A Practical Introduction to Data Science Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), paketleri ve veri analizi iş akışlarını tek bir platformda yakalamak, yönetmek ve dağıtmak için Anaconda ekosistemini kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Anaconda bileşenlerini ve kütüphanelerini kurmak ve yapılandırmak.
• Anaconda'ün temel kavramlarını, özelliklerini ve faydalarını anlamak.
• Anaconda Navigator kullanarak paketleri, ortamları ve kanalları yönetmek.
• Veri bilimi ve makine öğrenimi için Conda, R ve Python paketlerini kullanmak.
• Çoklu veri ortamlarını yönetmek için bazı pratik kullanım durumlarını ve teknikleri öğrenmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), ArcGIS'de mekansal veri projeleri oluşturmak isteyen arazi ekologları ve koruma yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Mekansal verileri görselleştirmeler olarak çıktılayabilme.
• Gerçek veriler üzerinde jeoistatistik yapabilme.
• ArcGIS ile mekansal veri analizi, veri işleme ve haritalama uygulayabilme.
• ArcGIS'deki projeler için mekansal verileri analiz edebilme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), coğrafi bilgileri toplamak, düzenlemek, yönetmek ve analiz etmek için ArcMap'i ArcGIS'de kullanmayı öğrenmek isteyen orta seviyedeki çevre bilimcileri ve arkeologları hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ArcMap ve ArcGIS'in temellerini anlayın.
• Sosyal ve arkeolojik unsurlardaki coğrafi bilgileri toplayın, düzenleyin, yönetin ve analiz edin.
• Etki değerlendirmesi için mekansal sorgular yürütün.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri görselleştirme, mekânsal analiz ve coğrafi projelerin yönetimi için ArcGIS'yi etkin bir şekilde kullanmayı öğrenmek isteyen, başlangıç seviyesinden ileri seviyeye kadar GIS profesyoneller ve analistler hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Coğrafi mekânsal verilerin yönetimi için ArcGIS araçlarını kullanma ve gezme.
• Katmanlar ve özniteliklerle haritalar oluşturma ve özelleştirme.
• Gelişmiş mekânsal analiz ve coğrafi işlem görevlerini gerçekleştirme.
• ModelBuilder ve Python kullanarak iş akışlarını otomatikleştirme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ArcGIS Enterprise için sağlam destek sağlamak isteyen, yeni başlayan seviyedeki BT destek personeline yöneliktir ve herhangi bir anormalliği veya hatayı etkili bir şekilde ele almalarını sağlar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ArcGIS Enterprise mimarisini ve bileşenlerini anlayabilecektir.
• ArcGIS Enterprise'ı kurmayı, yapılandırmayı ve yönetmeyi öğrenebilecektir.
• Yaygın sorunları giderme ve çözme konusunda beceriler kazanabilecektir.
• ArcGIS Enterprise ortamlarını izleme ve sürdürme konusunda yetkinlik geliştirebilecektir.
• Yedekleme, kurtarma ve performans optimizasyonu tekniklerinde ustalaşabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ArcGIS'nin temel kavramlarını ve araçlarını öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GIS'nin temel kavramlarını ve mekânsal verileri anlayabilecektir.
• ArcGIS arayüzünde gezinebilecektir.
• Mekânsal verileri oluşturup yönetebilecektir.
• Temel mekânsal analizler gerçekleştirebilecektir.
• Haritalar ve görselleştirmeler oluşturabilecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• En son ArcGIS Pro sürümünü kullanarak GIS kavramlarını ve mekansal veri türlerini anlayabilecektir.
• Kullanıcı arayüzünü inceleyebilecek ve kullanım alanlarını değerlendirebilecektir.
• ArcGIS* Pro’yu keşfedebilecek ve çevrimiçi içeriği nasıl kullanacağını öğrenebilecektir.
• Kendi verilerinizi yönetebilecek, işleyebilecek ve analiz edebilecektir.
• Verilerinizi anlamlı ve yaratıcı bir şekilde görüntüleyebilecek ve paylaşabilecektir.

Not: En son ArcGIS Pro sürümünü kullanacağız.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), mekânsal analiz yeteneklerini geliştirmek, kapsamlı jeoistatistiksel analizler yürütmek ve gerçek dünya senaryolarında daha etkili karar verme ve problem çözme için gelişmiş 3D modelleme teknikleri uygulamak isteyen ileri düzey GIS profesyonelleri hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ArcGIS Pro kullanarak mekânsal analiz tekniklerinde gelişmiş beceriler geliştirmek.
• Otomasyon ve karmaşık veri işleme için Python betiklerini kullanmak.
• Gerçek dünya senaryolarında problem çözmek için mekânsal modelleme uygulamak.
• Gelişmiş veri yorumlaması için jeoistatistiksel analizler yürütmek.
• Harici veri kaynaklarını entegre etmek ve 3D mekânsal veri analizinden yararlanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), GIS süreçlerindeki tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek isteyen GIS analistlere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GIS uygulamalarını Python ve ArcGIS araçlarını kullanarak oluşturun.
• Python kullanarak ArcGIS ArcPy paketiyle geliştirin.
• Python’deki nesne sınıflarını kullanarak harita otomasyonu için ArcGIS modüllerini uygulayın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) Zabbix'ün kurulumu, planlanması ve yapılandırılması ele alınır ve pratik uygulama ve araçlara odaklanılır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• BT altyapısını izlemek için Zabbix'ü kurmak ve yapılandırmak.
• Zabbix içinde ana makineleri, öğeleri, tetikleyicileri ve eylemleri kurmak ve yönetmek.
• Zabbix'ün veri toplama, uyarı ve raporlama özelliklerini kullanmak.
• Gelişmiş izleme ve otomasyon için Zabbix'ü diğer araçlar ve platformlarla entegre etmek.

Insurtech (veya Dijital Sigortacılık), sigorta + yeni teknolojilerin birleşimidir. Insurtech alanında "dijital sigortacılar", maliyetleri düşürmek, müşteri deneyimini iyileştirmek ve operasyonlarının çevikliğini artırmak için iş ve operasyon modellerine teknolojik yenilikler uygular.

Bu eğitmen liderliğindeki eğitimde katılımcılar, kuruluşları içinde ve sektör genelinde dijital dönüşümü gerçekleştirmek için gereken teknolojileri, yöntemleri ve zihniyeti anlayacaklardır. Bu eğitim, büyük resmi anlamak, abartıdan ve jargonlardan kurtulmak ve Insurtech stratejisi oluşturmaya ilk adımı atmak isteyen yöneticilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Insurtech'ü ve tüm bileşenlerini akıllıca ve sistematik olarak tartışmak
• Insurtech içindeki her temel teknolojinin rolünü belirlemek ve demistifiye etmek
• Kuruluşları içinde Insurtech'ü uygulamak için genel bir strateji oluşturmak

Hedef Kitle

• Sigortacılar
• Sigorta sektöründeki teknologlar
• Sigorta paydaşları
• Danışmanlar ve iş analistleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve vaka çalışması grup etkinlikleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), Data Science kullanarak kariyerlerini geliştirmek isteyen veri bilimcileri ve geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri bilimi ve makine öğrenimi hakkında bilgi edinin.
• Veri analitiğini keşfedin.
• Kaggle hakkında bilgi edinin ve nasıl çalıştığını öğrenin.

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.

Bir coğrafi bilgi sistemi (GIS), mekânsal veya coğrafi verileri yakalamak, depolamak, manipüle etmek, analiz etmek, yönetmek ve sunmak için tasarlanmış bir sistemdir. GIS kısaltması, bazen coğrafi bilgi bilimi (GIScience) için kullanılır ve bu, coğrafi bilgi sistemlerini inceleyen akademik disiplindir ve daha geniş jeoinformatik akademik disiplini içindeki büyük bir alandır.

QGIS, bir coğrafi bilgi sistemi (GIS) yazılımı olarak işlev görür ve kullanıcılara mekânsal bilgileri analiz etme ve düzenleme, ayrıca grafiksel haritalar oluşturma ve dışa aktarma olanağı sağlar. QGIS, hem raster hem de vektör katmanlarını destekler; vektör verileri nokta, çizgi veya çokgen özelliklerinden biri olarak depolanır. Desteklenen raster görüntü formatları çok sayıda olup, yazılım görüntüleri coğrafi referanslama imkanı sunar. Özetle, kullanıcılara Windows, Mac, Linux, BSD üzerinde coğrafi bilgileri oluşturma, düzenleme, görselleştirme, analiz etme ve yayınlama olanağı sağlar.

Bu programın ilk aşamasında, QGIS arayüzü genel kullanım için tanıtılmaktadır. İkinci aşamada ise, QGIS'nin Python kütüphaneleri olan PyQGIS tanıtılmaktadır. Bu kütüphaneler, GIS işlevselliğinin Python kodunuzda veya Python uygulamanızda entegre edilmesini sağlar, böylece belirli bir GIS işlevselliği etrafında kendi Python eklentinizi bile oluşturabilirsiniz.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), RAPIDS kullanarak GPU hızlandırılmış veri işlem hatları, iş akışları ve görselleştirmeler oluşturmak isteyen veri bilimcileri ve geliştiricilere yöneliktir; XGBoost, cuML gibi makine öğrenimi algoritmalarını uygulayarak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NVIDIA RAPIDS ile veri modelleri oluşturmak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• RAPIDS’nin özelliklerini, bileşenlerini ve avantajlarını anlamak.
• Uçtan uca veri ve analiz işlem hatlarını hızlandırmak için GPU’ları kullanmak.
• cuDF ve Apache Arrow ile GPU hızlandırılmış veri hazırlama ve ETL uygulamak.
• XGBoost ve cuML algoritmalarıyla makine öğrenimi görevlerini nasıl gerçekleştireceğini öğrenmek.
• cuXfilter ve cuGraph ile veri görselleştirmeleri oluşturmak ve grafik analizi yapmak.