Giriş 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.

Genel Bakış

İletişim hizmeti sağlayıcıları (CSP'ler), mükemmel müşteri deneyimi sağlarken maliyetleri düşürme ve kullanıcı başına ortalama geliri (ARPU) en üst düzeye çıkarma konusunda baskı altındadır, ancak veri hacimleri artmaya devam etmektedir. Küresel mobil veri trafiği, 2016'ya kadar yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) olarak %78 artarak aylık 10,8 exabyte'a ulaşacaktır.

Bu arada, CSP'ler çağrı detay kayıtları (CDR), ağ verileri ve müşteri verileri dahil olmak üzere büyük miktarda veri üretmektedir. Bu verileri tam olarak kullanan şirketler rekabet avantajı elde etmektedir. The Economist Intelligence Unit tarafından yapılan son bir ankete göre, veri odaklı karar alma kullanan şirketler %5-6 oranında verimlilik artışı elde etmektedir. Ancak şirketlerin %53'ü değerli verilerinin yalnızca yarısını kullanmakta ve katılımcıların dörtte biri, çok miktarda kullanışlı verinin kullanılmadığını belirtmektedir. Veri hacimleri o kadar yüksektir ki manuel analiz imkansızdır ve çoğu eski yazılım sistemi ayak uyduramamaktadır, bu da değerli verilerin atılmasına veya göz ardı edilmesine neden olmaktadır.

Big Data & Analytics’in yüksek hızlı, ölçeklenebilir büyük veri yazılımıyla, CSP'ler daha kısa sürede daha iyi karar almak için tüm verilerini çıkarabilirler. Farklı Big Data ürünleri ve teknikleri, büyük verilerden içgörüler toplamak, hazırlamak, analiz etmek ve sunmak için uçtan uca bir yazılım platformu sağlar. Uygulama alanları arasında ağ performansı izleme, dolandırıcılık tespiti, müşteri kaybı tespiti ve kredi risk analizi yer almaktadır. Big Data & Analytics ürünleri terabaytlarca veriyi işleyecek şekilde ölçeklenebilir, ancak bu tür araçların uygulanması Hadoop gibi yeni nesil bulut tabanlı veritabanı sistemleri veya devasa ölçekli paralel işlemci (KPU vb.) gerektirir.

Bu kurs, CSP'lerin verimlilik kazanımı için yatırım yaptığı ve yeni iş gelir akışları açtığı tüm yeni alanları kapsayan Big Data BI for Telco konusunu ele almaktadır. Kurs, karar vericilerin ve yöneticilerin Big Data BI'ın Telco'daki potansiyelini tam olarak anlamalarını sağlamak için Big Data BI'ın Telco'daki 360 derecelik kapsamlı bir genel bakışını sunacaktır.

Kurs Hedefleri

Kursun ana hedefi, Telecom Business'ün 4 sektöründe (Marketing/Satış, Ağ Operasyonları, Finansal Operasyonlar ve Müşteri İlişkileri Management) yeni Big Data iş zekası tekniklerini tanıtmakdır. Öğrencilere aşağıdakiler tanıtılacaktır:

• Big Data'ya giriş - Big Data'daki 4V (hacim, hız, çeşitlilik ve doğruluk) nedir - Telco perspektifinden oluşturma, çıkarma ve yönetme
• Big Data analitiğinin eski veri analitiğinden nasıl farklı olduğu
• Big Data'nın şirket içi gerekçelendirilmesi - Telco perspektifi
• Hadoop Ekosistemine giriş - Big Data sorunlarını çözmek için ne zaman ve nasıl kullanılacakları konusunda Hive, Pig, SPARC gibi tüm Hadoop araçlarına aşinalık
• Big Data'nın analitik araçlar için nasıl çıkarıldığı - Business Analysis'ün entegre Hadoop gösterge panosu yaklaşımı aracılığıyla veri toplama ve analizindeki sorun noktalarını nasıl azaltabileceği
• Telco için temel içgörü analitiği, görselleştirme analitiği ve tahmin analitiği tanıtımı
• Müşteri kaybı analitiği ve Big Data - Big Data analitiğinin Telco'da müşteri kaybını ve müşteri memnuniyetsizliğini nasıl azaltabileceği - vaka çalışmaları
• Ağ meta verilerinden ve IPDR'den ağ arızası ve hizmet arızası analitiği
• Satış ve operasyonel verilerden finansal analiz - dolandırıcılık, israf ve yatırım getirisi tahmini
• Müşteri edinme sorunu - hedef pazarlama, müşteri segmentasyonu ve satış verilerinden çapraz satış
• Tüm Big Data analitik ürünlerinin tanıtımı ve Telco analitik alanına nasıl uydukları
• Sonuç - Big Data Business Intelligence'yi kuruluşunuzda adım adım nasıl tanıtacağınız

Hedef Kitle

• Ağ operasyonları, Finansal Yöneticiler, CRM Yöneticileri ve Telco CIO ofisindeki üst düzey BT Yöneticileri.
• Telco'daki Business Analistleri
• CFO ofisi yöneticileri/analistleri
• Operasyonel Yöneticiler
• Kalite Güvence Yöneticileri

Bu eğitimi tamamlayan katılımcılar, Data Science ve ilgili teknolojiler, metodolojiler ve araçlar konusunda pratik ve gerçek dünya anlayışına sahip olacaklardır.

Katılımcılar, bu bilgiyi uygulamalı egzersizler aracılığıyla uygulamaya koyma fırsatı bulacaklardır. Grup etkileşimi ve eğitmen geri bildirimi, dersin önemli bir bölümünü oluşturmaktadır.

Kurs, Data Science'un temel kavramlarına bir girişle başlar, ardından Data Science'da kullanılan araçlar ve metodolojilere ilerler.

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Teknik analistler
• BT danışmanları

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 geçin.

The explosion of information and data in today’s world is un-paralleled, our ability to innovate and push the boundaries of the possible is growing faster than it ever has. The role of Data Scientist is one of the highest in-demand skills across industry today.

We offer much more than learning through theory; we deliver practical, marketable skills that bridge the gap between the world of academia and the demands of industry.

This 7 week curriculum  can be tailored to your specific Industry requirements, please contact us for further information or visit the Nobleprog Institute website 

Audience:

This programme is aimed post level graduates as well as anyone with the required pre-requisite skills which will be determined by an assessment and interview. 

Delivery:

Delivery of the course will be a mixture of Instructor Led Classroom and Instructor Led Online; typically the 1st week will be 'classroom led', weeks 2 - 6 'virtual classroom' and week 7  back to 'classroom led'. 

Büyük veri, geleneksel veri işleme uygulama yazılımlarının yetersiz kaldığı kadar hacimli ve karmaşık veri kümeleridir. Büyük veri zorlukları arasında veri yakalama, veri depolama, veri analizi, arama, paylaşım, aktarım, görselleştirme, sorgulama, güncelleme ve bilgi gizliliği yer alır.

This course is meant for Marketing Sales Professionals who are intending to get deeper into application of data science in Marketing/ Sales. The course provides
detailed coverage of different data science techniques used for “upsale”, “cross-sale”, market segmentation, branding and CLV.

Difference of Marketing and Sales - How is that sales and marketing are different?

In very simplewords, sales can be termed as a process which focuses or targets on individuals or small groups. Marketing on the other hand targets a larger group or the general public. Marketing includes research (identifying needs of the customer), development of products (producing innovative products) and promoting the product (through advertisements) and create awareness about the product among the consumers. As such marketing means generating leads or prospects. Once the product is out in the market, it is the task of the sales person to persuade the customer to buy the product. Sales means converting the leads or prospects into purchases and orders, while marketing is aimed at longer terms, sales pertain to shorter goals.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), veri biliminde işbirliğine dayalı geliştirme fikri tanıtılır ve Jupyter'ın "hesaplamalı bir fikrin yaşam döngüsü"nde nasıl kullanıldığı gösterilir. Katılımcılar, Jupyter ekosistemi üzerine kurulu örnek bir veri bilimi projesi oluşturma sürecinde yönlendirilir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Jupyter'ı kurmak ve yapılandırmak, bir ekip deposu oluşturmak ve Git ile entegre etmek.
• Proje işbirliğini sağlamak için Jupyter'ın uzantıları, etkileşimli widget'lar, çok kullanıcılı mod ve daha fazlası gibi özelliklerini kullanmak.
• Jupyter Notebook'ları ekip üyeleriyle oluşturmak, paylaşmak ve düzenlemek.
• Scala, Python, R arasından seçim yaparak, Apache Spark gibi büyük veri sistemlerine karşı kod yazmak ve yürütmek, tüm bunlar Jupyter arayüzü üzerinden.

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 eğitim programının ilk bölümünde, MATLAB'ın hem bir dil hem de bir platform olarak temel ilkelerini ve işlevlerini ele alıyoruz. Bu tartışmaya MATLAB sözdizimi, diziler ve matrisler, veri görselleştirme, betik geliştirme ve nesne yönelimli ilkeler de dahil edilmiştir.

İkinci bölümde, MATLAB'ın veri madenciliği, makine öğrenimi ve öngörülü analiz için nasıl kullanılacağını gösteriyoruz. Katılımcılara MATLAB'ın yaklaşımının ve gücünün net ve pratik bir perspektifini sunmak için, MATLAB kullanımını elektronik tablolar, C, C++ ve Visual Basic gibi diğer araçlarla karşılaştırıyoruz.

Eğitimin üçüncü bölümünde, katılımcılar veri işleme ve rapor oluşturmayı otomatikleştirerek çalışmalarını nasıl kolaylaştıracaklarını öğrenirler.

Kurs boyunca, katılımcılar öğrendikleri fikirleri bir laboratuvar ortamında uygulamalı egzersizlerle pekiştireceklerdir. Eğitimin sonunda, katılımcılar MATLAB'ın yeteneklerine dair kapsamlı bir anlayışa sahip olacak ve gerçek dünya veri bilimi problemlerini çözmek ve otomasyon yoluyla çalışmalarını kolaylaştırmak için bunu kullanabileceklerdir.

İlerlemenizi ölçmek için kurs boyunca değerlendirmeler yapılacaktır.

Kurs Formatı

• Kurs, teorik ve pratik egzersizler, vaka tartışmaları, örnek kod incelemesi ve uygulamalı uygulamaları içerir.

Not

• Uygulama oturumları, önceden düzenlenmiş örnek veri rapor şablonlarına dayanacaktır. Özel gereksinimleriniz varsa, lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level data analysts, developers, or aspiring data scientists who wish to apply machine learning techniques in Python to extract insights, make predictions, and automate data-driven decisions.

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

• Understand and differentiate key machine learning paradigms.
• Explore data preprocessing techniques and model evaluation metrics.
• Apply machine learning algorithms to solve real-world data problems.
• Use Python libraries and Jupyter notebooks for hands-on development.
• Build models for prediction, classification, recommendation, and clustering.

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.

Python, finans sektöründe büyük popülerlik kazanan bir programlama dilidir. En büyük yatırım bankaları ve hedge fonları tarafından benimsenen Python, temel ticaret programlarından risk yönetimi sistemlerine kadar geniş bir yelpazedeki finans uygulamalarını oluşturmak için kullanılmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Python'yi kullanarak finansla ilgili belirli sorunları çözmek için pratik uygulamalar geliştirmeyi öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python programlama dilinin temellerini anlayabilecektir
• Python ile finans uygulamaları oluşturmak için en iyi geliştirme araçlarını indirebilecek, kurabilecek ve bakımını yapabilecektir
• Çeşitli kaynaklardan (CSV, Excel, veritabanları, web vb.) finansal verileri düzenlemek, görselleştirmek ve analiz etmek için en uygun Python paketlerini ve programlama tekniklerini seçebilecek ve kullanabilecektir
• Varlık tahsisi, risk analizi, yatırım performansı ve daha fazlası ile ilgili sorunları çözebilecek uygulamalar oluşturabilecektir
• Python uygulamasında sorun giderebilecek, entegre edebilecek, dağıtabilecek ve optimize edebilecektir

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Analistler
• Kantitatif Analistler

Kurs Formatı

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

Not

• Bu eğitim, finans profesyonellerinin karşılaştığı temel sorunlara çözümler sunmayı amaçlamaktadır. Ancak, eklemek veya daha ayrıntılı açıklamak istediğiniz belirli bir konu, araç veya teknik varsa, lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitim kursu, katılımcıların Veri Analitiği ile Web Uygulama Geliştirme konusunda Python Programming kullanarak hazırlanmalarına yardımcı olacaktır. Bu tür veri görselleştirmesi, en üst düzey Management karar alma süreçlerinde harika bir araçtır.

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.

Wolfram Sistemi'nin entegre ortamı, onu veri analiz ve sunumu için verimli bir araç haline getirir. Bu kurs, analize yönelik Wolfram Dili'nin istatistiksel hesaplama, görselleştirme, veri içe ve dışa aktarma ve otomatik rapor oluşturma gibi yönlerini kapsamaktadır.