Python ve R ile Algoritmik Ticaret Eğitimi

Bu Türkiye (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 (Türkiye 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 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 liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük veri kümelerini oluşturmak, ölçeklendirmek ve analiz etmek için Dask'i Python ekosistemi ile kullanmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dask ve Python ile büyük veri işleme için ortamı kurmak.
• Dask'de bulunan özellikleri, kitaplıkları, araçları ve API'leri keşfetmek.
• Dask'in Python içinde paralel işlemeyi nasıl hızlandırdığını anlamak.
• Python ekosistemini (Numpy, SciPy ve Pandas) Dask kullanarak nasıl ölçeklendireceğini öğrenmek.
• Büyük veri kümelerini işlerken yüksek performansı korumak için Dask ortamını optimize etmek.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde Python geliştiricilerine ve veri analistlerine Pandas ve NumPy kullanarak veri analiz ve manipülasyon becerilerini geliştirmeleri hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Python, Pandas ve NumPy içeren bir geliştirme ortamını kuracaklardır.
• Pandas ve NumPy kullanarak veri analiz uygulaması oluşturacaklardır.
• Gelişmiş veri manipülasyonu, sıralama ve filtreleme işlemlerini gerçekleştireceklerdir.
• Ağregasyon işlemlerini yapacak ve zaman serisi verilerini analiz edeceklerdir.
• Matplotlib ve diğer görselleştirme kütüphaneleri kullanarak veriyi görselleştireceklerdir.
• Veri analiz kodlarını hata ayıklama ve optimize edeceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), FARM (FastAPI, React ve MongoDB) yığınını kullanarak dinamik, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir web uygulamaları oluşturmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI, React ve MongoDB'yı entegre eden gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FARM yığınının temel kavramlarını, özelliklerini ve faydalarını anlamak.
• FastAPI ile REST API'leri nasıl oluşturacaklarını öğrenmek.
• React ile etkileşimli uygulamaları nasıl tasarlayacaklarını öğrenmek.
• FARM yığınını kullanarak uygulamaları (ön uç ve arka uç) geliştirmek, test etmek ve dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), RESTful API'leri daha kolay ve hızlı bir şekilde oluşturmak, test etmek ve dağıtmak için FastAPI ile Python'i kullanmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI ve Python ile API'ler geliştirmek için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FastAPI kütüphanesini kullanarak API'leri daha hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmak.
• Pydantic ve OpenAPI temelinde veri modelleri ve şemaları oluşturmayı öğrenmek.
• SQLAlchemy kullanarak API'leri bir veritabanına bağlamak.
• FastAPI araçlarını kullanarak API'lerde güvenlik ve kimlik doğrulama uygulamak.
• Web API'lerini bir bulut sunucusuna dağıtmak için konteyner imajları oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye 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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye 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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), daha hızlı veri analizi için Pandas ile paralel hesaplamalar oluşturmak ve uygulamak isteyen veri bilimcileri ve geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modin ile ölçeklenebilir Pandas iş akışlarını geliştirmek için gerekli ortamı kurmak.
• Modin'in özelliklerini, mimarisini ve avantajlarını anlamak.
• Modin, Dask ve Ray arasındaki farkları bilmek.
• Modin ile Pandas işlemlerini daha hızlı gerçekleştirmek.
• Tüm Pandas API'sini ve işlevlerini uygulamak.

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.

Pentaho Data Integration is an open-source tool designed for data integration, enabling users to define jobs and data transformations.

During this instructor-led live training, participants will master the powerful ETL capabilities and intuitive GUI of Pentaho Data Integration. This knowledge empowers them to manage the entire big data lifecycle and maximize the value of data across their organization.

Upon completion of this training, participants will be able to:

• Create, preview, and execute basic data transformations comprising steps and hops
• Configure and secure the Pentaho Enterprise Repository
• Consolidate disparate data sources into a single, unified version of the truth in an analytics-ready format.
• Deliver results to third-party applications for further processing

Audience

• Data Analyst
• ETL developers

Course Format

• A blend of lectures, discussions, exercises, and extensive hands-on practice

Pentaho Data Integration, kurumsal seviyede ETL ve veri hatları tasarımını içeren kapsamlı bir platformdur.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ileri düzey mühendislerin yüksek performanslı, kurumsal ölçekli ve çok otomatikleştirilmiş PDI çözümlerini yönetmeyi öğrenmek için tasarlanmıştır.

Bu kursu tamamladıktan sonra, öğrenciler:

• İleri seviye orkestrasyonla büyük ölçekli ETL hatları tasarlamaya hazır olacaklar.
• Karmaşık dönüştürmeleri yüksek performans için optimize edebilecekler.
• Betik yazmayı, otomasyonu ve hibrit entegrasyon desenlerini uygulayabilecekler.
• Dayanıklı, bakımı kolay, üretim için hazır iş akışları tasarlama becerilerine sahip olacaklar.

Eğitim Formatı

• Uzman lider gösterimler ve mimari tartışmalar.
• İleri düzey gerçek dünya ETL zorlukları üzerinde kapsamlı laboratuvar çalışmaları.
• Üretim benzeri ortamda elden geçirme geliştirme.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimde özel bir sürümünüz gerekiyorsa, bizimle iletişime geçin.

Pentaho Data Integration, veri çıkarımı, dönüştürme ve yükleme platformudur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), daha karmaşık dönüştürme senaryoları için PDI becerilerini geliştirmeyi amaçlayan orta seviye uygulayıcılara yöneliktir.

Bu eğitimi tamamladıktan sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Performansını artırmış çok adımlı dönüştürmeler tasarlamak.
• Değişkenlerle, parametrelerle ve yeniden kullanılabilir bileşenlerle çalışmak.
• PDI'yi veritabanları, API'ler ve dış sistemlerle entegre etmek.
• Bakımlı ve ölçeklenebilir ETL hatlarını uygulamak için en iyi uygulamaları uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli gösterimler ve eğitmen açıklamaları.
• Rehberli alıştırmalar ve senaryo tabanlı uygulama.
• Gerçek dünyada bir ETL projesi ortamında el ile çalışma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonuna ihtiyacınız varsa, lütfen bize ulaşın.

Kitle

Course Formatı

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitimde, katılımcılar veriyi manipüle etmek ve görselleştirmek için Tidyverse içinde bulunan araçları kullanmayı öğrenecekler.

Tidyverse, verinin temizlenmesi, işleme yapılması, modelleme ve görselleştirilmesi için esnek R paketlerinin bir koleksiyonudur. Dahil olan bazı paketler şunlardır: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr ve tibble.

• R diline yeni başlayanlar
• Veri analizi ve veri görselleştirmesine yeni başlayanlar

• Ders, tartışma, alıştırma ve yoğun pratik içeren bir format

• Veri analizi yapmak ve çekici görselleştirmeler oluşturmak
• Örnek veri setlerinden yararlı sonuçlar çıkarabilmek
• Keşif sorularına yanıt verebilmek için veriyi filtrelemek, sıralamak ve özeti oluşturmak
• İşlenmiş veriyi bilgilendirici çizgi grafikleri, sütun grafikleri, histogramlar haline dönüştürmek
• Excel, CSV ve SPSS dosyaları dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarından veriyi içe aktarabilmek ve filtrelemek