Six Sigma DMAIC Siyah Şerit Eğitimi

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta seviye gelişmiş R kullanıcılarına daha hızlı iş akışları oluşturmayı, kod kalitesini artırmayı ve daha karmaşık analiz görevleriyle çalışmayı hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek: yeniden kullanılabilir fonksiyonlar oluşturmak, veri iş akışlarını geliştirmek, kodda hata ayıklamak ve performansı optimize etmek, tekrarlanabilir raporlar üretmek.

Big Data, büyük veri kümelerini depolamak ve işlemek için tasarlanmış çözümleri ifade eden bir terimdir. Başlangıçta Google tarafından geliştirilen bu Big Data çözümleri, zamanla gelişmiş ve birçok açık kaynaklı benzer projeye ilham vermiştir. R, finans sektöründe popüler bir programlama dilidir.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesindeki veri analistlerinin R programlamasını kullanarak veriyi manipüle etmelerini, temel veri analizi yapmasını ve içgörüler için etkileyici görselleştirmeler oluşturmasını hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• R Programlama'nın temellerini anlayabilecekler.
• Temel veri bilimi süreçlerini uygulayabilecekler.
• Verinin görsel temsillerini oluşturabilecekler.

Veri analitiği, günümüzde iş dünyasında hayati bir araçtır. Süre boyunca pratik veri analizi becerilerinin geliştirilmesine odaklanacağız. Amacımız, delegelere sorulara kanıt temelli cevaplar vermeyi sağlamaktır: 

Ne oldu?

• veri işleme ve analizi
• bilgilendirici veri görselleştirmelerinin oluşturulması

Ne olacak?

• gelecekteki performansın öngörülmesi
• öngörülerin değerlendirilmesi

Ne olması gerekiyor?

• veriyi kanıt temelli işletme kararlarına dönüştürme
• süreçlerin optimize edilmesi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bu araçları kullanarak verileri temizlemek, analiz etmek, istatistiksel projeksiyonlar yapmak ve anlamlı görselleştirmeler oluşturmak isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri analizi için Python, R, Power Query ve Power BI'nin temellerini anlayabilecektir.
• Python ve Power Query kullanarak veri kümelerini temizleyip düzenleyebilecektir.
• R ile istatistiksel analizler ve projeksiyonlar gerçekleştirebilecektir.
• Power BI ile profesyonel panolar ve raporlar oluşturabilecektir.
• Birden fazla kaynaktan gelen verileri etkili bir şekilde entegre edip analiz edebilecektir.

R istatistiksel hesaplama, veri analitiği ve grafik için çok popüler, açık kaynaklı bir ortamdır. Bu kurs, öğrencilerine R programlama dilini tanıtır. Dili temellere, kütüphanelere ve ileri düzey konseptlere odaklanmaktadır. Gerçek dünya verileriyle ileri seviye veri analitiği ve grafik oluşturma.

Hedef Kitle

Geliştiriciler / veri analistleri

Süre

3 gün

Format

Dersler ve pratik uygulamalar

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) herhangi birinin temel ekonometrik analiz ve modelleme prensiplerini öğrenmeyi ve öğrendiklerini pekiştirmeyi hedef almaktadır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ekonometrinin temellerini öğrenmek ve anlamak.
• Eviews ve risk simülatörlerini kullanmak.

Bu eğitmen destekli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta seviye veri analisti ve iş profesyonellerine yönelik olup, R kullanarak zaman serisi tahmini yapma ve veri analiz akışlarını otomasyonlama konusunda bilgi sahibi olan kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• R'deki tahmin tekniklerinin temellerini anlamak.
• Zaman serisi analizi için üstel yumuşatma ve ARIMA modellerini uygulamak.
• ‘forecast’ paketi kullanarak doğru tahmin modelleri oluşturmak.
• İş ve araştırma uygulamaları için tahmin akışlarını otomasyonlamak.

Bu eğitmen liderli, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) veri bilimcilerinin KNIME için Python ve R programlamayı öğrenebilmeleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• KNIME'de makine öğrenimi modellerini planlamak, oluşturmak ve dağıtmak.
• Operasyonlar için veri odaklı kararlar almak.
• Uçtan uca veri bilimi projeleri gerçekleştirmek.

R Markdown, yürütlenebilir R kodunu anlatıcı metinle birleştirerek dinamik ve yeniden üretilebilir belgeler oluşturabilecek bir yazma Framework'idir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), otomasyonlu, dinamik raporları iç dokümantasyon, araştırma yayınları veya web yayını için R Markdown kullanmak isteyen başlangıç seviyesinden orta düzeyde R kullanıcılarına yönelik olabilir.

Eğitim sonunda katılımcılar şu kabiliyetlere sahip olacaktır:

• Yerleştirilmiş R kod parçacıkları ve biçimlendirilmiş metin ile R Markdown belgeleri oluşturmak.
• HTML, PDF ve Word dahil olmak üzere birden fazla biçimde çıktı üretmek.
• Parametreleştirilmiş raporlar ve koşullu Mantık kullanarak dinamik içerik oluşturmak.
• Kağıt dışı sunum için belge görünümünü temas, şablon ve LaTeX ile özelleştirmek.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Bir sürü alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Shiny, kullanıcıların JavaScript veya karmaşık web çerçevelerini bilmeye gerek kalmadan R'den etkileşimli ve dinamik web uygulamaları oluşturabilmeleri için tasarlanmış bir R paketidir.

Bu eğitimcili, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeydeki R kullanıcılarına Shiny kullanarak özel web uygulamaları oluşturmak ve dağıtmak için veri görselleştirme, kullanıcı etkileşimi ve raporlama konularında rehberlik eder.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Shiny ve R kullanarak etkileşimli web uygulamaları oluşturacaklardır.
• Tepkiselli içeren ve dinamik girdilere sahip kullanıcı arayüzleri tasarlayacaklardır.
• Shiny uygulamalarına veri görselleştirme ve raporlama özelliklerini ekleyeceklerdir.
• Shiny Server veya Posit Cloud aracılığıyla Shiny uygulamalarını yerel olarak veya çevrimiçi olarak dağıtabileceklerdir.

Eğitim Biçimi

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

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (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.

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.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı Türkiye eğitim (çevrimiçi veya yerinde) Tableau için R programlamak isteyen veri bilimciler için düzenlenmiştir.

• Tableau analitiği ile R kullanarak uygulama.
• R'deki öğrenme algoritmalarıyla Tableau'ya değerlerin geri döndürülmesi.
• Tableau'da R fonksiyonlarını yapılandırma ve görselleştirme.
• İş işlemlerinde veri odaklı kararlar alma.