Veri içinde saklı veriyi keşfedip ortaya çıkarın
Veriyle veri bulmanın keşif ayağı: veri envanteri ve metadata/katalog, sütun profilleme ve eksiklik örüntüsü, keşifçi veri analizi (EDA) ve korelasyon, aday anahtar/FK ilişki keşfi ve belgeleme uygulamalı işlenir.
Veri envanteri, profilleme ve keşifçi analiz (EDA)
Bu eğitim, bir kurumda var olan veriyi kullanarak yeni veri kaynaklarını ve ilişkileri keşfetme (data discovery & exploration) yaklaşımını öğretir; veriyle veri bulmanın keşif ayağına odaklanır. Veri envanteri çıkarma, kaynak haritalama, metadata ve veri kataloğu kullanımı ele alınır. Veri profilleme (sütun istatistikleri, benzersizlik, dağılım, eksiklik örüntüsü) ve keşifçi veri analizi (EDA): dağılım grafikleri, aykırı değer, korelasyon ve çapraz tablo uygulanır. Anahtar ve ilişki keşfi (aday anahtar, foreign key çıkarımı, birleştirilebilir alanlar), veri soyağacı (lineage) ve kaynak arası eşleştirme işlenir. Keşif bulgularını belgeleme, veri sözlüğü güncelleme ve sonraki analiz için hipotez üretme gösterilir. Örnekler çok kaynaklı veri seti üzerinde kurgulanır.
2 Gün. Her gün dört modül; keşif adımları çok kaynaklı gerçek veri üzerinde uygulanır.
Orta Seviye — Veri keşfi ve keşifçi analiz: envanter, profilleme, EDA ve veri ilişkilerini bulma.
Çok kaynaklı gerçek veri setleri üzerinde profilleme, EDA ve ilişki keşfi uygulamaları.
Kaynakları haritalayıp hangi verinin nerede olduğunu bilirsiniz.
Sütun istatistikleri ve dağılımla veriyi hızla tanırsınız.
Aday anahtar ve birleştirilebilir alanları bulursunuz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Tablo, alan ve ilişki kavramına aşinalık faydalıdır.
pandas veya SQL ile temel sorgu avantaj sağlar.
Histogram ve dağılım grafiği yorumlamak yardımcı olur.
Python (pandas, profiling kütüphaneleri) veya SQL ve bir veri kataloğu erişimi.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Kaynakları haritalar ve veri envanterini belgelersiniz.
Veri kataloğu ve metadatayla keşfi hızlandırırsınız.
Sütun istatistikleri ve dağılımla veriyi hızla tanırsınız.
Eksiklik örüntüsü ve aykırı değerleri saptarsınız.
Keşifçi grafiklerle örüntü ve içgörü çıkarırsınız.
İlişki ve korelasyonu ölçer, sahte ilişkiyi ayırırsınız.
Aday anahtar ve birleştirilebilir alanları bulursunuz.
Bulguları sözlüğe yazar ve hipotez üretirsiniz.
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.
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 →