Sıfırdan veri okuryazarı olun
Teknik geçmiş gerektirmeden veri türleri, betimsel istatistik, elektronik tablo analizi, pivot tablolar, temel SQL ve ilk görselleştirmelerle analitiğe giriş yaptıran başlangıç seviyesi eğitim.
Veri okuryazarlığı, betimsel istatistik, tablo ve temel SQL
Bu başlangıç seviyesi eğitim, hiç teknik geçmişi olmayanlar için veri ve analitiği sıfırdan kurar. Veri türleri (nitel/nicel, sürekli/kesikli), ölçek düzeyleri, popülasyon-örneklem ayrımı; betimsel istatistik (ortalama, medyan, mod, standart sapma, çeyrekler); elektronik tablolarla temel analiz (filtre, pivot tablo, formüller); veritabanı ve tablo kavramı ile temel SQL (SELECT, WHERE, GROUP BY); ilk grafikler ve veriyi yorumlama ele alınır. Katılımcı, bir veri setine bakıp doğru soruları sorabilecek ve temel özetleri kendi başına çıkarabilecek düzeye gelir.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar veri kavramından betimsel istatistik, tablo ve temel SQL'e ilerler.
Başlangıç Seviye — Veri okuryazarlığı, betimsel istatistik, elektronik tablo ve temel SQL ile analitiğe sıfırdan giriş.
Katılımcılar gerçek örnek veri setleri üzerinde elektronik tablo ve basit SQL sorgularıyla uygulama yapar.
Teknik geçmiş gerektirmeden analitiğin tüm temel kavramlarını edinirsiniz.
Pivot tablo ve temel SQL ile işinizdeki veriyi hemen özetlemeye başlarsınız.
İleri analitik ve veri bilimi eğitimleri için gereken zemini kurarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Temel bilgisayar ve dosya kullanımı yeterlidir.
Dört işlem ve yüzde kavramı yeterlidir; ileri matematik gerekmez.
Excel/Google Sheets'e temel aşinalık faydalıdır.
Veriyle düşünmeye merak ve istek beklenir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Nitel/nicel ve ölçek düzeylerini ayırt edersiniz.
Ortalama, medyan ve standart sapmayı yorumlarsınız.
Elektronik tabloda pivot tablolarla veriyi özetlersiniz.
SELECT, WHERE ve GROUP BY ile veri çekersiniz.
Popülasyon-örneklem ve yanlılık kavramlarını kullanırsınız.
Doğru grafik türünü seçip veriyi görselleştirirsiniz.
İş sorularını ölçülebilir veri sorularına çevirirsiniz.
Bir veri setine bakıp temel çıkarımlar yaparsınız.
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.
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 →