VERİ ANALİTİĞİ EĞİTİMİ

Veriden içgörü çıkarmanın tüm adımlarını öğrenin

Soru tanımından veri hazırlamaya, keşifçi analizden istatistik ve görselleştirmeye veri analitiği sürecini uçtan uca kavrayın.

Veri analitiği süreci: analitik türleri ve soru tanımı, veri toplama/temizleme, keşifçi analiz (EDA), tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistik, görselleştirme ve pano, veri hikâyesi ve etik SQL/pandas ile uygulamalı işlenir.

3 gün Temel Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Uçtan uca veri analitiği süreci ve araçları

Bu eğitim, veri analitiği sürecini soru tanımından içgörü sunumuna kadar uçtan uca öğretir. Analitik türleri (betimleyici, tanılayıcı, tahmin edici, kural koyucu) ve analitik iş akışı ele alınır. Veri kaynakları, toplama, temizleme ve hazırlama (eksik değer, aykırı değer, tip dönüşümü) uygulanır. Keşifçi veri analizi (EDA), tanımlayıcı istatistik (merkez, yayılım, dağılım), gruplama ve kıyaslama işlenir. Temel çıkarımsal istatistik (hipotez testi, korelasyon, basit regresyon) sezgisel biçimde ele alınır. Görselleştirme ilkeleri, doğru grafik seçimi ve gösterge panosu; bulguyu karara bağlama ve veri hikâyesi anlatımı gösterilir. Örnekler SQL ve Python/pandas ile gerçek veri setleri üzerinde kurgulanır; etik ve gizlilik farkındalığı kapsanır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; her adım gerçek veri setleri üzerinde SQL/pandas ile uygulanır.

Seviye

Temel Seviye — Veri analitiği: soru tanımı, hazırlama, keşifçi analiz, istatistik ve görselleştirme.

Öğrenme Metodu

Gerçek veri setleri üzerinde SQL ve Python/pandas ile uçtan uca analiz ve görselleştirme uygulaması.

Neden Bu Eğitim?

🧭Uçtan Uca Süreç

Soru tanımından sunuma analitiğin tüm adımlarını öğrenirsiniz.

📊Pratik Araçlar

SQL ve pandas ile gerçek veri üzerinde çalışırsınız.

💡Karara Bağlama

Bulguyu içgörüye ve aksiyona dönüştürürsünüz.

Anahtar Konular

veri analitiğidata analyticsedatanımlayıcı istatistikkorelasyonveri görselleştirmepandassqlgösterge panosuveri hikayesi
“Veri analitiği, sayıları değil kararları iyileştirme sanatıdır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Temel Matematik

Yüzde, oran ve ortalama kavramı yeterlidir.

2
Tablo Aşinalığı

Satır/sütun ve veri tablosu kavramı faydalıdır.

3
Bilgisayar Kullanımı

Dosya ve yazılım kullanımına aşinalık gerekir.

4
Ortam

Python (pandas) veya bir SQL veritabanı kurulu ortam.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, analitik soruyu tanımlar ve veriyi analize hazırlar.
Modül 1
Analitik Türleri
  • Betimleyici (descriptive) analitik
  • Tanılayıcı (diagnostic)
  • Tahmin edici (predictive)
  • Kural koyucu (prescriptive)
  • Analitik olgunluk düzeyi
  • İş değerine bağlama
Modül 2
Soru ve Hedef
  • İş sorusunu netleştirme
  • Ölçülebilir hedef tanımı
  • Hipotez kurma
  • Kapsam ve varsayım
  • Başarı ölçütü
  • Paydaş beklentisi
Modül 3
Veri Toplama
  • Kaynak türleri (DB, dosya, API)
  • Örnekleme ve temsil
  • Veri sözlüğü ve anlam
  • Birleştirme ve kaynak uyumu
  • Veri hacmi ve güncellik
  • Toplama sınırları
Modül 4
Temizleme ve Hazırlama
  • Eksik değer stratejisi
  • Aykırı değer tespiti
  • Tip ve biçim dönüşümü
  • Yinelenen kayıt yönetimi
  • Türetilmiş değişken
  • Hazır veri doğrulama
Günün hedefiKatılımcı, keşifçi analiz ve temel istatistikle veriyi anlar.
Modül 1
Keşifçi Analiz (EDA)
  • Dağılım ve histogram
  • Aykırı ve uç değer
  • Kategorik dağılım
  • Değişkenler arası ilk bakış
  • Veri kalitesi notu
  • İçgörü hipotezleri
Modül 2
Tanımlayıcı İstatistik
  • Ortalama, medyan, mod
  • Varyans ve standart sapma
  • Çeyrekler ve yüzdelik
  • Çarpıklık ve basıklık
  • Özet tablo üretimi
  • Yorumlama
Modül 3
Gruplama ve Kıyas
  • GROUP BY / groupby özet
  • Segment karşılaştırma
  • Oran ve pay hesabı
  • Zaman içinde değişim
  • Çapraz tablo (crosstab)
  • Anlamlı fark sezgisi
Modül 4
Çıkarımsal İstatistik
  • Örneklem ve evren
  • Hipotez testi sezgisi (p-değeri)
  • Korelasyon ve yorum
  • Basit doğrusal regresyon
  • Korelasyon-nedensellik ayrımı
  • Belirsizlik ve güven aralığı
Günün hedefiKatılımcı, bulguyu görselleştirir ve karara bağlı biçimde sunar.
Modül 1
Görselleştirme İlkeleri
  • Veri-mürekkep oranı
  • Yanıltıcı eksen/ölçek
  • Renk ve erişilebilirlik
  • Etiket ve bağlam
  • Sadelik ve odak
  • Grafik estetiği
Modül 2
Grafik Seçimi
  • Karşılaştırma için bar
  • Zaman için çizgi
  • Dağılım için histogram/box
  • İlişki için scatter
  • Kompozisyon gösterimi
  • Mesaja uygun grafik
Modül 3
Gösterge Panosu
  • KPI ve özet kart
  • Pano düzeni ve akış
  • Filtre ve etkileşim
  • Hedef kitleye uyarlama
  • Güncelleme ve veri tazeliği
  • Pano okunabilirliği
Modül 4
Veri Hikâyesi ve Etik
  • Ana mesaj ve çıkarım
  • Aksiyon önerisi
  • Belirsizliği dürüst anlatma
  • Gizlilik ve anonimleştirme
  • Yanlılık (bias) farkındalığı
  • Paydaşa sunum

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Analitik Akışı

Soru tanımından sunuma analitik süreci yürütürsünüz.

✅
Veri Hazırlama

Eksik/aykırı değer ve tip dönüşümüyle veriyi hazırlarsınız.

✅
EDA

Keşifçi analizle veriyi tanır ve hipotez üretirsiniz.

✅
İstatistik

Tanımlayıcı istatistik ve korelasyonu yorumlarsınız.

✅
Çıkarım

Hipotez testi ve basit regresyonu sezgisel uygularsınız.

✅
Görselleştirme

Doğru grafik seçimiyle bulguyu görselleştirirsiniz.

✅
Pano

KPI panosu kurar ve hedef kitleye uyarlarsınız.

✅
Sunum

Bulguyu etik ve karara bağlı biçimde sunarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Analist adayları
  • iş birimlerinde veriyle çalışanlar
  • veri analitiğine giriş yapmak isteyenler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Analist adayları, iş birimlerinde veriyle çalışanlar ve veri analitiğine giriş yapmak isteyenler için uygundur.
Programlama bilmem gerekir mi?
Hayır; SQL ve pandas örnekleri sıfırdan gösterilir, temel bilgisayar kullanımı yeterlidir.
İstatistik ağır mı işleniyor?
Hayır; tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistik sezgisel ve örnek odaklı, formül yükü olmadan ele alınır.
Görselleştirme kapsanıyor mu?
Evet; grafik seçimi, pano tasarımı ve veri hikâyesi anlatımı ayrı bir günde uygulamalı işlenir.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

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.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Veri Analitiği Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeTemel Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikData Storytelling and Visualization Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Storytelling and Visualization Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri hikâyeleştirme ve görselleştirme eğitimi: görsel kodlama, grafik seçimi, renk ve erişilebilirlik, gösterge paneli ve anlatı yapısı. Plotly ile DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Storytelling Best Practice for Marketing Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Storytelling Best Practice for Marketing Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Pazarlama veri hikâyeleştirme en iyi uygulamaları: KPI, dönüşüm hunisi, atıflandırma, kohort, A/B anlatısı ve kampanya raporlama. Uygulamalı DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Storytelling for Marketing Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Storytelling for Marketing Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Pazarlama veri hikâyeleştirme eğitimi: kitle analizi, persona, anlatı yapısı, müşteri yolculuğu, nicel-nitel birleştirme ve marka hikâyesi. Uygulamalı DVA eğiti

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Storytelling: Bringing Data to Life Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Storytelling: Bringing Data to Life Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veriyi canlandırma eğitimi: bağlam, benzetme, somutlaştırma, hikâye yapısı, insan odağı, duygusal rezonans ve akılda kalıcı sunum. Uygulamalı DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Storytelling: Transforming Insights into Action Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Storytelling: Transforming Insights into Action Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

İçgörüyü eyleme dönüştürme eğitimi: karar odaklı anlatı, SCR çerçeveleme, yönetici özeti, önceliklendirme, itiraz yönetimi ve etki takibi. Uygulamalı DVA eğitim

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn