Ankara Merkezli İş Zekası Eğitimleri

WrenAI, organizasyonlara statik panoların ötesine geçerek sohbetli analitikler ve derlenmiş üretken BI'ye geçmeyi sağlar. Bu geçiş, dikkatli bir uygulama planlaması, varlıkların aktarılması ve etkili değişimin yönetimi gerektirir.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyde BI ve veri platformu profesyonellere yönelik olup, WrenAI ile eski BI sistemlerini modernize etmek isteyenlere hitap eder.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Eski BI ortamlarını değerlendirebilir ve modernleşme fırsatlarını tespit edebilir.
• Statik panoların WrenAI'a aktarılması planı ve yürütülebilir.
• Sohbetli analitikleri ve derlenmiş GenBI yeteneklerini benimsebilir.
• BI modernizasyonu için organizasyonel değişimi yönetebilir.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Aktarım ve benimseme planlaması ile el ile egzersizler.
• Sohbetli analitikler ve derlenmiş GenBI ile uygulamalı laboratuvarlar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Ankara (online veya yerinde) ortamında, modern teknikler, rehberli iş akışları ve en son Datameer arayüzü kullanarak Datameer ile veriyi hazırlama, analiz etme ve görselleştirme konusunda bilgi edinmek isteyen orta düzeydeki veri uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Datameer çalışma alanında veri projeleri oluşturun ve yönetin.
• Snowflake, bulut depolama ve veritabanları dahil modern veri platformlarına bağlanın.
• Görsel, kod-uzağı iş akışları veya SQL kullanarak veriyi dönüştürün.
• Meta veri yönetimi ve proje paylaşımı kullanarak takımlarla işbirliği yapın.
• Veri kümelerini profilleştirme ve anlama için görsel keşif araçları kullanın.
• Zengin veri görselleştirmeleri ve panolar oluşturun ve paylaşın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), verilerini analiz süreçlerine yapay zekayı etkin bir şekilde entegre etmek isteyen yeni başlayan seviyedeki finans analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Finans sektörüne özgü veri analizinde yapay zekanın uygulanmasını anlayabilecektir.
• Finansal analiz için öngörücü ve reçeteli modeller oluşturma becerileri geliştirebilecektir.
• Finansal veri işleme için makine öğrenimi algoritmalarını nasıl uygulayacaklarını öğrenebilecektir.
• Veri görselleştirmeyi geliştirecek ve karar verme için karmaşık yapay zeka odaklı içgörüleri yorumlayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), Amazon QuickSight kullanarak panolar oluşturmak, yönetmek ve yönetmek isteyen orta düzeydeki veri ve iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Amazon QuickSight'ın avantajlarını, kullanım alanlarını ve temel özelliklerini anlayabilecektir.
• QuickSight'ı birden çok veri kaynağına bağlamayı ve etkileşimli veri görselleştirmeleri ve panolar oluşturmayı öğrenebilecektir.
• QuickSight'ta güvenlik ve erişim kontrollerini uygulayabilecektir.
• Gelişmiş veri içgörüleri için QuickSight'a yerleşik makine öğrenimi yeteneklerini kullanabilecektir.
• İş içgörülerini çıkarmak ve görselleştirmek için QuickSight panolarını tasarlayabilecek, oluşturabilecek ve özelleştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), iş zekası raporlarını etkili bir şekilde oluşturmak ve dağıtmak için BIRB'i kullanmak isteyen orta düzeydeki veri ve iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• BIRB çerçevesinin mimarisini ve bileşenlerini anlayabilmek.
• BIRB Rapor Tasarımcısı'nı kullanarak bilgilendirici, dinamik raporlar tasarlamak ve oluşturmak.
• Raporlara iş mantığı eklemek için BIRB'nin betik özelliklerini kullanmak.
• BIRB raporlarını web uygulamaları ve bağımsız uygulamalar içinde optimize etmek ve dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), değerli içgörüler elde etmek için Oracle BI'ı kullanmak isteyen, başlangıç seviyesindeki iş analistleri ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Oracle BI arayüzünde etkili bir şekilde gezinebilir ve kullanabilirler.
• İş ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş raporlar ve panolar oluşturabilirler.
• Çeşitli BI araçlarını kullanarak geçici analizler yapabilirler.
• Kapsamlı veri keşfi için gelişmiş özellikleri kullanabilirler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), anlamlı içgörüler elde etmek için SAS BI'ın gücünden yararlanmak isteyen başlangıç seviyesindeki iş analistleri ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• SAS BI arayüzünde etkili bir şekilde gezinebilecek ve kullanabilecekler.
• İş ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş raporlar ve panolar oluşturabilecekler.
• Çeşitli BI araçlarını kullanarak geçici analizler yapabilecekler.
• Kapsamlı veri keşfi için gelişmiş özelliklerden yararlanabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara – çevrimiçi veya yerinde), ham verileri anlamlı içgörülere dönüştürmek için SAP BusinessObjects BI kullanma konusunda temel beceriler edinmek isteyen yeni başlayan seviyedeki iş analistleri ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• SAP BusinessObjects BI arayüzünde gezinebilecek ve kullanabilecek.
• İş raporları ve panolar oluşturup özelleştirebilecek.
• Çeşitli BI araçlarını kullanarak geçici analizler gerçekleştirebilecek.
• Derinlemesine veri keşfi için gelişmiş özellikleri kullanabilecek.

Google Sheets, gerçek zamanlı işbirliğini, veri organizasyonunu ve analizini destekleyen güçlü bir bulut tabanlı elektronik tablo aracıdır.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) başlangıç seviyesine sahip profesyonellerin Google Sheets’in gelişmiş özelliklerini kullanarak verimliliklerini ve işbirliklerini maksimize etmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımciler şunları yapabilecekler:

• Google Sheets’in temel özelliklerine erişip kullanabilmek.
• Filtreleme, sıralama ve biçimlendirme araçlarını kullanarak veriyi etkili bir şekilde yönetebilmek.
• İş senaryoları için esasal ve gelişmiş formülleri uygulayabilmek.
• Raporlama ve işbirliği için grafikler, panolar ve yeniden kullanılabilir şablonlar oluşturabilmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Google Sheets’ta elden geçiren alıştırmalar ve uygulamalar.
• Hayatın gerçek örnekleri ve işbirliği etkinlikleri.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), Looker Studio içinde gelişmiş veri entegrasyonu ve görselleştirme tekniklerinde ustalaşmak isteyen orta seviyedeki katılımcılara yöneliktir ve çeşitli veri kaynaklarını nasıl bağlayacaklarını, ilgi çekici panolar tasarlayacaklarını ve daha iyi iş kararları almak için raporlama iş akışlarını nasıl otomatik hale getireceklerini öğrenmelerini sağlar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Birden çok veri kaynağını Looker Studio ile bağlayıp entegre etmek.
• Özel ölçümler ve uyarlanmış analizler için hesaplanmış alanlar oluşturmak.
• Etkileşimli filtreler ve grafikler dahil olmak üzere gelişmiş görselleştirmeler tasarlamak.
• Gerçek zamanlı veri güncellemeleri için raporlama iş akışlarını otomatik hale getirmek.
• Görsel hikaye anlatımı ve rapor özelleştirmesi için en iyi uygulamaları uygulamak.

Alteryx Designer, kullanıcıların kodlamayı çok az kullanarak veri akışlarını birleştirmesine, dönüştürmesine ve otomatikleştirmesine olanak tanıyan görsel veri hazırlama ve analitik platformudur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar profesyonellerin pratik Alteryx becerilerini öğrenmelerine yöneliktır. Bu beceriler, veri hazırlama, birleştirme, temel analiz ve iş akışı otomatikleştirilmesini içerir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Genel veri hazırlama görevleri için Alteryx iş akışları oluşturabilirler.
• Farklı kaynaklardan ve biçimlerden veriyi birleştirebilir ve parçalayabilirler.
• Kullanılabilir mantığı kapsüllemek için standart makrolar oluşturma ve kullanma.
• En iyi uygulama teknikleri kullanarak iş akışlarını düzenleyebilir ve otomatikleştirebilirler.

Kurs Formatı

• Etkileşimli sunum ve gösterim.
• Alteryx Designer ve örnek veriler kullanarak pratik alıştırmalar.
• Pratik miniprojeler ve iş akışı otomatikleştirme görevleri.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde) yeni başlayan seviyeden ileri seviyeye kadar danışmanlara ve finans profesyonellerine yöneliktir. Amaçları, Cognos Analytics sertifikasına hazırlanmak ve hesap ödemeleri, hazine ve giderler dahil olmak üzere finansal veri analizinde uzmanlık kazanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Cogros Analytics arayüzünde verimli bir şekilde gezinebilir ve kullanabilirler.
• Finansal raporlar ve panolar geliştirebilir ve özelleştirebilirler.
• Veri modellerini yönetebilir ve sorguları optimize edebilirler.
• Cogros Analytics sertifikasyon sınavına hazırlanabilirler.

Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim Ankara (online veya yerinde) başlangıç seviyesi ve orta seviye profesyoneller hedeflenmektedir. Bu profesyoneller Excel ve Google Sheets'in gelişmiş özelliklerini kullanarak veri organizasyonu, analizi ve iş birliği konularında üretkenliklerini ve etkinliklerini artırmayı amaçlar.

Bu eğitimden sonra katılımciler şunları yapabilecektir:

• Excel ve Google Sheets'in temel özelliklerini kullanarak navigasyon yapabilmek.
• Gelişmiş elektronik tablo teknikleri kullanarak veri analizi gerçekleştirebilme ve etkili洞察见解 oluşturmak。
• Google Sheets'i kullanarak gerçek zamanlı iş birliği yaparak ortak çalışmaların aksiliklerini gidermek.
• Raporlama, izleme ve proje yönetimi için yeniden kullanılabilir şablonlar oluşturma.

Microsoft Fabric, birleşik bir analiz platformudur ve veri mühendisliği, veri entegrasyonu, veri ambarı, veri bilimi, gerçek zamanlı analiz ve iş istihdamını tek çatı altında birleştirir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyli veri profesyonellerine yöneliktir ve Microsoft Fabric kullanarak entegre analiz, yönetim ve görselleştirme araçlarıyla modern veri çözümleri oluşturmak isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Microsoft Fabric bileşenlerini ve bunların Microsoft ekosistemiyle nasıl entegre olduğunu anlamak.
• Doğru erişim denetimi ile Fabric Çalışma Alanları oluşturmayı ve yönetmeyi öğrenmek.
• Veriyi merkeleştirmek ve analiz etmek için Lakehouses oluşturma ve yönetme.
• Python ve SQL kullanarak keşifsel analiz ve dönüşüm için not defterleri kullanmak.
• Görsel akışlar kullanarak veri akımlarını oluşturma ve otomasyonu yapma.
• Data Warehouse ve Sematic Model katmanları kullanarak veriyi modelleme ve yönetme.
• Fabric içinde interaktif panolar tasarlamak ve yayına almak için Power BI'ı kullanmak.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitimi talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

Qlik Cloud, bulut ortamlarında veri odaklı içgörüler oluşturmayı, otomatikleştirmeyi ve yönetmeyi sağlayan SaaS tabanlı bir analitik platformdur.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye ile ileri seviye geliştiricilere Qlik Cloud kullanarak ölçeklenebilir analitik çözümler tasarlamayı, oluşturmayı ve dağıtmayı hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Qlik Cloud'da veri modellerini ve görselleştirmeleri dağıtmayı ve yönetmeyi öğrenecekler.
• İş akışı ve süreç otomasyonu için Qlik Uygulama Otomasyonunu kullanmayı öğrenecekler.
• Qlik Cloud'u API'lar ve dış veri kaynaklarıyla entegre etmeyi öğrenecekler.
• Çok kiracılı bir ortamda yönetim, güvenlik ve işbirliği özelliklerini uygulamayı öğrenecekler.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneme.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), büyük veri manipülasyonu ve görselleştirmesi için Sisense'i öğrenmek ve kullanmak isteyen geliştiriciler ve sistem yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sisense'in temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını öğrenin.
• Büyük verileri görselleştirmek ve veri odaklı iş kararları almak için bir Sisense gösterge paneli oluşturun.
• Birden çok kaynaktan gelen verileri birleştirin ve yönetin.
• Hızlı veri manipülasyonu ve görselleştirme için Sisense'i kullanın.

WrenAI, SaaS sağlayıcılarına müşteri-yönelik ürünlerde üretici iş zekası (GenBI) doğrudan entegre etme imkanı sunar. Bu kurs, SaaS ekiplerinin Wren AI'yi Embedded API aracılığıyla entegre etmeyi, beyaz etiketli analitikleri yapılandırmayı ve çok kiracılı dağıtımları yönetmeyi bilmesini sağlar.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye ile ileri düzey SaaS ürün liderleri, veri mühendisleri ve tam-stack geliştiriciler için düzenlenmiştir. Bu kişiler WrenAI'yi SaaS ortamlarında entegre analitik bir çözüm olarak dağıtmayı isteyenler hedef alınmıştır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Müşteri-yönelik uygulamalarda WrenAI'yi Embedded API kullanarak entegre etme.
• Markalaşmış ve özelleştirilmiş beyaz etiketli konuşma tabanlı BI uygulama.
• Güvenli ve ölçeklenebilir çok kiracılı dağıtımlar tasarlama.
• SaaS ortamlarında kullanımını izleme, performansı optimize etme ve uyumluluğu sağlama.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• WrenAI Embedded API kullanarak elden deneme laboratuvarları.
• Atölye: SaaS kullanım durumu için beyaz etiketli analitik özellik tasarla ve dağıt.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde veritabanı uzmanlarına yöneliktir ve bu kişilerin karmaşık raporlar oluşturmak, rapor şablonlarını özelleştirmek ve JasperReports'ı diğer sistemlerle entegre etmek için becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmayı amaçlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Gelişmiş düzenler, sabit formlarla değişken bölümler ve dinamik içerikle karmaşık, çok sayfalı raporlar tasarlayabileceklerdir.
• Veriyi görselleştirmek için gelişmiş grafikler, diyagramlar ve pivot tablolar oluşturacaklar ve detaylı veri temsili için alt raporları ve gruplamayı entegre edebileceklerdir.
• Güvenlik önlemlerini uygulayabilecek, kullanıcı izinlerini yönetebilecek ve JasperReports Server'ı kullanarak rapor zamanlaması ve dağıtımını gerçekleştirebilecektir.

Bu Ankara (online veya on-site) eğitimde, veri bilimcileri ve veri analisti Alteryx Designer'da geliştirici araç paletindeki her aracı kullanmayı öğrenmek isteyen kişiler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekleri olacaktır:

• Geliştirici sekmesindeki tüm araçları kullanmayı ve yapılandırmayı öğrenin.
• Dinamik, doğrulama ve test araçlarını kullanarak Alteryx'te verimli iş akışları tasarlayın.
• API araçlarını kullanarak web verilerini indirme ve ayrıştırma öğrenin.
• Alteryx betik araçlarını, Python ve R dahil olmak üzere kullanın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), veri analistleri veya AWS QuickSight veri analizi ve görselleştirmeyi kullanmak isteyen herkesi hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS QuickSight'in temel kavramlarını anlayabilecektir.
• AWS QuickSight kullanarak veri analizi, raporlar ve içgörüler oluşturabilecektir.
• AWS'yi kullanarak veri arasında ilişkiler kurarak gelişmiş analizler yapabilecektir.
• Verileri anlamak için farklı görselleştirme türlerini öğrenebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), Cognos 11'in teorik yönlerini anlamak ve bunu etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmek isteyen orta düzeydeki veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Cognos 10'a kıyasla Cognos 11'deki farklılıkları ve iyileştirmeleri anlayabilecektir.
• Daha verimli veri işleme için geliştirilmiş veri modülünü ve veri yönetim özelliklerini kullanabilecektir.
• Sorunsuz bir geçiş ve Cognos 11'in optimum kullanımı için en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.

Bu eğitmen yönlendirilen, canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerel), Microsoft Fabric kullanarak lakehouse çözümü uygulamak isteyen orta düzeyli veri profesyonellerini hedef almaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Microsoft Fabric'ın mimarisini ve bileşenlerini anlama.
• Microsoft Fabric kullanarak Lakehouse'u yapılandırma ve yönetme.
• Apache Spark kullanarak veriyi alım ve dönüştürme.
• Veriyi sürümleme ve yönetmek için Delta Lake tablolarını kullanma.
• Dataflows Gen2 ile veri alım hattı uygulama.
• Data Factory kullanarak veri hattlarını düzenleme.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya kurum içi), veri analistlerinin Google Sheets'i kullanarak veri analizi yapmak için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Google Sheets ile elektronik tablolar oluşturabilir.
• Hem Google Sheets hem de Excel'de çalışacak formüller kullanabilir.
• Her türlü veriyi formatlayabilir ve analiz edebilir.
• Grafikler ve diyagramlar ile veri görselleştirmeleri oluşturabilir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), veri görselleştirme ve raporlama için temel beceriler oluşturmak isteyen, başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar katılımcılara yöneliktir Looker Studio ve veri kaynaklarını nasıl bağlayacaklarını, bilgileri etkili bir şekilde görselleştireceklerini ve uygulanabilir içgörüler elde edeceklerini öğrenmelerini sağlar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Looker Studio'nın temel özelliklerini ve kullanım alanlarını anlayabilecekler.
• Looker Studio'yı kurabilecek ve çeşitli veri kaynaklarına bağlanabilecekler.
• Grafikler, çizelgeler ve filtrelerle ilgi çekici panolar oluşturabilecekler.
• Raporları belirli hedef kitleler ve iş ihtiyaçları için özelleştirebilecekler.
• Panolarda işbirliği yapabilecek ve bunları etkili bir şekilde paylaşabilecekler.

Qlik Sense Enterprise, veri görselleştirme, keşif ve yerleşik analitikler için ölçeklenebilir, kurumsal düzeyde bir analitik platformdur.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye deneyimli ve üst düzey geliştiriciler için Qlik Sense Enterprise kullanarak analitik uygulamalar oluşturmak, yönetmek ve genişletmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Qlik Sense Enterprise kullanarak etkileşimli panolar ve görselleştirmeler tasarlamak ve geliştirmek.
• Büyük ölçekli veri kümeleri için veri modellerini ve betikleri uygulamak ve optimize etmek.
• Veri yükleme işlemlerini otomatikleştirmek, güvenlik kurallarını yönetmek ve API'leri entegre etmek.
• Performans ve yönetim en iyi uygulamalarıyla kurumsal düzeyde Qlik ortamları dağıtmak ve sürdurmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneme yapma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerinde) araştırmacı seviye bilgisayar mühendisliği profesyonellerini hedefler ve Stata'yı istatistiksel analiz için kullanarak R ile entegre etmeyi amaçlar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri analizi ve istatistiksel modelleme için Stata'yı etkili bir şekilde kullanabilirler.
• Stata'nın özelliklerini SPSS ve R ile karşılaştırabilirler.
• Stata'yı R ile entegre ederek saygın istatistiksel hesaplamalar yapabilirler.
• Stata ve R kullanarak iş akışlarını geliştirip otomatikleştirebilirler.

WrenAI, doğal dil sorgularını güvenilir analitik bilgilerine çeviren bir konuşma analitiği platformudur. Bu platform, teknik olmayan takımların hızlı ve tutarlı bir şekilde içgörüler üretmesini sağlar.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye ürün yöneticileri, analistleri ve veri şampiyonlarına konuşma analitiğini benimsemelerine ve WrenAI ile kendi kendine hizmet veren BI yeteneklerini oluşturmak isteyenlere yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Güvenilir ürün içgörülerini gösteren konuşma analitiği iş akışlarını tasarlamak.
• Tutarlı raporlama için standartlaştırılmış bir metrik katmanı oluşturmak ve korumak.
• Ürün sorularına cevap vermek için doğal dil-SQL özelliklerini etkin şekilde kullanmak.
• Ürün iş akışlarına WrenAI ile desteklenen kendi kendine hizmet veren panoları ve koruma mekanizmalarını eklemek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Wren AI ve örnek veri kümeleri ile elden deneyimler.
• Atölye: kendi kendine hizmet veren bir panoya ve konuşma sorgu kümesi oluşturun.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonunu talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitim, MS SQL Server 2008 tabanlı bir veri ambarı ortamının temellerine odaklanmaktadır.

Kurs katılımcıları, MS SQL Server 2008 üzerinde çalışan bir veri ambarının tasarımı ve inşası için temel bilgiye sahip olacaklardır.

SSIS kullanılarak basit bir ETL sürecinin nasıl oluşturulacağına dair bilgi edinin ve ardından SSAS kullanarak bir veri küpü tasarlayıp uygulayın.

Katılımcı, OLAP veritabanını yönetebilecek: OLAP veritabanı oluşturma ve silme, bölümlerde çevrimiçi değişiklikleri işleme.

Katılımcı, XML / A ve MDX betikleme konusunda bilgi edinecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), ileri düzey veri araması, analizi ve görselleştirmesi yapmak isteyen veri analistleri, veri bilimcileri ve veri mühendisleri hedeflenmektedir Splunk.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bir Splunk uygulaması ve bir teknoloji eklentisi oluşturun.
• Farklı veri giriş yöntemleri ve kaynakları kullanın.
• Büyük veri kümelerinin gelişmiş araması, analizi ve görselleştirmesini uygulayın.
• Gösterge tablolarını ve raporları özelleştirin ve paylaşın.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerinde) algoritmik ticaretle işlem otomasyonu yapmak isteyen iş analistleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Özel artışlarda hızlıca alım ve satım işlemlerini gerçekleştirmek için algoritmalar kullanın.
• Algoritmik ticaretle işlem ile ilişkili maliyetleri azaltın.
• Hissenin fiyatlarını otomatik olarak izleyin ve işlemler yerleştirin.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (önsuz veya çevrimiçi) veri analistleri için tasarlanmıştır ve Alteryx kullanarak veri işleme ve görselleştirme yapmak isteyen kişileri hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:

• İş intelligencesini ve analizlerini Alteryx kullanarak geliştirmeyi sağlayın.
• Zero code ile ETL işlemlerini gerçekleştirin.
• Excel gibi bir veri analitik paketiyle veriyi görselleştirin.

Bu eğitmen destekli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) veri bilimcilerine Alteryx ile veri analizi yapmak isteyenlere yöneliktir.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecektir:

• Veriyi Alteryx'te hazırlayarak daha sonra Power BI veya Excel'de görselleştirebilme.
• Az kod kullanarak ETL işlemlerini oluşturma ve yürütme.
• Özelleştirilmiş R kodunu Alteryx'e embedding yapma.

"Büyük Veri ve Yapay Zeka Bankacılıkta" eğitim programı, bankacılık sektöründeki profesyonellerin Büyük Veri ve yapay zekanın gücünü kullanmak için gerekli becerileri ve bilgileri edinmelerine yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. Katılımcılar, bankacılık sektöründe Büyük Veri ve Yapay Zeka'nın temel kavramlarını, teknolojilerini ve pratik uygulamalarını keşfedeceklerdir. Eğitim teorik öğretim, vaka çalışması, elden deneyimli oturumlar ve düzenleyici etkileri, etik konuları ve en iyi uygulamalar hakkında tartışmaların bir karışımını içerecektir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

1. Ana Kavramları Anlamak: Katılımcılara Büyük Veri ve Yapay Zeka'nın temel anlamını, bankacılık sektöründeki önemini sağlayacak bilgiler sunmak.
2. Teknolojileri Keşfetmek: Katılımcılara Hadoop ve Spark gibi temel Büyük Veri teknolojilerini, NoSQL veritabanlarının önemini tanıtmak.
3. Veri Kaynaklarını Kullanmak: Katılımcıları etkili bankacılık işlemlerinde çeşitli iç ve dış veri kaynaklarını belirlemeyi ve kullanmayı öğretmek.
4. Yapay Zekanın Uygulamalarını Göstermek: Banka denetimlerinde risk değerlendirmesi, sahtecilik tespiti ve tahmin modellemesini içeren Yapay Zeka tekniklerinin kullanımını açıklamak.
5. Veri Analitiğini Uygulamak: Katılımcılara trendleri belirleme ve bankacılık bağlamında risk yönetimi için veri analizi yöntemlerini uygulama becerilerini kazandırmak.
6. Etik Konulara Ulaşmak: Büyük Veri ve Yapay Zeka'nın bankacılıkta kullanımındaki etik etkileri ve düzenlemelerle uyumun öneminini tartışmak.
7. Gelecekteki Trenlere Hazırlanmak: Katılımcıları teknolojideki gelecekteki yenilikleri yönetmek ve Büyük Veri ve Yapay Zeka'yı bankacılık uygulamalarına entegre etme stratejileri geliştirmek için hazırlamak.

Teknolojilerdeki ilerlemeler ve bilgi miktarında yaşanan artış, hükümet dahil birçok sektörde işin yürütülmesini dönüştürüyor. Mobil cihazlar ve uygulamalar, akıllı sensörler ve cihazlar, bulut bilişim çözümleri ve vatandaşların erişimi olan portalların hızla artan kullanımı nedeniyle hükümet veri üretim ve dijital arşivleme oranları yükselmekte. Dijital bilgi genişledikçe ve karmaşıklaştıkça, bilgi yönetimi, işlemi, depolama, güvenliği ve ortadan kaldırılması da daha karmaşık hale geliyor. Yeni yakalama, arama, keşif ve analiz araçları, organizasyonların yapılandırılmamış verilerinden faydalanmasını sağlıyor. Hükümet piyasası, bilginin stratejik bir varlık olduğunu anlayarak, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış bilgiden en iyi şekilde yararlanabilmek için güvenlik, kullanım ve analizini sağlama ihtiyacı hissediyor. Hükümet liderleri veri odaklı organizasyonları geliştirmeye çalışırken, olaylar, kişiler, süreçler ve bilgi arasındaki bağımlılıkları korelasyonlayabilecek temelleri atmaya çalışıyorlar.

Yüksek değerli hükümet çözümleri, en ayırt edici teknolojilerin bir araya getirilmesinden ortaya çıkacak:

• Mobil cihazlar ve uygulamalar
• Bulut hizmetleri
• Sosyal iş teknolojileri ve ağları
• Büyük Veri ve analitik

Büyük Veri, hükümetin büyük hacimdeki verilere dayalı olarak daha iyi kararlar alabilmesine olanak tanıyan zekî endüstri çözümlerinden biridir. Bu veriler arasında ilgili ve ilişkisiz, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler bulunabilir.

Bunları başarabilmek için sadece büyük miktarda veri toplamanın yeterli olmadığına dikkat çekmek gerekir. “Bu Büyük Veri hacimlerini anlamlandırmak, farklı ve geniş bilgi akışlarından faydalı bilgileri ayıklamaya olanak tanıyan en son araçlara ve teknolojilere ihtiyaç vardır,” Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Ofisi'nin Tom Kalil ve Fen Zhao, OSTP Blog'da bir yazıda yazdılar.

Hükümet kurumlarının bu teknolojileri bulmalarına yardımcı olmak için Beyaz Saray 2012 yılında Ulusal Büyük Veri Araştırma ve Geliştirme Girişimi'ni başlatmıştır. Bu girişim, Büyük Veri patlamasını en iyi şekilde değerlendirmek ve bunu analiz etmek için gereken araçları içermekteydi.

Büyük Verinin sunduğu zorluklar, vaat ettiği umut kadar korkutucudur. Bilgileri verimli bir şekilde depolama, bütçelerin sıkı olduğu durumlarda her megabayt başına depolama maliyetini en aza indirme ve kullanıcıların ihtiyaç duydukları zaman ve şekillerde erişebilmeleri için bilgileri kolay ulaşılabilir tutma, bu zorluklardan biridir. Büyük hacimdeki veriyi yedekleme, zorlukları artırmaktadır.

Veriyi etkili şekilde analiz etmek de başka bir büyük zorluktur. Birçok kurum, verinin dağlarını tarayıp daha verimli çalışmalarına yardımcı olacak trendleri tespit edebilecek ticari araçlar kullanmaktadır. (MeriTalk'in yakın zamanda gerçekleştirdiği bir araştırmaya göre, federal IT yöneticileri Büyük Verinin kurumların 500 milyon dolardan fazla tasarruf etmesine yardımcı olabileceğini düşünüyor.)

Özel geliştirilmiş Büyük Veri araçları da kurumların verilerini analiz etme ihtiyacını karşılamak için kullanılabilir. Örneğin, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı'nın Hesaplama Veri Analizi Grubu, diğer kurumlara Piranha veri analizi sistemini sundu. Bu sistem, tıp araştırmacılarına dokular anevrizması felci öncesi belirteçler bulmada yardımcı oldu. Ayrıca daha sıradan görevler için de kullanılmaktadır, örneğin iş adaylarını istihdam yöneticileriyle eşleştirmek için özgeçmişleri tarıyor.

Bu eğitmen liderli canlı eğitimde, katılımcılar Büyük Veri teknolojilerine yaklaşmanın nasıl olması gerektiği, mevcut süreçlerin ve politikaların üzerindeki etkilerini değerlendirme ve suç faaliyetlerinin tespiti ve önlenmesi amacıyla bu teknolojilerin uygulanması konusunda bilgi edinecekler. Dünyanın dört bir yanındaki hukuk uygulama kuruluşlarının benimsemeye yönelik yaklaşımları, zorlukları ve sonuçlarını inceleyerek derinlemesine görüşler elde edecektir.

Eğitimin sonunda katılımcılar:

• Sorgulamalar sırasında hikayeyi birleştirmek için Büyük Veri teknolojisini geleneksel veri toplama süreçleriyle nasıl birleştirilebileceği hakkında bilgi sahibi olacaklardır.
• Veri analizi için endüstri standartlı büyük veri depolama ve işleme çözümlerini uygulayabileceklerdir.
• Suç soruşturması için veri odaklı yaklaşımı etkinleştirebilecek en uygun araçları ve süreçleri benimsemek için bir teklif hazırlayabileceklerdir.

Bu eğitim, online veya yerinde olarak Ankara'da, R ile kümeleme analizi yapan veri analistleri için yapılandırılmıştır ve eğitmen tarafından yönetilir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Veri madenciliği için kümeleme analizi kullanma
• Kümeleme çözümleri için R sözdizimini ustalıkla kullanma.
• Hierarşik ve hierarşik olmayan kümelemeyi uygulama.
• İş işlemlerini geliştirmeye yardımcı olacak veri odaklı kararlar alma.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerinde) veri bilimcilerinin Alteryx'i görselleştirme ve analiz için veri hazırlamak üzere kullanmalarını amaçlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Daha sonra görselleştirilebilmek üzere veriyi Alteryx ile hazırlama.
• Kod yazmadan ETL işlemlerini gerçekleştirme.
• Alteryx'i kullanarak iş zekası ve iş analitiğini geliştirmek için nasıl yararlanılacağına dair stratejiler geliştirme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), verileri analiz etmek ve raporlamak isteyen iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veriler hakkında analiz yapıp içgörüler paylaşmak.
• İş performansını görselleştirmek.
• Veri kaynaklarını temizlemek ve birleştirmek için yapay zeka destekli hazırlık kullanmak.
• IBM Cognos Analytics'in yerleşik yapay zeka özellikleri ile verilerdeki gizli kalıpları ortaya çıkarmak.

In this instructor-led, live training in Ankara, participants will learn to use JasperReports to view and interact with business data as well as create and design reports and dashboards that are viewable on phones and tablets.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and configure a JasperSoft ETL project
• Design and run an ETL job
• Use iReport to generate charts, images, sub-reports, and cross tabs

KNIMEAnalytics Platform, veri odaklı yenilikçiliğin önde gelen açık kaynaklı seçeneğidir ve verilerinizdeki potansiyeli keşfetmenize, yeni bilgiler edinmenize veya yeni gelecekleri tahmin etmenize yardımcı olur. 1000'den fazla modül, yüzlerce kullanıma hazır örnek, kapsamlı bir entegre araç yelpazesi ve mevcut en geniş gelişmiş algoritmalar seçeneğiyle KNIME Analytics Platform, her veri bilimcisi ve iş analisti için mükemmel bir araç kutusudur.

Bu KNIME Analytics Platform kursu, yeni başlayanlar, ileri düzey kullanıcılar ve KNIME uzmanları için KNIME ile tanışmak, onu daha etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmek ve KNIME iş akışlarına dayalı net, kapsamlı raporlar oluşturmak için ideal bir fırsattır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), iş zekası analizi ve raporlama için veri toplamak, sorgulamak ve görselleştirmek isteyen veri analistleri ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri görselleştirmeleri ve panolar oluşturmaya başlamak için Metabase'yi kurmak ve yüklemek.
• Metabase içinde veri sorgulamayı, toplamayı ve görselleştirmeyi öğrenmek.
• SQL sorguları yazmak için Metabase içindeki özellikleri ve araçları kullanmak.
• İş içgörüleri elde etmek için analitik çizelgeler ve panolar oluşturmak.
• Metabase'yi kullanma ve yaygın sorunları çözme konusunda en iyi uygulamaları ve ipuçlarını bilmek.

İnteraktif Panolar Hazırlamak İçin Veri Alma ve Dönüştürme Yöntemlerini Öğrenin

Power BI, en popüler Data Visualization araçlarından biridir ve bir Business Intelligence Araçtır. Power BI, farklı kaynaklardan veri almak, verileri dönüştürmek ve güzel raporlar oluşturmak için kullanılan veri bağlayıcıları, uygulamalar ve yazılım hizmetleri koleksiyonudur.

Power BI ayrıca, bunları kuruluşunuz için yayınlamanıza olanak tanır, böylece mobil cihazlar, tabletler vb. kullanarak bunlara erişebilirsiniz. Bu Power BI Eğitiminde, birden çok veri kaynağına bağlanma, veri dönüşümleri ve grafikler, tablolar, matrisler, haritalar vb. gibi raporlar oluşturma yaklaşımını adım adım göstereceğiz.

Pentaho Açık Kaynaklı İş Zekası Süiti Topluluk Sürümü (CE), veri entegrasyonu, raporlama, gösterge panoları ve yükleme yetenekleri sağlayan bir iş zekası paketidir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, Pentaho Açık Kaynaklı İş Zekası Süiti Topluluk Sürümü (CE)'nin özelliklerini nasıl en üst düzeye çıkaracaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Pentaho Açık Kaynaklı İş Zekası Süiti Topluluk Sürümü (CE)'yi kurmak ve yapılandırmak
• Pentaho CE araçlarının ve özelliklerinin temellerini anlamak
• Pentaho CE kullanarak raporlar oluşturmak
• Üçüncü taraf verilerini Pentaho CE'ye entegre etmek
• Pentaho CE'de büyük veri ve analizlerle çalışmak

Hedef Kitle

• Programcılar
• İş Zekası Geliştiricileri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek ayarlama yapınız.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerinde) veri analistleri ve web geliştiricileri için Qlik Sense'te ilişkisel modeller geliştirmeyi hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Qlik Sense'i veri biliminde uygulayın.
• Qlik Sense arayüzünü kullanın ve gezin.
• Yapay zeka etkileşimleriyle veri okuyabilen bir çalışma gücü oluşturun.
• Qlik Sense ile veri odaklı bir kurum oluşturma.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Ankara – çevrimiçi veya yerinde), katılımcılar QlikView ile geliştirmeye nasıl başlayacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• QlikView'ı kurmak ve yapılandırmak.
• QlikView betiği aracılığıyla çeşitli kaynaklardan verileri dönüştürmek.
• QlikView ile veri modelleri oluşturmak.

Bu eğitmen önderi canlı eğitim Ankara (online veya yerinde) veri analistlerinin gelişmiş veri yönetimi, veri analizi ve daha fazlası için SAS'ta programlamayı öğrenmek isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

• Verimli SAS programları yazmak için makroları yönetebilirler.
• Tahminsel modelleme ile bilinmeyen veriler üzerinde modeller eğitip tahminler yapabilirler.
• Veri görselleştirmesi için grafikler ve çizimler oluşturabilirler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), verileri aramak, analiz etmek ve görselleştirmek isteyen veri analistleri ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır ve Splunk kullanır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Splunk'yı kurmak ve yapılandırmak.
• Her türlü makine verisini toplamak ve indekslemek.
• Gerçek zamanlı arama, analiz ve büyük veri kümelerinin görselleştirilmesini uygulamak.
• Karmaşık gösterge panelleri ve raporlar oluşturmak ve paylaşmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), verileri Splunk Indexers'a almak ve Splunk içinde verileri manipüle etmek isteyen mühendisler hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Farklı veri giriş yöntemlerini ve kaynaklarını kullanın.
• Forwarder'ları kurun, yapılandırın, yönetin ve izleyin.
• Splunk içinde ham verileri manipüle edin.
• Bir Splunk Diag oluşturun.

SSAS (SQL Server Analysis Services), çoklu veritabanları, tablolar veya dosyalar genelinde veri analizleri için işlemsel işleme (OLAP) ve veri madenciliği aracıdır. SSAS tarafından sağlanan semantik veri modelleri, Power BI, Excel, Reporting Services ve diğer veri görselleştirme araçları gibi istemci uygulamaları tarafından kullanılır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (yerinde veya uzaktan), katılımcılar SSAS'yı kullanarak veritabanlarında ve veri ambarlarında büyük hacimli verileri nasıl analiz edeceklerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• SSAS'yı kurmak ve yapılandırmak
• SSAS, SSIS ve SSRS arasındaki ilişkiyi anlamak
• Verilerden iş içgörüleri elde etmek için çok boyutlu veri modelleme uygulamak
• OLAP (Çevrimiçi Analitik İşleme) küpleri tasarlamak
• Çok boyutlu verileri MDX (Çok Boyutlu Expressions) sorgu dili kullanarak sorgulamak ve değiştirmek
• SSAS kullanarak gerçek dünya BI çözümleri dağıtmak

Hedef Kitle

• BI (Business Intelligence) profesyonelleri
• Veri Analistleri
• Database ve veri ambarı profesyonelleri

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim, Microsoft SQL Server ve SSAS'nın en son sürümüne dayanmaktadır.
• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerinde) büyük veri kümelerini Stata ile analiz etmek isteyen veri analistleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ana ilgi değişkenlerini ve olayları tahmin etmek için istatistiksel modeller oluşturun.
• Tanımlayıcı görselleştirmeler, özeti tablolar, frekanslar ve daha fazlasını üretin.
• Büyük veri kümelerini yönetin ve yapısallaştırın, veri analizi için hazır hale getirin.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) istatistiksel analiz için Stata ve R kullanarak büyük veriyi analiz etmek isteyen veri analistlerini hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ana ilgi değişkenleri ve olayları tahmin etmek için istatistiksel modeller oluşturun.
• Açıcı görselleştirmeler, özeti tablolar, sıklıklar ve daha fazlasını oluşturun.
• Veri analizi için büyük veritabanlarını yönetin ve yapılandırın.