik mühendisliği, regresyon/sınıflandırma, çapraz doğrulama, SHAP ve devreye almayla iş problemlerine öngörücü analitik uygulayın. İleri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Yedekleme türleri, 3-2-1 kuralı, RPO/RTO, point-in-time recovery ve felaket kurtarma planlamasını uygulamalı öğrenin. Orta seviye veri dayanıklılığı eğitimi.
Detayları Gör →
Değişken, sabit, ilkel ve bileşik veri tipleri, operatörler ve tip dönüşümünü sıfırdan öğrenin. Programlamanın veri temelini kuran temel seviye eğitim.
Detayları Gör →
Veri analizi yaşam döngüsü, veri modelleme, istatistik ve raporlamayla BCS Data Analysis müfredatına hazırlanın. Orta seviye iş analizi odaklı eğitim.
Detayları Gör →
Veri sınıflandırma, şifreleme, maskeleme, erişim kontrolü ve KVKK/GDPR uyumuyla hassas veriyi uçtan uca koruyun. Orta seviye veri güvenliği eğitimi.
Detayları Gör →
BI stratejisi, mimari, veri yönetişimi, KPI tasarımı ve veri kültürüyle kurumsal iş zekâsı programını başarıya taşıyın. Orta seviye BI liderlik eğitimi.
Detayları Gör →
Tablosal BI modelinde partition tasarımı, artımlı yenileme, VertiPaq ve DAX optimizasyonuyla büyük Power BI/SSAS modellerini ölçeklendirin. İleri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Dev/test/prod ortamları, Git sürümleme, deployment pipeline ve CI/CD ile BI projelerini güvenle üretime taşıyın. Orta seviye BI dağıtım eğitimi.
Detayları Gör →
Veri modeli, ölçü ve zaman zekâsı, etkileşimli görseller ve ad-hoc analizle iş zekâsı raporlamasını uygulamalı öğrenin. Orta seviye BI eğitimi.
Detayları Gör →
Rapor standardizasyonu, self-servis dengesi, dağıtım kanalları ve yönetişimle kurumsal raporlama stratejisi kurun. Orta seviye BI strateji eğitimi.
Detayları Gör →
SAP Data Archiving mimarisi, ADK, arşivleme nesneleri, SARA ve ILM ile veritabanı büyümesini yönetin ve yasal saklamayı sağlayın. İleri seviye eğitim.
Detayları Gör →
PC-DMIS CADsiz modda CMM ölçümü, 3-2-1 hizalama, geometrik eleman ölçümü, GD&T değerlendirme ve raporlamayı uygulamalı öğrenin. Orta seviye metroloji eğitimi.
Detayları Gör →
PC-DMIS'te CAD import, iterative alignment, nominalden otomatik ölçüm, scan, GD&T ve otomasyonu uygulamalı öğrenin. Orta seviye metroloji eğitimi.
Detayları Gör →
Veri entegrasyonu, ambar modelleme, OLAP, semantik katman ve modern lakehouse/bulut BI ile uçtan uca BI mimarisi tasarlayın. İleri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Power BI, Tableau, Qlik ve Looker'ı karşılaştırın; veri bağlama, görselleştirme, dashboard ve araç seçim kriterlerini öğrenin. Orta seviye BI araçları eğitimi.
Detayları Gör →
İş sorusu tanımından veri hazırlığı, analiz, görselleştirme ve bulgu sunumuna bir BI projesini uçtan uca yürütün. Orta seviye uygulamalı BI eğitimi.
Detayları Gör →
CyberOps (CBROPS 200-201) kapsamında CVSS puanlama, güvenlik dağıtımları, erişim kontrol modelleri ve ağ veri görünürlüğünü öğrenin. Orta seviye SOC eğitimi.
Detayları Gör →
CyberOps (CBROPS 200-201) kapsamında güvenlik izleme veri türleri, ağ/web/uç nokta saldırıları ve MITRE ATT&CK ile tehdit tanımayı öğrenin. Orta seviye SOC eğit
Detayları Gör →
CyberOps (CBROPS 200-201) kapsamında veri kaybı tespiti, host izolasyonu, tespit yöntemleri ve NIST olay müdahale sürecini öğrenin. Orta seviye SOC eğitimi.
Detayları Gör →
IIBA CBDA çerçevesiyle analitik kapsam, veri hazırlığı, analiz teknikleri, yorumlama ve karar kullanımını öğrenin. Orta seviye iş veri analitiği hazırlık eğitim
Detayları Gör →
Kişisel veri, mahremiyet ilkeleri, KVKK/GDPR temelleri, roller ve veri sahibi haklarıyla veri korumaya sağlam bir giriş yapın. Temel seviye eğitim.
Detayları Gör →
ROPA, DPIA, privacy by design, teknik/idari tedbirler, veri sahibi talepleri ve ihlal müdahalesiyle veri koruma programını uygulayın. İleri seviye eğitim.
Detayları Gör →
CISA kapsamında denetim kanıtı teknikleri, CAAT veri analitiği, örnekleme ve etkili denetim raporlamasını öğrenin. Orta seviye BT denetim eğitimi.
Detayları Gör →
CISA kapsamında risk tabanlı denetim planlama, iç kontroller (GITC/uygulama), COSO/COBIT ve veri analiziyle kontrol testini öğrenin. Orta seviye BT denetim eğit
Detayları Gör →
Python veri tipleri, sınıf (class) tasarımı ve düzenli ifadelerle (regex) ham metni temizleyip yapılandırılmış veriye dönüştürmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri türleri, nominal/ordinal/aralık/oran ölçüm düzeyleri ve anket, sensör, API ile güvenilir veri toplamayı; önyargı ve veri kalitesini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
R ve tidyverse ile veri temizleme: dplyr, tidyr, stringr ve lubridate kullanarak eksik değer, tip hatası ve düzensiz yapıları temizleyip tidy veri üretin.
Detayları Gör →
Basit rastgele, tabakalı, küme ve sistematik örnekleme ile örneklem büyüklüğü, hata payı ve önyargı yönetimini uygulamalı öğrenin. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
İleri görselleştirme: çok değişkenli grafikler, etkileşimli dashboard, analitik hesaplar ve veri hikâyesi ile karmaşık veriyi içgörüye dönüştürmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Veri yaşam döngüsü, kaynaklar, temizleme, tanımlayıcı istatistik, görselleştirme ve yönetişimi kapsayan veri analizi temellerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Analitik ve iş zekâsı platformlarını öğrenin: Power BI, Tableau, Qlik ile veri bağlama, modelleme, görselleştirme, dağıtım ve satır düzeyi güvenlik (RLS).
Detayları Gör →
Veri analitiği için SQL, Python ve R ortamları, Jupyter ve RMarkdown not defterleri, paket yönetimi ve Git ile üretilebilir iş akışlarını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Betimleyici, tanısal, kestirimci ve kuralcı analitik ile trend, segmentasyon, korelasyon ve regresyon tekniklerini doğru seçmeyi ve yorumlamayı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri analitiği araçlarını karşılaştırmalı öğrenin: Excel pivot, SQL, Python/R ve Power BI, Tableau, Qlik ile işe uygun araç seçimi ve uygulaması.
Detayları Gör →
Veri kaynakları, veri ambarı, veri gölü, lakehouse, ETL/ELT ve bulut analitik altyapısını; şema tasarımı ve veri yönetişimini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Ortalama, medyan, standart sapma, çeyreklik, çarpıklık ve korelasyon ile tanımlayıcı istatistik yöntemlerini doğru hesaplamayı ve yorumlamayı öğrenin.
Detayları Gör →
Güven aralığı, hipotez testi, p-değeri, t-testi, ANOVA, ki-kare ve regresyonla örneklemden anakütleye güvenilir çıkarım yapmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Yapay zekâ için veri türleri, toplu ve akış veri alımı (ingestion), ETL/ELT ve orkestrasyonla uçtan uca veri hatları kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Keşifsel veri analizi (EDA): veri profilleme, dağılım ve ilişki görselleştirme, aykırı değer ve örüntü keşfiyle veriyi modele hazırlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Tanımlayıcı istatistik, olasılık kuralları, koşullu olasılık, Bayes teoremi ve olasılık dağılımlarıyla veri bilimi ve AI için matematiksel temel kurun.
Detayları Gör →
Çıkarımsal istatistik, hipotez testleri, p-değeri, etki büyüklüğü ve A/B testi tasarımıyla kanıta dayalı veri kararları vermeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
BI araçlarında dosya, veritabanı, bulut ve API kaynaklarına bağlanma, import/canlı bağlantı modları, yenileme ve veri hazırlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri bağlı kontroller, veri erişim katmanı, önbellek, dağıtım ve grafik/multimedya ile veri odaklı uygulama ve rapor arayüzleri kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
İstatistiğin temel kavramları, veri türleri, ortalama ve standart sapma gibi özet ölçüler ile örnekleme yöntemlerini ve hatasını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Ortalama, yüzde, olasılık ve grafik okumayla veri okuryazarlığı kazanın; korelasyon-nedensellik ve yanıltıcı görseller gibi istatistiksel tuzakları ayırt edin.
Detayları Gör →
Veri gözlemlenebilirliği, kalite testleri (Great Expectations, dbt), SLA/SLO, anomali tespiti ve olay yönetimiyle güvenilir veri hatları işletmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Google Analytics 4'te property oluşturma, web ve uygulama veri akışları, veri saklama, trafik filtreleme ve erişim yönetimini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
GA4 web veri akışı kurulumu, gtag/GTM etiketleme, gelişmiş ölçüm, özel olaylar ve dönüşüm takibini DebugView doğrulamasıyla uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
CSV, Excel ve JSON biçimlerinde veri setleri oluşturma, okuma, tip/şema yönetimi ve biçimler arası dönüştürmeyi pandas ve tablo aracıyla uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veriden etkili raporlar oluşturun: amaç ve kitle, metrik seçimi, özet-bulgu-öneri yapısı, görselleştirme ve karar odaklı sunumu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Project'te yerleşik raporlar, panolar ve görsel raporlarla ilerleme, maliyet, kaynak ve kazanılmış değer (CPI/SPI) analizini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Pivot tablolar, toplama fonksiyonları, doğru grafik türleri ve KPI kartlarıyla veriyi net özet raporlara ve tek sayfalık panolara dönüştürmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Power BI tablosal modelleri: yıldız şema, ilişkiler, DAX ölçüleri, filtre bağlamı, zaman zekâsı, RLS ve VertiPaq optimizasyonunu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Cursor AI editörüyle not defterleri, pandas/SQL hatları, model eğitimi, deney takibi ve model servisini kapsayan veri/ML mühendisliği akışını öğrenin.
Detayları Gör →
Neo4j Cypher ile ileri desenler, değişken uzunluklu yollar, toplama, alt sorgular, yol analizi, APOC ve PROFILE ile sorgu optimizasyonunu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Neo4j Cypher temelleri: düğüm/ilişki oluşturma, MATCH ile sorgulama, WHERE filtreleme, SET/DELETE güncelleme ve MERGE ile güvenli yazmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Neo4j'de Cypher ile düğüm ve ilişki oluşturma, MATCH desen eşleştirme, değişken uzunluklu yollar ve indeksle performans. Uygulamalı orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
DAMA-DMBoK entegrasyon ve birlikte çalışabilirlik: ETL/ELT, CDC, veri sanallaştırma, API, pub/sub ve yönetişim. İleri seviye uzman DVA eğitimi.
Detayları Gör →
DAMA-DMBoK çerçevesini ve 11 veri yönetimi bilgi alanını temelden öğrenin: yönetişim, mimari, modelleme, MDM, metadata ve veri kalitesi. Temel DVA eğitimi.
Detayları Gör →
DAMA-DMBoK veri modelleme: kavramsal/mantıksal/fiziksel model, ER, normalizasyon, yıldız şema ve SCD ile NoSQL modelleme. İleri seviye uzman DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri ambarı ve iş zekâsı: Kimball/Inmon mimarisi, ETL, SCD, yıldız şema, OLAP, semantik katman ve self-servis BI. İleri seviye uzman DVA eğitimi.
Detayları Gör →
DAMA-DMBoK çekirdek ilkeleri, veri yönetimi iyi uygulamaları, rol ve standartlar ile olgunluk değerlendirmesi. Odaklı temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
DAMA-DMBoK çerçeve yapısı, DAMA Wheel, bağlam diyagramları ve veri yönetimi işletim modeli (merkezi/federasyon). Odaklı temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri yönetimi programını sahaya taşıyın: olgunluk değerlendirmesi, yol haritası, değişim yönetimi, metrikler ve başarı faktörleri. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri stratejisini iş değeriyle hizalayın: vizyon, yetenek haritası, veri monetizasyonu, iş gerekçesi ve ROI ile değer ölçümü. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Kurumsal veri mimarisine giriş: kurumsal veri modeli, konu alanları, veri akış diyagramları, katmanlı mimari ve mimari ilkeleri. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri modellemeye giriş: varlık, nitelik, ilişki, kardinalite, anahtarlar, crow's foot gösterimi ve temel normalizasyon (1NF-3NF). Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri yaşam döngüsünü uçtan uca yönetin: oluşturma, saklama, kullanma, paylaşma, arşivleme, güvenli imha ve KVKK/GDPR uyumu. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Uygulamalarda veri erişimi ve durum yönetimi: repository deseni, tek yönlü akış, değişmezlik, önbellekleme, çevrimdışı ve senkronizasyon. Orta seviye DVA eğitim
Detayları Gör →
Veri bağlama (data binding): binding context, tek ve iki yönlü bağlama, koleksiyon şablonları, doğrulama ve UI sanallaştırma. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veriye erişim denetimi: RBAC, ABAC, GRANT/REVOKE, satır ve sütun düzeyi güvenlik, maskeleme, denetim ve KVKK/GDPR uyumu. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Java'da JDBC ile veri erişimi: DriverManager, PreparedStatement, ResultSet, transaction, batch ve bağlantı havuzu. Uygulamalı orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Excel'de veri analizi ve görselleştirme: Power Query, PivotTable, XLOOKUP, dinamik diziler ve etkileşimli gösterge paneli. Uygulamalı orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Excel'de istatistiksel analiz: tanımlayıcı istatistik, Analysis ToolPak, korelasyon, regresyon, ANOVA ve hipotez testleri. Uygulamalı orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Yoğun veri analizi kampı: Excel, SQL, Python/pandas, istatistik ve görselleştirme ile uçtan uca proje. Beş günlük ileri seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri analizinin temel kavramları: veri türleri, ölçüm düzeyleri, analiz türleri, örneklem, temel istatistik ve korelasyon/nedensellik. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
İleri veri analizi: ileri EDA, hipotez testleri, çoklu ve lojistik regresyon, zaman serisi ve kümeleme. İstatistiksel derinlikte ileri seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri analizi sürecini Python/pandas ile uçtan uca uygulayın: temizleme, gruplama, birleştirme, EDA ve seaborn ile görselleştirme. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Excel PivotTable ve Power Pivot ile çok boyutlu analiz: değer gösterimleri, hesaplanmış alanlar, dilimleyiciler, veri modeli ve DAX. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Yoğun veri analitiği kampı: analitik döngü, SQL, Python, istatistik, A/B test ve BI panoları ile uçtan uca proje. Beş günlük ileri seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Kod yazmadan veri analitiği: elektronik tablolar ve no-code araçlarla veri hazırlama, grafikler ve ilk gösterge paneli. Başlangıç seviyesi DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Modern veri mimarisi tasarımı: katmanlı mimari, lakehouse, medallion, data mesh, ELT orkestrasyonu ve yönetişim. İleri seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Kurumsal veri mimarisi: katmanlar, kurumsal veri modeli, OLTP/OLAP, ilişkisel/NoSQL/göl depolama ve entegrasyon kararları. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri toplama ve keşif: API, dosya, veritabanı ve web kaynakları, örnekleme, yanlılık ve keşifçi veri analizi (EDA). Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Farklı kaynakları birleştirin: SQL JOIN türleri, UNION, pandas merge/concat, tane kontrolü, fuzzy eşleştirme ve doğrulama. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Analitikte kritik veri hususları: veri kalitesi, önyargı türleri, yorum tuzakları, etik, adalet ve gizlilik (KVKK/GDPR). Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri dönüşümü: tip, format ve kodlama dönüşümleri, Türkçe karakter sorunları, şema eşleme, dönüşüm kuralları ve doğrulama. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Kurumu veriyle yönetin: veri kültürü, veri okuryazarlığı, KPI ve metrik ağacı, self-servis analitik ve dönüşüm yol haritası. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri hatası tipolojisi, pandas ile profil çıkarma, Pydantic ve Great Expectations ile şema ve iş kuralı doğrulamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri türleri, ölçek düzeyleri, veri yaşam döngüsü, temel SQL ve elektronik tablo analizini sıfırdan uygulamalı öğreten temel eğitim.
Detayları Gör →
Mahremiyet, rıza, algoritmik önyargı, adalet ve KVKK/GDPR temelli sorumlu veri kullanımını iş profesyonelleri için uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
Keşifçi veri analizi, tanımlayıcı istatistik, korelasyon ve seaborn görselleştirmelerini pandas ile uçtan uca uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
R ve tidyverse ile keşif analizi: dplyr veri işleme, tidyr düzenli veri ve ggplot2 görselleştirmeyi RStudio'da uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
Hue arayüzüyle Hive/Impala sorgulama, HDFS dosya yönetimi ve Oozie iş akışı tasarımını uygulamalı olarak öğreten Hadoop eğitimi.
Detayları Gör →
Apache Oozie ile Hadoop iş akışı, coordinator ve bundle orkestrasyonunu Hive, Spark ve Sqoop action'larıyla uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
Apache Pig ve Pig Latin ile Hadoop üzerinde LOAD, FILTER, GROUP, JOIN ve UDF kullanarak ölçeklenebilir ETL akışlarını uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
Yöneticiler için metrik yorumlama, analiz tuzakları ve veriye dayalı stratejik karar çerçevelerini teknik olmadan uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
Veri ürünü tasarımı, doğrudan ve dolaylı gelirleştirme modelleri, fiyatlama ve iş vakası oluşturmayı liderler için uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
Veriyi stratejiye dönüştürme: soru çerçeveleme, metrik ağacı, karar matrisi ve senaryo analizini liderler için uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
Örnekleme, anket tasarımı, REST API ve web kazıma ile güvenilir ve etik veri toplamayı Python ile uygulamalı öğreten eğitim.
Detayları Gör →
Transaction, ACID, izolasyon seviyeleri, kilitleme, deadlock ve MVCC ile eşzamanlılık kontrolünü PostgreSQL/MySQL üzerinde uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
R ile veri işleme: dplyr/tidyr dönüşümleri, stringr, lubridate, join ve data.table ile hızlı veri hazırlamayı uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
İçgörü üretimi, görselleştirme ilkeleri, Power BI/Tableau gösterge tablosu ve veri hikâyeciliğini uçtan uca kapsayan kapsamlı program.
Detayları Gör →
Aykırı değer, zaman serisi ve ML tabanlı anomali tespiti (Isolation Forest, LOF), doğrulama ve müdahale stratejilerini uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, UNIQUE, CHECK ve trigger ile ilişkisel veri bütünlüğünü PostgreSQL üzerinde uygulamalı öğreten eğitim.
Detayları Gör →
Checksum, yedekleme, RPO/RTO, replikasyon, yüksek erişilebilirlik ve felaket kurtarma ile veri bütünlüğü ve erişilebilirliğini öğretir.
Detayları Gör →
Lakehouse, medallion katmanları, Delta/Iceberg açık tablo formatları ve DAMA yönetişim ilkeleriyle veri gölü mimarisini öğretir.
Detayları Gör →
Metaveri güdümlü ingest çerçevesi, Delta Lake katman dönüşümleri, Airflow orkestrasyonu ve CI/CD ile veri gölü uygulamasını öğretir.
Detayları Gör →
Veri gölü temelleri: nesne depolama, raw/curated zonlar, Parquet, katalog ve göl üzerinde SQL sorgulamayı uygulamalı öğreten eğitim.
Detayları Gör →
Veriyi kurumsal ortak dile dönüştürme: metrik sözlüğü, veriyle iletişim ve veri kültürü inşasını teknik olmadan uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
Veri okuma, grafik yorumlama, temel istatistik ve elektronik tabloda basit analiz ile her çalışan için veri okuryazarlığını öğretir.
Detayları Gör →
Bulk load, artımlı yükleme, upsert/MERGE ve SCD Tip 1/2 ile güvenilir ve performanslı veri yüklemeyi SQL üzerinde uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
DAMA çerçevesinde veri yönetişimi, MDM, metaveri, veri kalitesi ve güvenlikle kurumsal veri yönetimi disiplinini uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
SQL ve pandas ile filtreleme, dönüştürme, birleştirme, pivot ve pencere fonksiyonlarıyla veri manipülasyonunu karşılaştırmalı öğretir.
Detayları Gör →
SQL DML: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE ve transaction yönetimini PostgreSQL üzerinde güvenli biçimde uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
MongoDB CRUD, sorgu operatörleri, aggregation pipeline, koleksiyon modelleme ve indekslemeyi explain analiziyle uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
Kaynak-hedef alan eşlemesi, dönüşüm kuralları, veri sözlüğü ve doğrulamayla entegrasyon ve göç için veri eşlemeyi uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
Şirket içi Hadoop/Spark iş yüklerini Amazon EMR ve S3'e göç etme, DistCp ile veri taşıma ve maliyet optimizasyonunu uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
CRISP-DM ile sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik analizini churn, segmentasyon ve sepet analizi gibi iş sorularına bağlar.
Detayları Gör →
Özellik mühendisliği, scikit-learn Pipeline, çapraz doğrulama ve hiperparametre ayarıyla tahmine dayalı analitik modelini uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
Veri madenciliği ve öngörüsel analitik eğitimi: CRISP-DM, churn skorlama, talep tahmini, RFM segmentasyon, uplift ve CLV ile iş kararı. Python ile uygulamalı DV
Detayları Gör →
Veri madenciliği için istatistik eğitimi: olasılık dağılımları, örnekleme, t-testi, ki-kare, ANOVA, p-değeri ve etki büyüklüğü. SciPy ile uygulamalı DVA eğitimi
Detayları Gör →
Veri modelleme eğitimi: kavramsal, mantıksal ve fiziksel model, ER diyagramı, normalleştirme, anahtar tasarımı ve referansal bütünlük. SQL DDL ile uygulamalı DV
Detayları Gör →
Veri ambarı ve BI için boyutsal modelleme eğitimi: yıldız şema, olgu ve boyut tabloları, slowly changing dimension, bus matrix ve ETL. SQL ile uygulamalı DVA eğ
Detayları Gör →
Semantik Data Model (SDM) eğitimi: anlamsal soyutlama, sınıflar, genelleme, toplama, bileşim ve ilişkisele/ontolojiye eşleme. Kavramsal modelleme ile DVA eğitim
Detayları Gör →
Veri modelleri eğitimi: hiyerarşik, ilişkisel, belge, anahtar-değer ve graf modelleri, CAP teoremi ve model seçimi. PostgreSQL, MongoDB ve Neo4j ile DVA eğitimi
Detayları Gör →
Veri temelleri eğitimi: veri türleri, ölçek düzeyleri, UTF-8 kodlama, CSV/JSON/Parquet formatları, veri yapıları ve metadata. Python ile uygulamalı DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri kalıcılığı ve doğrulama eğitimi: ORM, işlem ve ACID, serileştirme, Pydantic şema doğrulama ve veritabanı kısıtları. Python ile uygulamalı DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri yönetişimi eğitimi: sahiplik ve roller, sınıflandırma, metadata standartları, MDM, veri kalitesi ve KVKK/GDPR uyumu. Politika şablonlarıyla uygulamalı DVA
Detayları Gör →
Veri ön işleme eğitimi: temizleme, eksik veri imputasyonu, kategorik kodlama, ölçekleme, aykırı değer ve pipeline. pandas ve scikit-learn ile uygulamalı DVA eği
Detayları Gör →
Veri işleme eğitimi: batch ve stream işleme, dönüşüm hatları, bölümleme ve shuffle, pencereleme ve exactly-once teslim. PySpark girişiyle uygulamalı DVA eğitimi
Detayları Gör →
Veri koruma ve dosya yönetimi eğitimi: yedekleme (3-2-1), RPO/RTO, şifreleme, dosya izinleri, sürümleme ve checksum bütünlüğü. Uygulamalı DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Öneri motorları eğitimi: içerik tabanlı ve iş birlikçi filtreleme, SVD/ALS matris ayrıştırma, NDCG değerlendirme ve hibrit sistemler. Python ile uygulamalı DVA
Detayları Gör →
Keşifsel veri analizi ve boyut azaltma eğitimi: dağılım keşfi, korelasyon, PCA, t-SNE, UMAP ve öznitelik seçimi. seaborn ve scikit-learn ile uygulamalı DVA eğit
Detayları Gör →
YARN eğitimi: Hadoop kaynak yönetimi, ResourceManager, konteyner tahsisi, Capacity ve Fair Scheduler, Spark/Tez yürütme ve izleme. Uygulamalı DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Apache Flume eğitimi: source-channel-sink mimarisi, log ve olay toplama, HDFS sink, interceptor ve çok ajanlı topoloji. Yapılandırmayla uygulamalı DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri keşif teknikleri eğitimi: veri profilleme, görsel keşif, kümeleme, birliktelik kuralları ve hipotez üretimi. pandas ve mlxtend ile uygulamalı DVA eğitimi.
Detayları Gör →
İstatistiksel araştırma eğitimi: örnekleme tasarımı, güven aralığı, hipotez testi, regresyon, ANOVA ve deney tasarımı. SciPy ve statsmodels ile uygulamalı DVA e
Detayları Gör →
Veri araştırması eğitimi: araştırma sorusu kurma, veri toplama, anket tasarımı, nicel-nitel yöntemler, etik ve tekrarlanabilir raporlama. Uygulamalı DVA eğitimi
Detayları Gör →
Veri getirme eğitimi: SQL sorgulama, pencere fonksiyonları, indeksleme, EXPLAIN sorgu planı, optimizasyon ve tam metin arama. PostgreSQL ile uygulamalı DVA eğit
Detayları Gör →
Transaction rollback eğitimi: ACID, commit/rollback, undo/redo log, WAL, MVCC, savepoint, deadlock ve dağıtık işlem geri alma. PostgreSQL ile uygulamalı DVA eği
Detayları Gör →
Modern veri mimarisi eğitimi: veri siloları, veri gölü, lakehouse ve veri akışı (streaming) kavramları karşılaştırmalı tanıtılır. Giriş düzeyinde uygulamalı DVA
Detayları Gör →
Veri kaynakları ve kimlik doğrulama eğitimi: veritabanı/API bağlantısı, kaynak veri modelleri, rate limit, OAuth2, JWT ve secret yönetimi. Python ile DVA eğitim
Detayları Gör →
Edge veri entegrasyonu eğitimi: IoT kaynaklardan toplama, MQTT ve QoS, edge ön işleme, store-and-forward, cihaz güvenliği ve buluta akıtma. Uygulamalı DVA eğiti
Detayları Gör →
Veri hikâyeleştirme ve görselleştirme eğitimi: görsel kodlama, grafik seçimi, renk ve erişilebilirlik, gösterge paneli ve anlatı yapısı. Plotly ile DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Pazarlama veri hikâyeleştirme en iyi uygulamaları: KPI, dönüşüm hunisi, atıflandırma, kohort, A/B anlatısı ve kampanya raporlama. Uygulamalı DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Pazarlama veri hikâyeleştirme eğitimi: kitle analizi, persona, anlatı yapısı, müşteri yolculuğu, nicel-nitel birleştirme ve marka hikâyesi. Uygulamalı DVA eğiti
Detayları Gör →
Veriyi canlandırma eğitimi: bağlam, benzetme, somutlaştırma, hikâye yapısı, insan odağı, duygusal rezonans ve akılda kalıcı sunum. Uygulamalı DVA eğitimi.
Detayları Gör →
İçgörüyü eyleme dönüştürme eğitimi: karar odaklı anlatı, SCR çerçeveleme, yönetici özeti, önceliklendirme, itiraz yönetimi ve etki takibi. Uygulamalı DVA eğitim
Detayları Gör →
Veri stratejisi eğitimi: veri vizyonu, savunma-saldırı dengesi, olgunluk, işletim modeli, veri ürünleri, mesh, monetizasyon ve yol haritası. Uygulamalı DVA eğit
Detayları Gör →
Veri dönüşümü ve akış eğitimi: temizleme, birleştirme, pivot, DAG orkestrasyonu, zamanlama, idempotentlik, artımlı akış ve lineage. SQL ve Python ile DVA eğitim
Detayları Gör →
Veri dönüşümü eğitimi: tip dönüşümü, metin ve tarih işleme, JOIN, toplulaştırma, pencere fonksiyonları, pivot/unpivot ve JSON düzleştirme. SQL ve pandas ile DVA
Detayları Gör →
ETL/ELT boru hatları, Parquet/Avro biçimleri, CDC, idempotent yükleme, Airflow orkestrasyonu ve Kafka ile stream aktarımı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
SQL veri tipleri, birincil/yabancı anahtarlar, fonksiyonel bağımlılık ve 1NF–BCNF normalizasyonunu örneklerle uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Python veri tipleri, tip dönüşümü ve aritmetik, karşılaştırma, mantıksal, üyelik ile bit operatörlerini önceliklerle birlikte uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Python list, tuple, set, dict koleksiyonlarını ve if/elif/else dallanma mantığını küçük problemlerle uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri ambarı ve BI çözümlerini CI/CD, performans ayarı, RLS güvenliği ve izlemeyle üretim ortamına almayı uçtan uca uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Yıldız şema boyutsal modelleme, ETL geliştirme, SCD, semantik katman ve raporlama ile bir DW/BI çözümünü sıfırdan inşa etmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Trifacta ile veri profilleme, öneri destekli dönüştürme recipe'leri, join/union birleştirme ve zamanlanmış akışlarla veri hazırlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Tableau'da veri bağlama, shelf düzeni, görünüm türleri, pano yerleşimi, container ve etkileşimli eylemlerle pano tasarımını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Adımlı veri iş akışları kurup çubuk, çizgi, dağılım ve kombinasyon grafikleriyle doğru görseller üretmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
İstemci-sunucu mimarisi, HTTP, veritabanı bağlantısı, REST API ve CRUD ile veri tabanlı bir web uygulamasının temellerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Ürün yöneticileri için metrik tasarımı, funnel ve kohort analizi, A/B testi ve RICE ile veriye dayalı önceliklendirmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
R'da dplyr join türleri, bind/set işlemleri ve ggplot2 gramer katmanlarıyla veri birleştirme ve görselleştirmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
R'da readr, readxl, DBI ve RDS/Parquet ile CSV, Excel ve veritabanından veri okuyup yazmayı, tip ve kodlama sorunlarını çözmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
R'da dplyr ile select, filter, arrange ve group_by/summarise fiillerini pipe akışında kullanarak veriyi sorgulamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
R'da mutate, case_when, across ve tidyr pivot_longer/wider ile veriyi dönüştürüp tidy hale getirmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Yıldız şema, granülerite, conformed boyutlar, ilişki yönü ve ölçü tasarımıyla performanslı iş zekâsı veri modelleri kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Kaynak katmanlarından ambar/lakehouse'a, semantik katmana ve raporlama topolojisine kadar güvenli, ölçeklenebilir BI altyapısı tasarlamayı öğrenin.
Detayları Gör →
Kimlik, RBAC/ABAC, satır/sütun güvenliği, maskeleme, şifreleme ve denetimle veriye kontrollü erişim ve koruma tasarlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
SSAS ile boyut, hiyerarşi, ölçü grubu, küp, agregasyon ve MDX tasarlayarak performanslı çok boyutlu OLAP kaynakları kurmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Paylaşılan veri kaynakları, bağlantı/kimlik, parametreli sorgular ve tablo/matris raporlarıyla kurumsal raporlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri kümeleri (dataset) tasarlayıp hesaplanan alan ve parametrelerle zenginleştirmeyi; tablo, matris ve görsellerle rapor oluşturmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Bulut ambar/lakehouse, ELT ve dbt, semantik katman, self-service BI ve DataOps ile uçtan uca modern bir iş zekâsı sistemi geliştirmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Looker'da LookML proje yapısı, view, dimension/measure, explore ve join'lerle yeniden kullanılabilir veri modelleri geliştirmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
GCP Looker'da LookML ile PDT/incremental, datagroup caching, symmetric aggregate, access_filter güvenliği ve BigQuery performans ayarını öğrenin.
Detayları Gör →
Looker'da LookML ile view/explore, join, yeniden kullanım, LookML panolar ve Git tabanlı geliştirme akışıyla veri modeli geliştirmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
BI istemci ve ağ geçidi yapılandırması, ODBC/JDBC sürücüler, bağlantı dizeleri, kimlik ve yenileme ile güvenilir veri erişimi kurmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Yöneticiler için veri stratejisi, yönetişim, veri kültürü, yapay zekâ ve ROI ile veriyle güçlenen bir organizasyon dönüşümünü öğrenin.
Detayları Gör →
Öklid, Manhattan ve kosinüs mesafe metrikleriyle kNN, K-means ve hiyerarşik kümelemeyi, ölçeklendirme ve değerlendirmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
DP-600 kapsamında Fabric lakehouse/warehouse, Spark/T-SQL dönüşümleri, DirectLake semantik model, DAX ve yönetişimi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
DP-601 kapsamında Fabric lakehouse oluşturma, OneLake ve shortcut, Spark/Dataflow dönüşümleri ve SQL analytics endpoint ile sorgulamayı öğrenin.
Detayları Gör →
DP-603 kapsamında Eventstream, Eventhouse/KQL, KQL time-series sorguları, gerçek zamanlı panolar ve Data Activator uyarılarını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric'te lakehouse oluşturma, OneLake'e veri alma, temel dönüştürme ve SQL endpoint ile sorgulamaya iki günlük hızlı ve Türkçe uygulamalı giriş.
Detayları Gör →
SQL Server DDM, Oracle Data Redaction ve Snowflake masking policy ile hassas sütunları rol bazlı maskeleyin. KVKK/GDPR uyumlu dinamik veri maskeleme eğitimi.
Detayları Gör →
Converged, hyperconverged ve composable disaggregated altyapıları karşılaştırın; veri iş yükleri için kaynak havuzlama ve TCO odaklı mimari seçimini öğrenin.
Detayları Gör →
Data mesh, lakehouse, data fabric, DataOps ve üretken yapay zekâyı liderler perspektifinden değerlendirip kurumsal veri stratejisi yol haritası oluşturun.
Detayları Gör →
Aktif metadata, knowledge graph, veri sanallaştırma ve otomasyonla pratik data fabric kurun. Dağıtık kaynakları birleşik erişim ve gömülü yönetişimle yönetin.
Detayları Gör →
Veri SLO/SLI, gözlemlenebilirlik, anomali tespiti, lineage ve olay yönetimiyle ölçeklenebilir ve güvenilir veri sistemleri tasarlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
VLOOKUP, XLOOKUP, INDEX/MATCH, SQL JOIN ve Power Query merge ile veriyi referans tablolardan zenginleştirin. Eşleşme hatalarını ve veri kalitesini yönetin.
Detayları Gör →
Varlık-ilişki modelleme, normalizasyon, boyutsal modelleme ve parent-child hiyerarşilerle sağlam veri modelleri tasarlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Metrik ve log toplama, zaman serisi izleme, uyarı kurma ve KVKK uyumlu veri saklama (retention) politikalarını uçtan uca tasarlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
WrenAI semantik modeli ve text-to-SQL ile eski BI'yı modernleştirin; rapor envanteri, mantık taşıma, paralel çalışma ve değişiklik yönetimini planlayın.
Detayları Gör →
Tanımlayıcı, teşhis ve tahmine dayalı analitikle KPI tasarlayın, trend ve segment okuyun ve iş kararlarını veriyle destekleyin. Temel iş analitiği eğitimi.
Detayları Gör →
UK GDPR ve Data Protection Act 2018 kapsamında ilkeleri, yasal dayanakları, veri sahibi haklarını, DPIA ve ICO ihlal yükümlülüklerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
AB GDPR kapsamında ilkeleri, yasal dayanakları, veri sahibi haklarını, SCC/adequacy ile sınır ötesi aktarımı ve 72 saat ihlal bildirimini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Power Pivot veri modeli, tablo ilişkileri ve DAX ölçüleriyle Excel'de milyonlarca satırı analiz edin; CALCULATE ve zaman zekâsıyla dinamik rapor kurun.
Detayları Gör →
Excel'de stok kontrol tablosu, bütçe takibi ve veri analizini SUMIFS, PivotTable ve panolarla kurun; reorder point, ABC analizi ve varyans takibi dahil.
Detayları Gör →
Excel PivotTable ile veriyi gruplayın, özetleyin; dilimleyici, zaman çizelgesi ve PivotChart ile etkileşimli, yenilenebilir raporlar oluşturun.
Detayları Gör →
Excel'de Power Query ile veri temizleme, SUMIFS/XLOOKUP ve dinamik dizilerle analiz, PivotTable ve gösterge paneliyle uçtan uca raporlamayı öğrenin.
Detayları Gör →
Yevmiye kaydından mutabakat, dönem kapanışı, konsolidasyon ve finansal raporlamaya Record to Report (R2R) sürecini ve veri akışını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric kapasite birimleri, çalışma alanı grupları ve kapasite rezervasyonlarını maliyet, throttling ve performans açısından yönetmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
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 →
R'da ts/tsibble, forecast ve fable ile ETS, ARIMA ve otomatik modelleme kullanarak zaman serisi tahmini yapın; artık analizi ve CV ile değerlendirin.
Detayları Gör →
Analitik türlerini, örneklem yanlılığını, korelasyon-nedensellik tuzağını, p-değerini ve yanıltıcı grafikleri ayırt ederek analizleri eleştirel okuyun.
Detayları Gör →
Veri türlerini, ölçüm düzeylerini, temel özetleri ve grafik okumayı öğrenerek veriyi doğru yorumlayın ve bağlamıyla sade biçimde anlatın.
Detayları Gör →
ReadyAPI'de data source, DataGen, assertion'lar, Data Source Loop ve DataSink ile veri odaklı API fonksiyonel testleri kurup raporlamayı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri okuryazarlığının dört yetkinliği, veriye dayalı karar kültürü, veri rolleri, yönetişim temelleri ve veri etiğini kurumsal bağlamda öğrenin.
Detayları Gör →
Veri kalitesi boyutları, veri gözlemlenebilirliği, not_null/unique testleri ve temel veri SLA'larıyla güvenilir veri hatlarının temelini atmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Kitle analizi, bağlam-çatışma-çözüm anlatısı, mesaja uygun grafik seçimi ve vurgu teknikleriyle ikna edici ve dürüst veri hikâyeleri kurmayı öğrenin.
Detayları Gör →
RapidMiner Studio'da operatör tabanlı süreçlerle veri hazırlama, makine öğrenmesi modelleme, Cross Validation ve dağıtımı kod yazmadan öğrenin.
Detayları Gör →
Dağınık kaynaklardan veriyi toplama, temizleme, tidy yapıya dönüştürme ve append/merge ile birleştirerek analize hazır tek bir tablo oluşturmayı öğrenin.
Detayları Gör →
GA4 olay modeli, Keşif raporları, kitleler, dönüşüm ve ilişkilendirme ile web ve uygulama verisini uçtan uca ölçmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Ölçüm planı, KPI tasarımı, GA4 uygulaması, UTM kampanya izleme, çok kanallı ilişkilendirme ve Looker Studio ile dijital analizi uçtan uca öğrenin.
Detayları Gör →
GA4 mülkü kurma, izleme kodu yerleştirme, standart raporları okuma ve ilk dönüşümü işaretlemeyi sıfırdan, adım adım öğrenin.
Detayları Gör →
Greenplum MPP mimarisi, dağıtım anahtarı, veri eğriltisi, bölümleme, boyutsal modelleme ve EXPLAIN ile sorgu optimizasyonunu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
IBM Guardium ile veritabanı aktivite izleme: S-TAP, erişim ve extrusion politikaları, blocking, denetim raporları ve PCI/GDPR/SOX uyumluluğunu öğrenin.
Detayları Gör →
MCAR/MAR/MNAR, imputation (KNN, MICE), IQR, z-skoru, Isolation Forest ve robust istatistiklerle eksik veri ve aykırı değerleri doğru işlemeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Apache Hive mimarisi, HiveQL, HiveServer2 bağlantıları, HCatalog ile meta veri paylaşımı ve ORC/partition tabanlı performans optimizasyonunu öğrenin.
Detayları Gör →
HPE InfoSight ile telemetri analizi, performans ve kapasite planlama, öngörücü uyarılar ve cross-stack kök neden analizini (AIOps) uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Hipotez kurgusu, p-değeri yorumu, t-testi, ANOVA, nonparametrik testler, ki-kare, etki büyüklüğü ve güç analizini scipy/R ile uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
IBM Business Automation Workflow ile değişkenler, gateway akış kontrolü, servis orkestrasyonu, REST entegrasyonu ve Coach arayüzlerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
IBM SPSS Modeler ile görsel stream kurma, veri hazırlama, CLEM, keşif ve karar ağacı/lojistik regresyon modellemeyi kodsuz, uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
IBM SPSS Statistics ile veri tanımlama, Recode/Compute dönüştürme, betimsel istatistik, t-testi, ANOVA, ki-kare ve raporlamayı menülerle uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
SAP IBP zaman serisi tabanlı tedarik planlaması ve Supply Optimizer ile maliyet, kapasite kısıtları, senaryo ve sonuç analizini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Project'te yerleşik ve özel raporlar, grafikler, Timeline, Gantt kritik yol ve Visual Reports ile Excel/Visio aktarımını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric'te Lakehouse: OneLake, kısayol, Dataflow Gen2, Spark notebook, Delta tabloları, medallion mimarisi ve DirectLake Power BI raporlamayı öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric DP-600: Lakehouse/Warehouse, boyutsal modelleme, semantic model, DAX, DirectLake, RLS güvenlik ve CI/CD ile uçtan uca analitik çözümü öğrenin.
Detayları Gör →
DP-600T00 resmi kurs modül yapısıyla Fabric: Lakehouse/Warehouse, semantic model, DAX, DirectLake, güvenlik, CI/CD laboratuvarları ve DP-600 sınav hazırlığı.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric Real-Time Intelligence: Eventstream akış alımı, Eventhouse ve KQL, zaman serisi analizi, gerçek zamanlı panolar ve Data Activator'ı öğrenin.
Detayları Gör →
DP-603T00 resmi kurs modül yapısıyla Fabric Real-Time Intelligence: Eventstream, Eventhouse/KQL, zaman serisi, gerçek zamanlı pano ve Data Activator laboratuvar
Detayları Gör →
Microsoft Fabric DP-601: Lakehouse alım desenleri, pipeline orkestrasyonu, medallion dönüşüm, Delta bakımı, erişim güvenliği ve operasyonel izlemeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Senaryo tabanlı Fabric Lakehouse atölyesi: gerçek iş vakasında veri alımı, medallion dönüşüm, optimizasyon ve DirectLake raporlamayı challenge formatında uygula
Detayları Gör →
Veri ambarı, boyutsal modelleme, ETL, SSAS semantic model, raporlama, gateway, RLS güvenlik ve izleme ile kurumsal BI altyapısını uçtan uca kurmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Purview ile sınıflandırma, duyarlılık etiketleri, otomatik etiketleme, DLP politikaları, endpoint DLP ve olay yönetimini senaryo tabanlı uygulayın.
Detayları Gör →
Senaryo tabanlı Fabric Real-Time Intelligence atölyesi: akış vakasında Eventstream, Eventhouse/KQL, zaman serisi, pano ve Data Activator'ı challenge formatında
Detayları Gör →
CSV, JSON, XML, Excel, veritabanı ve API'den veri içe/dışa aktarma, karakter kodlama, Türkçe karakter ve doğrulama tekniklerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
R'da readr, readxl, jsonlite, xml2, haven, DBI ve arrow ile CSV/Excel/JSON/veritabanı/SPSS verisini okuma ve yazmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Olay verisi toplama, zaman çizelgesi, 5 Neden ve balık kılçığı kök neden analizi, Pareto/trend çıkarımı ve karar odaklı raporlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Clustered/nonclustered indeks tasarımı, covering indeks, istatistik ve histogram, kardinalite tahmini, fragmentasyon ve DMV ile indeks bakımını öğrenin.
Detayları Gör →
Yürütme planı okuma, join stratejileri, SARGability, sorgu yeniden yazımı, parametre sniffing ve indekslemeyle SQL sorgu performansını ayarlamayı öğrenin.
Detayları Gör →
Hindistan DPDP Act 2023: kapsam, roller, rıza temelli işleme, Data Principal hakları, mutemet yükümlülükleri, ihlal bildirimi ve ceza çerçevesini öğrenin.
Detayları Gör →
Örnekleme dağılımı ve CLT, nokta ve aralık tahmini, güven aralığı, hipotez testi ve regresyon çıkarımını Python/R ile uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Kavramsal/mantıksal/fiziksel modelleme, ER, normalizasyon, boyutsal ve NoSQL modelleme ile kurumsal veri modeli ve yönetişimini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Access'te veri girişi, Excel ve CSV içe aktarma, bağlantılı tablolar, giriş maskesi ve biçimlendirmeyi uygulamalı öğrenin. Temel DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Amazon Kinesis Data Streams, Firehose ve Managed Service for Apache Flink ile gerçek zamanlı akış analitiğini Flink SQL ve pencere sorgularıyla öğrenin.
Detayları Gör →
Veri bulgularını etkili iş raporlarına dönüştürün: yürütme özeti, piramit yapı, net yazım ve doğru veri görselleştirme. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri analizi yaşam döngüsünü uygulamalı öğrenin: temizleme, keşifsel analiz (EDA), betimleyici istatistik, görselleştirme ve bulgu raporlama. Temel DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Analitik türleri, veri okuma, temel istatistik, ilişki yorumu ve analiz yanılgılarını kavrayarak veriden doğru çıkarım yapmayı öğrenin. Temel DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri seti yapısı, CSV/JSON/Excel biçimleri, meta veri, veri kalitesi ve birleştirmeyi uygulamalı öğrenin. Başlangıç seviye DVA veri eğitimi.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric'i uçtan uca öğrenin: OneLake, Lakehouse, Data Factory, Spark notebook, Warehouse, DirectLake ve Power BI. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
R ile veri analizini öğrenin: veri yapıları, tidyverse (dplyr), ggplot2 görselleştirme, temel istatistik ve R Markdown raporlama. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
İstatistiği temelden öğrenin: betimleyici istatistik, olasılık, dağılımlar, güven aralığı, hipotez testi, t-testi ve regresyon. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
İleri veri modellemeyi öğrenin: normalizasyon, yıldız/kar tanesi şema, fact/dimension, SCD, Data Vault 2.0 ve lakehouse modelleme. İleri seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
İstatistiğe sıfırdan başlayın: veri türleri, frekans tabloları, grafikler, ortalama, medyan ve standart sapma. Başlangıç seviye betimleyici istatistik DVA eğiti
Detayları Gör →
Java JDBC ile ResultSet yönetimi, PreparedStatement, batch güncelleme ve transaction denetimini uygulamalı öğrenin. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Kenar bilişim mimarisini tasarlayın: kenar katmanları, mikro veri merkezi topolojisi, MQTT veri toplama, kenar akış işleme ve bulut senkronizasyonu. İleri DVA e
Detayları Gör →
Kenar bilişim ve mikro veri merkezlerini kurun ve işletin: provisioning, K3s/KubeEdge iş yükleri, izleme, OTA güncelleme ve filo yönetimi. Orta seviye DVA eğiti
Detayları Gör →
Analizin dayandığı anahtar istatistik kavramlarını öğrenin: dağılım, normal dağılım, olasılık, güven aralığı, p-değeri ve yaygın tuzaklar. Temel DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Kibana'yı öğrenin: Discover, KQL, Lens görselleştirme, dashboard, Maps, zamanlanmış raporlama ve alerting. Elasticsearch verisi için orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
KNIME Analytics Platform'u uçtan uca öğrenin: node workflow, veri dönüştürme, görselleştirme, flow variable ve makine öğrenmesi. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri egemenliği, residency, sınır ötesi transfer ve uyumu kurumsal liderler için öğrenin. Egemen bulut ve veri egemenliği politikası. Temel DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Data Mesh'i kurumsal ölçekte öğrenin: dört ilke, alan sahipliği, veri ürünü mühendisliği, self-servis platform ve federe yönetişim. İleri seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veritabanı eşzamanlılığını öğrenin: kilit türleri, izolasyon düzeyleri, MVCC, deadlock çözümü ve iyimser/kötümser kilitleme. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Logstash'i öğrenin: input/filter/output pipeline, Grok ayrıştırma, mutate/geoip filtreleri ve Elasticsearch'e dayanıklı veri besleme. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
KNIME ile kod yazmadan makine öğrenmesine başlayın: workflow temelleri, veri hazırlama, Learner-Predictor ve ilk sınıflandırma modeli. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
KNIME ile kodsuz zaman serisi tahmini ve market basket (birliktelik kuralı) analizini öğrenin: ARIMA, lag özellikler, Apriori, support/confidence/lift. Orta DVA
Detayları Gör →
Google Sheets'te veri yönetimi ve hesaplamayı öğrenin: formüller, VLOOKUP, QUERY, FILTER, pivot tablo ve veri doğrulama. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
IBM Knowledge Catalog ile Data Mesh yönetimini öğrenin: yönetişim, veri ürünü tasarımı ve Data Product Exchange ile güvenli paylaşım. İleri seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
IBM Knowledge Catalog ile dağıtık Data Mesh'i uçtan uca yönetin: çok katalog mimarisi, federe yönetişim, veri ürünü yaşam döngüsü ve ölçekli operasyon. İleri DV
Detayları Gör →
Google AppSheet'te veri katmanını öğrenin: kaynak bağlama, sütun türleri, Ref ilişkileri, sanal sütunlar, valid_if ve veri güvenliği. Kodsuz temel DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Microsoft Project'te kaynak yönetimi ve raporlamayı öğrenin: kaynak havuzu, atama, aşırı yükleme çözümü, maliyet izleme ve yerleşik raporlar. Orta seviye DVA eğ
Detayları Gör →
Analysis Services/Power BI tablosal modellerini yönetin: VertiPaq, yıldız şema, DAX, CALCULATE, time intelligence, RLS ve performans. İleri seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Dağıtık veritabanlarında MapReduce toplulaştırma, atomik sayaçlarla güvenli artırma ve ikili (binary) veri yönetimini uygulamalı öğrenin. Orta seviye DVA eğitim
Detayları Gör →
Microsoft Excel ile istatistiksel analizi öğrenin: betimleyici istatistik, Analysis ToolPak, t-testi, ANOVA, korelasyon ve regresyon. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri yöneticiliğini uygulamalı öğrenin: veri kalitesi kuralları, iş sözlüğü, metadata, köken, hassas veri ve yönetişim süreçleri. İleri seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
C# desen eşleştirme, record türleri ve LINQ ile veri sorgulamayı uygulamalı öğrenin: switch ifadeleri, with, GroupBy, Join ve ertelenmiş değerlendirme.
Detayları Gör →
IBM Maximo Application Suite Manage çekirdek veri kurulumu: organizasyon/site hiyerarşisi, varlık, konum, öğe ana verisi, envanter ve iş emri temeli uygulamalı.
Detayları Gör →
Dynamics 365 Customer Insights - Data'da segment oluşturma ve yönetme: birleşik profil, match-merge, measures, segment builder ve dışa aktarım uygulamalı.
Detayları Gör →
MDX ile SSAS çok boyutlu küpleri sorgulama: tuple/set, SELECT eksenleri, hesaplanan üye, Crossjoin, zaman zekası (YTD, ParallelPeriod) ve performans ayarı.
Detayları Gör →
Metabase ile iş zekası: veri kaynağı bağlama, görsel soru oluşturucu, native SQL, grafikler, etkileşimli gösterge panoları, abonelik ve izin yönetimi uygulamalı
Detayları Gör →
Excel fonksiyonlarıyla veri analizi: XLOOKUP, INDEX/MATCH, SUMIFS, FILTER ve dinamik diziler, metin/tarih fonksiyonları ve istatistiksel analiz uygulamalı.
Detayları Gör →
Excel güç araçlarıyla veri analizi: Power Query ile ETL ve M dili, Power Pivot veri modeli, ilişkiler, DAX ölçüleri, zaman zekası ve PivotTable raporlama.
Detayları Gör →
Excel tabloları ve PivotTable ile hızlı veri analizi: yapılandırılmış referanslar, özetleme, gruplama, dilimleyici, zaman çizelgesi ve PivotChart uygulamalı.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric DP-600 analitik mühendisliği: lakehouse/warehouse, Dataflow Gen2, notebook, semantik model, DAX, RLS ve CI/CD ile uçtan uca sınav hazırlığı.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric ile uçtan uca veri platformu: OneLake, Data Factory, lakehouse/warehouse, Real-Time Intelligence, KQL, veri bilimi ve Power BI uygulamalı.
Detayları Gör →
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 →
Microsoft Fabric semantik modeline giriş: Direct Lake model oluşturma, depolama modları, ilişkiler, yıldız şeması, temel DAX ölçüleri ve RLS güvenlik uygulamalı
Detayları Gör →
Microsoft Fabric'te OneLake, KQL ve KQL DB: Eventstream ile akış, veri yutma, KQL sorgu dili, make-series zaman serisi, real-time dashboard ve Data Activator.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric semantik modelleri ve Semantic Link (SemPy): modele Python'dan erişim, evaluate_dax, veri kalitesi doğrulama ve ML entegrasyonu uygulamalı.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric'te madalyon mimarisi ve yıldız şeması: bronze yutma, silver temizlik, gold boyut/olgu, SCD Type 1/2, delta optimizasyon ve semantik model.
Detayları Gör →
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 →
Modern veri yönetim sistemleri: ilişkisel ve NoSQL, CAP/ACID, veri ambarı, veri gölü ve lakehouse, depolama modelleri, yönetişim ve mimari seçim ilkeleri.
Detayları Gör →
Modern veri ürünleri geliştirme: data as a product, data mesh, tüketici tasarımı, veri sözleşmeleri, SLA/SLO, teknik uygulama, gözlemlenebilirlik ve değer ölçüm
Detayları Gör →
SQL ile veri değiştirme: INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE, MERGE upsert, kısıtlar, OUTPUT/RETURNING ve transaction yönetimi (COMMIT/ROLLBACK) uygulamalı.
Detayları Gör →
Modern veri altyapısını yönlendiren etkenler: veri büyümesi, bulut ve depolama-işlem ayrımı, dağıtık işleme, batch/streaming, FinOps, yönetişim ve modern data s
Detayları Gör →
RapidMiner ile kodsuz ML: süreç tasarımı, zaman serisi tahmini (ARIMA, Holt-Winters) ve pazar sepeti analizi (FP-Growth, support/confidence/lift) uygulamalı.
Detayları Gör →
Veritabanı nesneleri ve SQL ile veri getirme: tablo/view, SELECT, WHERE, BETWEEN/IN/LIKE, ORDER BY, toplama fonksiyonları, GROUP BY/HAVING ve JOIN uygulamalı.
Detayları Gör →
Olay yönetimi ve suçlamasız postmortem: olay yaşam döngüsü, roller, gözlemlenebilirlik, kök neden (5 Neden), MTTR/MTTD, SLO ve hata bütçesi ile sürekli iyileşti
Detayları Gör →
NetApp ONTAP küme yönetimi ve veri koruma (CDOTDP): küme, aggregate/RAID, SVM, NFS/SMB ve SAN, Snapshot, FlexClone, SnapMirror replikasyon ve felaket kurtarma.
Detayları Gör →
NetApp ONTAP veri koruma: Snapshot, SnapMirror, SnapVault, SVM-DR ve MetroCluster ile çoğaltma, failover ve felaket kurtarmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri güvenilirliği mühendisliği: veri SLO/SLI, gözlemlenebilirlik, dbt ve Great Expectations ile kalite otomasyonu, olay yönetimi ve SRE pratiklerini öğrenin.
Detayları Gör →
Python petl kütüphanesiyle hafif ETL: CSV/veritabanı okuma, cut/convert/select dönüşümleri, join ve aggregate ile birleştirme ve temizlemeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Zaman serisi talep tahmini (Holt-Winters, ARIMA), MAE/MAPE doğruluk ölçümü ve kapasite planlamayla operasyonları veriyle optimize etmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Veritabanı sorgu performansı: optimize edici istatistikleri, indeks tasarımı, yürütme planı okuma ve parameter sniffing çözümüyle sorguları hızlandırmayı öğreni
Detayları Gör →
Arz-talep dengesi: talep tahmini, EOQ ve güvenlik stoğu, ROP, bullwhip etkisi ve S&OP ile envanter ve kapasite kararlarını veriyle optimize etmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Kurumsal BT trendleri, analitik olgunluk modeli ve veri odaklı uygulama geliştirme: bulut, mikroservis, API-first ve gömülü analitiği bir yol haritasında birleş
Detayları Gör →
Pentaho (Kettle) ile görsel ETL: Spoon'da transformation ve job tasarımı, girdi/çıktı adımları, dönüşümler, lookup, hata yönetimi ve zamanlamayı öğrenin.
Detayları Gör →
İleri Pentaho: Carte kümeleme, metadata injection, Hadoop/Hive/Spark Big Data adımları, CDC, SCD, performans ayarı ve CI/CD ile kurumsal ETL mimarisi kurun.
Detayları Gör →
Orta seviye Pentaho: yıldız şema boyut/olgu yükleme, SCD Tip 1/2, lookup stratejileri, hata akışı, parametre ve artımlı yükleme ile ambar ETL tasarlayın.
Detayları Gör →
ServiceNow Performance Analytics ileri: automated/formula indicator, breakdown kaynakları, data collector, tarihsel skor ve drill-down panoları uygulamalı öğren
Detayları Gör →
KPI ve metrik tasarımı, öncü/artçı göstergeler, dengeli skor kartı, varyans analizi ve SPC ile güvenilir performans ölçümü kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Excel'de ileri analiz: Power Query, PivotTable, Data Analysis ToolPak regresyon ve FORECAST.ETS zaman serisi tahminiyle uçtan uca veri analizini öğrenin.
Detayları Gör →
Pimcore ile PIM/MDM: class ve data object veri modeli, veri kalitesi, DAM, iş akışı, Data Hub/GraphQL ile çok kanallı ürün verisi yönetimini öğrenin.
Detayları Gör →
Kurumsal BI altyapısı planlama: veri ambarı ve OLAP topolojisi, kapasite boyutlandırma, HA/DR, satır düzeyi güvenlik ve dağıtım mimarisini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Analiz öncesi veri planlama, örnekleme yöntemleri, veri türleri ve ölçüm düzeyleri ile veri sınıflandırma ve kalite temellerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
ServiceNow Platform Analytics ileri: Analytics Center, ileri görselleştirme, gösterge modelleme, breakdown, data collector ve workspace analitiğini öğrenin.
Detayları Gör →
ServiceNow Platform Analytics ileri uygulama: interaktif pano tasarımı, kırılımlı görselleştirme, KPI ayrıntısı, drill-down ve analitik benimsemeyi öğrenin.
Detayları Gör →
ServiceNow Platform Analytics temelleri: Analytics Center, veri görselleştirme, gösterge/skor, hedef-eşik ve ilk pano oluşturmayı sıfırdan uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
ServiceNow Platform Analytics'e hızlı giriş: rapor-görsel farkı, Analytics Center, ilk görsel ve pano oluşturma, self-servis raporlamayı pratikçe öğrenin.
Detayları Gör →
Pazarlama ve perakende vakalarıyla kestirimci analitik: churn, eğilim skoru, uplift ve talep tahmini, RFM özellikleri ve ROC/AUC değerlendirmesini öğrenin.
Detayları Gör →
Operasyon vakalarıyla kestirimci analitik: iş yükü ve talep tahmini, personel planı, kalite ve gecikme sınıflandırması, maliyet duyarlı değerlendirme ve optimiz
Detayları Gör →
Sağlıkta kestirimci analitik: yeniden yatış ve risk tahmini, yatış süresi regresyonu, dengesiz sınıf, kalibrasyon, karar eğrileri ve model adaletini öğrenin.
Detayları Gör →
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 →
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 →
SQL temelleri: SELECT ve JOIN, GROUP BY toplulaştırma, alt sorgu ve CTE, DML, işlemler (ACID) ve kısıtlarla veri sorgulama ve yönetmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
SQL ile SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY sorgularını ve INSERT/UPDATE/DELETE veri değiştirme işlemlerini transaction ile uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
SQL JOIN türleri: INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS ve SELF JOIN ile çok tablolu sorgular, UNION set operatörleri ve join performansını öğrenin.
Detayları Gör →
R ile betimsel istatistik, t-testi, ANOVA, ki-kare, korelasyon ve doğrusal regresyonu RStudio'da gerçek veri setleriyle uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
R ve tidyverse ile veri içe alma, dplyr/tidyr dönüşümleri, eksik veri yönetimi, keşifsel analiz ve ggplot2 görselleştirmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
R Markdown ve knitr ile kod, tablo ve grafikleri HTML/PDF/Word raporlara dönüştürmeyi, chunk seçeneklerini ve parametrik raporları öğrenin.
Detayları Gör →
R vektörlerini sıfırdan öğrenin: c/seq/rep ile oluşturma, pozisyon ve mantıksal indeksleme, vektörel aritmetik, NA yönetimi ve apply ailesi.
Detayları Gör →
R ve RStudio kurulumu, değişkenler, veri tipleri, operatörler, fonksiyonlar, paket yönetimi ve ilk betikleri sıfırdan uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
R'da matris, array ve liste yapılarını oluşturma, indeksleme, matris cebiri ve apply ailesiyle işlemeyi sıfırdan uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
R'da veri çerçeveleri, faktörler ve string işlemeyi sıfırdan öğrenin: data.frame erişimi, factor seviyeleri ve gsub/regex ile metin temizleme.
Detayları Gör →
Ham veriyi içe alma, temizleme, keşifsel analiz ve hipotez testi/regresyonla içgörüye dönüştürmeyi Python/pandas ile uçtan uca öğrenin.
Detayları Gör →
Rapor düzeni, tablo/matris biçimlendirme, sayı/tarih formatları, koşullu biçimlendirme ve kurumsal tema ile profesyonel rapor hazırlamayı öğrenin.
Detayları Gör →
Dilimleyici, çapraz filtreleme, drill-down/through, yer imi ve what-if parametreleriyle etkileşimli ve keşfedilebilir raporlar tasarlamayı öğrenin.
Detayları Gör →
Rapor türleri, veri kaynağından teslimata akış, semantik katman, kitle ve KPI seçimi ile raporlama yaşam döngüsünü bütüncül olarak öğrenin.
Detayları Gör →
REST Assured ve TestNG ile API testi: istek/yanıt doğrulama, JSONPath, JSON Schema, DataProvider ile veri odaklı test ve CI entegrasyonunu öğrenin.
Detayları Gör →
ORM (EF Core/Hibernate), LINQ/JPQL sorgulama, eager/lazy yükleme, N+1 çözümü ve DTO eşleme ile uygulama verisini verimli yönetmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Testleri çalıştırma (filtre, grup, paralel), JUnit/TestNG ve Allure raporları üretme ve test kaynak/konfigürasyon (resources) tanımını öğrenin.
Detayları Gör →
SAP S/4HANA RAR ile IFRS 15/ASC 606 beş adımlı model, performans yükümlülükleri, gelir tanıma, mutabakat ve raporlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
GHS/CLP uyumlu 16 bölümlü Güvenlik Bilgi Formu yapısı, tehlike sınıflandırması, H/P ifadeleri, CAS numaraları ve SDS veri yönetimini öğrenin.
Detayları Gör →
SAS Enterprise Guide Query Builder ile veri sorgulama, join, hesaplanmış kolon, özet sorgular ve List/Summary raporlarını ODS çıktılarıyla öğrenin.
Detayları Gör →
SAS Enterprise Guide'a giriş: arayüz, kütüphane ve veriye erişim, veri grid'i, import/export, Filter and Sort ve temel sorgu-rapor görevlerini öğrenin.
Detayları Gör →
SAS Enterprise Guide'da ileri Query Builder, çoklu join, dönüştürme görevleri, grafik, ODS raporlama ve süreç otomasyonunu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
SAS BI platformu: metadata, Information Map, OLAP küpleri, Web Report Studio ve portal ile kurumsal raporlama ve panoları uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
SAS DATA step ile ileri veri işleme: merge/set, array, do döngüleri, hash lookup, PROC TRANSPOSE ve PROC SORT tekniklerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
SAS Base programlama: DATA step, veri okuma, değişken işleme, fonksiyonlar, format ve PROC PRINT/MEANS/FREQ ile raporlamayı sıfırdan öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Purview ile hassas bilgi türleri, hassasiyet etiketleri, şifreleme ve veri kaybı önleme (DLP) politikalarını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Ölçeklenebilir veri mimarileri: veri ambarı, veri gölü, lakehouse, batch/stream işleme ve bulut mimari desenlerine giriş yapın.
Detayları Gör →
Veri arama, filtre ve kayıtlı görünümler; rapor kaydetme, PDF/Excel dışa aktarma, paylaşım ve zamanlanmış dağıtımı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri kaynaklarından ingestion, depolama, ELT dönüşüm, orkestrasyon, veri kalitesi, yönetişim ve BI sunumuna kurumsal veri altyapısını kurmayı öğrenin.
Detayları Gör →
TSCA Bölüm 8(c): kimyasallardan önemli olumsuz reaksiyon kayıtları, kapsam, belgeleme, 30/5 yıl saklama süreleri ve EPA raporlamasını öğrenin.
Detayları Gör →
Betimsel istatistik: ortalama, medyan, mod, varyans, standart sapma, çeyreklik, frekans dağılımı ve histogram/boxplot grafiklerini sıfırdan öğrenin.
Detayları Gör →
SharePoint sosyal özellikleri ve Business Connectivity Services (BCS) ile harici içerik türleri üzerinden dış iş verisi entegrasyonunu öğrenin.
Detayları Gör →
Velocity, cycle time, throughput, CFD, kusur yoğunluğu, Little's Law ve Monte Carlo ile yazılım projelerini veriye dayalı ölçmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Docker, Nextcloud, PostgreSQL, Traefik, SSO, izleme ve yedeklemeyle uçtan uca kendi kendine barındırılan, veri egemenliğini koruyan altyapı kurun.
Detayları Gör →
RDF, Turtle, SPARQL SELECT/CONSTRUCT/ASK, FILTER, toplama, property path ve SERVICE federasyonuyla DBpedia ve Wikidata'da bağlı veriyi sorgulayın.
Detayları Gör →
Stata ve R'da veri temizleme, tanımlayıcı istatistik, t-testi, ANOVA, korelasyon ve doğrusal/lojistik regresyonu karşılaştırmalı, uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Sıfır/alternatif hipotez, p-değeri, alfa, Tip I/II hata, istatistiksel güç ve güven aralığıyla hipotez testinin temelini doğru kurun ve yorumlayın.
Detayları Gör →
Bağımsız iki örneklemli t-testi, eşli (paired) t-testi, varyans homojenliği, Welch düzeltmesi ve Cohen's d etki büyüklüğünü uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis ve tek/iki yönlü ANOVA ile post-hoc (Tukey, Bonferroni) ve eta kare etki büyüklüğünü uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Tek örneklemli t-testi, varsayımları, t istatistiği, p-değeri, güven aralığı ve Cohen's d ile örneklem ortalamasını referans değerle sınayın.
Detayları Gör →
R'da glmnet ile ridge/lasso/elastic net ve randomForest/xgboost ile bagging/boosting kurun; lambda seçimi, çapraz doğrulama ve model karşılaştırma öğrenin.
Detayları Gör →
R'da veri içe aktarma, temizleme, dplyr dönüştürme, tanımlayıcı istatistik, ggplot2 görselleştirme ve t-testi/ki-kare ile kendi verinizi analiz edin.
Detayları Gör →
R'da t-testi, ANOVA, ki-kare ve regresyon çıktılarını p-değeri, güven aralığı, etki büyüklüğü ve varsayımlarla doğru okuyup dürüstçe raporlayın.
Detayları Gör →
R'ın d/p/q/r fonksiyonlarıyla normal, binom, Poisson dağılımlarını hesaplayın; Monte Carlo simülasyonu, CLT ve dağılım uydurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Kontrol grafikleri (X-bar/R, p, c), kontrol limitleri, Western Electric kuralları, Cp/Cpk yeterliliği ve Gage R&R ile süreçleri istatistiksel izleyin.
Detayları Gör →
Veri doğrulama ve düzenleme, imputation, ağırlıklandırma, tanımlayıcı/çıkarımsal işleme, toplama ve gizlilik kontrollü tablolama ile işleme akışı kurun.
Detayları Gör →
R'da tanımlayıcı istatistik, olasılık, örnekleme ve CLT, güven aralığı, t/ki-kare/ANOVA testleri ve doğrusal regresyonu veri analizi odağıyla öğrenin.
Detayları Gör →
IBM Sterling B2B Integrator'da Map Editor ile veri eşleme, X12 zarf yapısı (ISA/GS/ST), 850/810/997, iş akışları ve ticari ortak kurulumunu öğrenin.
Detayları Gör →
Power Pages'te Dataverse tabloları, listeler, temel ve çok adımlı formlar, Liquid/FetchXML ve tablo izinleriyle veriyi güvenle saklayıp gösterin.
Detayları Gör →
Doğru grafik seçimi, sadeleştirme (declutter), preattentive vurgu, Gestalt ilkeleri ve anlatı kurgusuyla veriyi ikna edici bir hikâyeye dönüştürün.
Detayları Gör →
Veri SLA/SLO/SLI, kalite boyutları, gözlemlenebilirlik, olay yönetimi, kök neden analizi ve veri sözleşmeleriyle güvenilir veri stratejisi kurun.
Detayları Gör →
SWOT, PESTEL, MECE, issue tree, hipotez temelli analiz, senaryo ve bilişsel önyargı farkındalığıyla kanıta dayalı stratejik karar vermeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Oyun teorisi, karar ağaçları, Bayesçi düşünme, gerçek opsiyonlar ve Monte Carlo ile belirsizlik altında derin, nicel desteklenen stratejik kararlar verin.
Detayları Gör →
Stratio Data Fabric mimarisi, veri sanallaştırma, semantik katalog, lineage, birleşik sorgu ve yönetişimle dağıtık veriye birleşik erişimi öğrenin.
Detayları Gör →
Stratio Rocket notebook'larında PySpark DataFrame API, veri hatları, performans ayarı ve Intelligence/MLlib ile özellik mühendisliği ve ML geliştirin.
Detayları Gör →
Kafka, Spark Structured Streaming ve Flink ile olay akışları, pencereleme, watermark, durum yönetimi ve exactly-once ile gerçek zamanlı analitik kurun.
Detayları Gör →
CSS ile tipografi, renk, Flexbox/Grid yerleşim, tablo ve kart biçimlendirme, koşullu veri stili ve responsive erişilebilir tasarımı öğrenin.
Detayları Gör →
Süreç keşfi, SIPOC, BPMN 2.0 ile as-is/to-be modelleme, darboğaz ve atık analizi, değer akışı ve süreç KPI'larıyla süreçleri analiz edip iyileştirin.
Detayları Gör →
İleri boyutsal modelleme, SCD 1-6, köprü/junk boyutlar, Data Vault 2.0 ve lakehouse tasarımıyla ölçeklenebilir kurumsal veri modelleri kurun.
Detayları Gör →
İlişkisel/NoSQL veritabanları, ambar/göl/lakehouse, ETL/ELT, orkestrasyon, katalog, kalite, MDM ve yönetişim araçlarının manzarasını ve seçimini öğrenin.
Detayları Gör →
Test ortamı türleri, IaC/konteyner kurulum, veri maskeleme, servis sanallaştırma, test metrikleri ve otomatik rapor/panolarla test sürecini yönetin.
Detayları Gör →
Metin ön işleme, TF-IDF, VADER ve makine öğrenmesiyle (Naive Bayes, lojistik regresyon) otel yorumlarında duygu analizi ve aspect bazlı içgörü çıkarın.
Detayları Gör →
Regex ile örüntü eşleme, spaCy ile varlık tanıma (NER), ilişki ve olay çıkarımıyla serbest metinden yapılandırılmış bilgi elde etmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Volume, Velocity, Variety ve Veracity ile büyük veriyi tanımlayın; Value (değer) ve veri kalitesinin mimari ve karar süreçlerine etkisini kavrayın.
Detayları Gör →
SAS Studio, kütüphaneler (LIBNAME), DATA step ile veri işleme ve PROC PRINT/MEANS/FREQ/SQL ile özet ve rapor üretmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
İdari asistanlar için veriyle çalışma eğitimi: tablo düzeni, veri doğrulama, SUMIF/XLOOKUP, pivot rapor, takvim ve belge yönetimi, gizlilik ilkeleri.
Detayları Gör →
Spotfire eğitimi: veri bağlama, Information Link, custom expression ve OVER, IronPython betikleme, TERR ile tahmin/kümeleme ve Spotfire Server'da yayınlama.
Detayları Gör →
R ile zaman serisi analizi eğitimi: ts/xts nesneleri, STL ayrıştırma, ADF/KPSS durağanlık, ACF/PACF, ARIMA/SARIMA modelleme ve artık tanılaması.
Detayları Gör →
R ile tahminleme eğitimi: ETS, ARIMA/ARIMAX, TBATS, Prophet, hiyerarşik uzlaştırma, backtesting ve MASE/çapraz doğrulama ile doğruluk değerlendirmesi.
Detayları Gör →
Zaman serisi modelleme eğitimi: bileşenler, ARIMA ve üssel düzgünleştirme, lag/pencere özellikleriyle ML modelleri, zaman temelli doğrulama ve MASE.
Detayları Gör →
Veri dönüştürme eğitimi: biçim/şekil değişimi, zenginleştirme, şema doğrulama, mutabakat ve idempotent tekrarlanabilir dönüşüm boru hatları. SQL ve Python ile.
Detayları Gör →
Veri entegrasyonu sorun giderme eğitimi: bağlantı ve şema arızaları, schema drift, performans darboğazı, geç gelen veri, kalite hataları ve kök neden analizi.
Detayları Gör →
TINA eğitimi: sertifikalı maliyet/fiyat verisi beyanı, TINA eşiği, istisnalar, sertifikasyon, defective pricing ve DCAA denetimi ile uyum yönetimi.
Detayları Gör →
Cisco UCCE eğitimi: mimari ve bileşenler, ICM script yönlendirme, precision routing, CVP IVR, Finesse masaüstü ve CUIC raporlama ile çağrı merkezi metrikleri.
Detayları Gör →
UK GDPR ve DPA 2018 eğitimi: işleme ilkeleri, yasal dayanaklar, DSAR, ihlal bildirimi, ROPA/DPIA, uluslararası aktarım (SCC/IDTA) ve ICO yaptırımları.
Detayları Gör →
Veri bütünlüğü eğitimi: ALCOA+ ilkeleri, bütünlük boyutları, PK/FK/check kısıtları, ACID işlemler, doğrulama/checksum ve denetim izi ile izlenebilirlik.
Detayları Gör →
BI analisti rolü eğitimi: iş sorusunu metriğe çevirme, KPI tasarımı, yıldız şema okuma, temel SQL, gösterge panosu tasarımı ve veri hikâyesi anlatımı.
Detayları Gör →
Google Sheets veri eğitimi: IMPORTRANGE ile içe aktarma, SPLIT/TRIM temizleme, veri doğrulama, FILTER/SORT, pivot tablo, grafikler ve güvenli paylaşım.
Detayları Gör →
Veri düzeltme ve kategorizasyon eğitimi: standardizasyon, bulanık eşleştirme (Levenshtein/Jaro-Winkler), record linkage, kural/ML sınıflandırma ve precision/rec
Detayları Gör →
Veri keşfi eğitimi: veri envanteri, metadata/katalog, profilleme, keşifçi veri analizi (EDA), korelasyon ve aday anahtar/foreign key ilişki keşfi.
Detayları Gör →
Google Analytics 4 eğitimi: olay modeli, boyut/metrik, standart raporlar, Explorations serbest form, huni/yol keşfi, segment/kohort ve dönüşüm ölçümü.
Detayları Gör →
Google Sheets formül eğitimi: XLOOKUP/INDEX-MATCH, SUMIFS/COUNTIFS, QUERY, FILTER/ARRAYFORMULA, IMPORTRANGE ve REGEX ile veri çekme ve birleştirme.
Detayları Gör →
R programlama eğitimi: fonksiyon tanımı, argüman mekaniği, environment, lexical scoping, lazy evaluation, closure, higher-order fonksiyonlar ve hata yönetimi.
Detayları Gör →
R programlama eğitimi: if/else, ifelse, switch, for/while döngüleri, vektörleştirme, preallocation, apply ailesi ve purrr map ile verimli kod.
Detayları Gör →
R OOP eğitimi: S3 generic/method dağıtımı, S4 setClass ve çoklu dağıtım, Reference Classes (R5) ve R6 public/private, kalıtım ve sistem seçimi.
Detayları Gör →
Akış işleme eğitimi: Kafka topic/partition, Flink/Spark Structured Streaming, olay zamanı pencereleme, watermark, exactly-once, checkpoint ve backpressure.
Detayları Gör →
Veri analitiği eğitimi: analitik türleri, veri hazırlama, keşifçi analiz (EDA), tanımlayıcı/çıkarımsal istatistik, görselleştirme ve veri hikâyesi. SQL ve panda
Detayları Gör →
Analitik ve modelleme giriş eğitimi: CRISP-DM, veri hazırlama, özellik mühendisliği, regresyon/sınıflandırma/kümeleme, metrikler ve çapraz doğrulama. Python ile
Detayları Gör →
Karar odaklı veri analizi ve görselleştirme eğitimi: metrik seçimi, görsel algı ilkeleri, grafik-mesaj eşlemesi, gösterge panosu ve veri hikâyesi anlatımı.
Detayları Gör →
Veri etiği eğitimi: mahremiyet, anonimleştirme, bilgilendirilmiş rıza, algoritmik yanlılık, adillik ölçütleri, açıklanabilirlik ve sorumlu veri/AI yönetişimi.
Detayları Gör →
Veri kataloğu eğitimi: metadata türleri, veri sözlüğü, iş sözlüğü, veri soyağacı (lineage), sınıflandırma, arama/keşif ve veri sahipliği/yönetişim.
Detayları Gör →
Veri krizi yönetimi eğitimi: ihlal müdahale planı, tespit/kapsama, KVKK 72 saat bildirim, kriz iletişimi, yedekten kurtarma ve olay sonrası postmortem.
Detayları Gör →
Veri madenciliği eğitimi: KDD süreci, ön işleme, sınıflandırma (karar ağacı/Naive Bayes/k-NN), kümeleme (k-means/DBSCAN), Apriori birliktelik ve anomali tespiti
Detayları Gör →
Veri mimarisi eğitimi: veri modelleme, normalizasyon, OLTP/OLAP, veri ambarı ve boyutsal model, veri gölü/lakehouse, medallion, ETL/ELT, MDM ve data mesh.
Detayları Gör →
KVKK eğitimi: veri sorumlusu/işleyen ayrımı, aydınlatma metni (madde 10), açık rıza, veri işleme sözleşmesi, teknik/idari tedbirler ve VERBİS yükümlülükleri.
Detayları Gör →
Veri sızıntısı önleme eğitimi: veri sınıflandırma, endpoint/ağ/bulut DLP politikaları, çıkış kanalı kontrolü, şifreleme, RBAC/MFA erişim ve SIEM/UEBA izleme.
Detayları Gör →
Kamu sektöründe veri temelli karar eğitimi: kanıta dayalı politika, performans göstergeleri, veri kalitesi, kıyaslama, etki değerlendirme, pano ve açık veri eti
Detayları Gör →
Pandas ile eksik değer, yinelenen kayıt, aykırı değer ve biçim tutarsızlıklarını tespit edip gidermeyi ve tekrarlanabilir temizleme hattı kurmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri türleri, betimsel istatistik, pivot tablolar ve temel SQL ile sıfırdan veri okuryazarlığı kazanmayı amaçlayan başlangıç seviyesi analitik eğitimi.
Detayları Gör →
Gereksinim toplama, BPMN süreç modelleme, paydaş analizi, KPI tanımlama ve veriye dayalı iş gerekçesiyle iş analizinin temellerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri yönetişimi, MDM, veri sözlüğü, veri kalitesi, data fabric ve sektöre özgü veri modelleriyle veriyi kurumsal varlık olarak yönetmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Veri hazırlama, SQL analizi, yıldız şema modelleme, pano tasarımı ve görselleştirme ilkeleriyle ham veriyi karar destekleyen raporlara dönüştürmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Tam popülasyon testi, mükerrer ödeme, Benford analizi, görev ayrılığı ve sürekli izlemeyle veri destekli denetim ve inceleme tekniklerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Dağıtık depolama, replikasyon, bölümleme, tutarlılık modelleri ve akış işlemeyle veri-yoğun uygulamalar için ölçeklenebilir platform mühendisliğini öğrenin.
Detayları Gör →
Google Cloud Vertex AI Forecasting ve BigQuery ML ARIMA_PLUS ile talep tahmini, quantile tahmin, backtest ve üretime almayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Virginia VCDPA kapsamı, veri sorumlusu/işleyen yükümlülükleri, tüketici hakları, rıza ve uyum programını CCPA ve GDPR karşılaştırmasıyla öğrenin.
Detayları Gör →
fio, iperf3 ve sysbench ile sanal makine performansını ölçmeyi, benchmark verisi toplamayı ve istatistiksel karşılaştırmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Kesik eksen, çift eksen, oran hataları, cherry-picking ve sahte korelasyon gibi yanıltıcı grafik tekniklerini tanımayı ve dürüst alternatifleri tasarlamayı öğre
Detayları Gör →
Hedef kitle, tek ana mesaj, anlatı yapısı, dikkat yönlendirme ve açıklayıcı başlıklarla veri bulgularını ikna edici bir hikâyeye dönüştürmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Ön-dikkat öznitelikleri, Cleveland-McGill kodlama, Gestalt ilkeleri, renk teorisi ve tipografiyle hızlı ve doğru okunan grafikler tasarlamayı öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Project Online Desktop Client'ta Visual Reports, panolar, Gantt biçimlendirme ve earned value grafikleriyle proje verisini görselleştirmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
SAS DATA adımında diziler, PROC TRANSPOSE ile geniş-uzun dönüşüm ve SET/MERGE ile veri seti birleştirmeyi BY ve IN= teknikleriyle uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
SQL'de CAST/CONVERT ve TRY_CAST ile tip dönüşümlerini, UNION, INTERSECT, EXCEPT küme işlemlerini ve performans etkilerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
SQL DDL ile CREATE/ALTER/DROP, PRIMARY/FOREIGN KEY, CHECK kısıtları, indeks ve şema tasarımını, veri bütünlüğü ve göç yaklaşımlarıyla öğrenin.
Detayları Gör →
SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY ve INSERT/UPDATE/DELETE ile ilişkisel veriyi sorgulamayı, özetlemeyi ve güvenle değiştirmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Solidity storage/memory/calldata, mapping ve struct, gaz optimizasyonu, event log ve IPFS ile Ethereum akıllı sözleşmelerinde veri saklamayı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri kaynağı, dataset, tablo/matris, grafik, parametre ve yayınlama ile operasyonel raporlar tasarlamayı ve zamanlanmış dağıtımı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Project Report sekmesinde özel rapor oluşturma, Field List ile tablo, Chart Tools ile grafik biçimlendirme ve raporu paylaşmayı öğrenin.
Detayları Gör →
JSON/XML, iç içe yapılar, serileştirme, JSONPath/XPath, JSON Schema doğrulama ve API entegrasyonuyla zengin uygulama verisini işlemeyi öğrenin.
Detayları Gör →
WrenAI ile doğal dilden SQL, semantik model, metrik tanımı ve ürün takımları için güvenilir self-servis BI kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Zaman çizelgesi, kanıt referansı, 5N1K, kök neden ve farklı kitleye sunumla açık, nesnel ve eyleme dönük olay raporları yazmayı öğrenin.
Detayları Gör →
MongoDB'de insert/update, sorgu operatörleri, indeks ve $match/$group/$lookup aggregation pipeline ile veriyi yazmayı, okumayı ve toplulaştırmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Pencere fonksiyonları, CTE, zaman zekâsı, kohort ve pivot desenleriyle iş zekâsı panolarını besleyen performanslı analitik SQL sorguları yazmayı öğrenin.
Detayları Gör →
CAPEX/OPEX kırılımı, iskonto, net bugünkü değer, TCO ve duyarlılık analiziyle varlık ve projelerde yaşam döngüsü maliyetini modellemeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Google Colab'da pandas, statsmodels ve Prophet ile zaman serisi ayrıştırma, ADF durağanlık testi, ARIMA/SARIMA ve tahmin değerlendirmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Durağanlık ve birim kök testleri, ARIMA, VAR, eşbütünleşme ile sabit/rassal etkiler, Hausman ve dinamik panel GMM gibi ekonometrik yöntemleri uygulamalı öğrenin
Detayları Gör →
IBM Security zSecure Admin ve Audit ile z/OS RACF kullanıcı/erişim yönetimi, CARLa raporları ve SMF tabanlı güvenlik denetimini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →Veri ve Analitik alanındaki Veri Analizi ve İstatistik eğitimlerimiz, ekiplerin bu konuda ihtiyaç duyduğu bilgi ve becerileri gerçek iş senaryoları üzerinden kazandırmak için tasarlandı. Bu kategoride toplam 498 eğitim ve 1376 günlük içerik bulunur; her program gün gün modüllere ayrılmış, uygulamalı bir akışla ilerler.
Programlar seviyelere göre ayrılmıştır (14 başlangıç, 130 temel, 262 orta, 91 ileri, 1 uzman seviye). Tüm eğitimler kurumun ihtiyaç analizine göre uyarlanabilir; içerik, süre ve örnekler ekibinizin kullandığı sistemlere göre şekillendirilir. Katılımcılar eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası alır.
Ekibinizin seviyesine ve hedeflerine göre kuruma özel eğitim takvimi ve içerik uyarlaması hazırlayalım.
