Data Analysis ile SQL, Python ve Tableau Eğitimi

Bu kurs, insan algısını ve en iyi bilgileri sunmak için bunu nasıl kullanacağınızı öğretir. Gestalt Yasaları, dikkat öncesi özellikler ve kapsayıcılık dahil olmak üzere tasarım teorisiyle tanışacaksınız. Ayrıca keşifsel ve açıklayıcı analiz arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları anlayacaksınız. Grafiklerin kullanımını keşfedecek ve en uygun olanı nasıl seçeceğinizi öğreneceksiniz. Kursun sonunda, tasarım ilkelerini Tableau yazılımı kullanılarak oluşturulan görselleştirmelerde nasıl uygulayacağınızı bileceksiniz.

Bu Tableau kullanıcıları için başlangıç seviyesinde bir kurstur; veriyle çalışmak isteyen herkes için tasarlanmıştır ve Tableau'deki temel işlevleri kullanmanıza yardımcı olmayı amaçlar.

Kurs boyunca şunları yapabileceksiniz:

• Verilerinize bağlanacaksınız.
• Bir veri kaynağını düzenleyip kaydedebileceksiniz.
• Tableau terminolojisini anlayacaksınız.
• Güçlü görselleştirmeler oluşturmak için Tableau arayüzünü / paradigmasını kullanabileceksiniz.
• Temel aritmetik hesaplamalar, özel toplamalar ve oranlar, tarih hesaplamaları ve hızlı tablo hesaplamaları dahil olmak üzere temel hesaplamalar oluşturabileceksiniz.
• Verilerinizi aşağıdaki görselleştirme türlerini kullanarak temsil edebileceksiniz:
  • Çapraz tablolar
  • Coğrafi haritalar
  • Isı haritaları
  • Ağaç haritaları
  • Pasta grafikler ve çubuk grafikler
  • Farklı işaret türleriyle çift eksenli ve birleşik grafikler
  • Vurgulu Tablolar
  • Saçılım Grafikleri
• Görselleştirmeleri paylaşmak için panolar oluşturabileceksiniz.

Tableau, insanların verileri görmesine ve anlamasına yardımcı olur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), R programlama diliyle Tableau üzerinde çalışmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• R ile Tableau analizlerini uygulayabilecektir.
• Öğrenme algoritmalarını R ile kullanarak Tableau'a değer döndürebilecektir.
• R fonksiyonlarını Tableau içinde yapılandırabilecek ve görselleştirebilecektir.
• İş operasyonları için Make veri odaklı kararlar alabilecektir.

Bu Türkiye konumundaki, eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Tableau'nin yeteneklerini kuruluşlarının özel ihtiyaçlarına uyacak şekilde nasıl genişleteceklerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tableau'yi (Masaüstü, Sunucu, Çevrimiçi) kurmak ve yapılandırmak.
• Tableau ile geliştirmenin temellerini anlamak.
• Tableau ile veri görselleştirmeleri ve etkileşimler oluşturmak ve yayınlamak.
• Tableau'nin geliştirici araçlarını ve API'lerini kullanarak Tableau'nin yeteneklerini kuruluşları için özelleştirmek ve genişletmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), dijital adli tıp ve siber güvenlik alanında orta seviyede profesyonellere yöneliktir. Amaç, Tableau Forensic Imager'ı dijital adli tıp amaçları için kullanmada kapsamlı bir anlayış ve pratik beceriler kazandırmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dijital adli tıp görüntülemenin soruşturmalardaki rolünü ve önemini anlayabilecektir.
• Tableau Forensic Imager'ı kullanarak adli olarak güvenilir görüntüler elde edebilecektir.
• Dijital delilleri işleme ve koruma konusunda en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.
• Yazılım arayüzünde gezinebilir, görüntüleme görevlerini yapılandırabilir, yürütebilir ve yönetebilir.
• Adli görüntüleri analiz edebilir ve doğrulayarak bütünlüğünü ve mahkemede kabul edilebilirliğini sağlayabilir.

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

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri kaynaklarına bağlanmak.
• Bir veri kaynağını düzenlemek ve kaydetmek.
• Tableau terminolojisini anlamak.
• Güçlü görselleştirmeler oluşturmak için Tableau arayüzünü / paradigmasını kullanmak.
• Aritmetik hesaplamalar, özel toplamalar ve oranlar, tarih matematiği ve tablo hesaplamaları dahil olmak üzere hesaplamalar oluşturmak.
• Verilerinizi farklı görselleştirme türlerini kullanarak temsil etmek.
• Görselleştirmeleri paylaşmak için panolar oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), verileri hazırlamak ve şekillendirmek isteyen veri analistlerine yöneliktir ve Tableau Prep Builder kullanır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tableau Prep'i kurmak.
• Data Science İş Akışını anlamak ve uygulamak.
• Excel ve veritabanları gibi çeşitli kaynaklardan veri okumak.
• Tableau Desktop'ta analiz için verileri hazırlamak, şekillendirmek ve örneklemek.
• Verileri keşfetmek ve doğrulamak.
• Tableau Prep akışları oluşturmak ve yayınlamak.

Tableau, iş zekası ve veri görselleştirme aracıdır. Python ise geniş bir yelpazede istatistiksel ve makine öğrenimi teknikleri için destek sağlayan yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Tableau'nin veri görselleştirme gücü ve Python'nın makine öğrenimi yetenekleri bir araya geldiğinde, geliştiricilerin çeşitli iş senaryoları için gelişmiş veri analitiği uygulamalarını hızla oluşturmasına yardımcı olur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar Tableau ve Python'yı birleştirerek gelişmiş analitikler gerçekleştirmeyi öğreneceklerdir. Tableau ve Python'nın entegrasyonu TabPy API aracılığıyla yapılacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TabPy API kullanarak Tableau ve Python'yı entegre edin
• Birkaç satır Python koduyla karmaşık iş senaryolarını analiz etmek için Tableau ve Python'nın entegrasyonunu kullanın

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Veri bilimciler

Kurs Formatı

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Tableau sunucusunu kurmak, yapılandırmak, yönetmek ve bakımını yapmak isteyen orta ve ileri düzey veri mimarları için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tableau Sunucu mimarisine dair derinlemesine bir anlayışa sahip olmak.
• Tableau Sunucu süreçlerini ve işlevlerini anlamak.
• Tableau Sunucuyu görevleri otomatikleştirmek için kullanmak.
• Tableau Sunucuyu yapılandırmak ve yönetmek.
• Tableau Sunucuyu yüksek kullanılabilirlik ve ölçeklenebilirlik için kurmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), veri bilimcileri ve analistleri için tasarlanmıştır; veri görselleştirme ve analiz için Tableau araçlarını kullanmayı öğrenmek isteyen, başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan katılımcılara yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir: Birden çok veri kaynağını bağlamak. Temel veri görselleştirmeleri oluşturmak. Veri analizi için temelden gelişmiş hesaplamaları kullanmak. Grafikler ve görselleştirmeler kullanmak için en iyi uygulamaları öğrenmek.

Bu kurs, Tableau'ü daha önce hiç kullanmamış veya bilgileri tazelemek isteyen öğrenciler için tasarlanmıştır. İlk görselleştirmenizi oluşturmanız için gerekli adımlarda size rehberlik edecektir. Ayrıca, Tableau görselleştirmelerinize temel tasarım ilkelerini nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Kursun sonunda, içgörülerinizi oluşturabilecek ve daha geniş bir kitleyle paylaşabileceksiniz.

Tableau, insanların verileri görmesine ve anlamasına yardımcı olur.

Tableau, insanların verileri görmesine ve anlamasına yardımcı olur.

Bu, Tableau yeni başlayanlar için ilgi çekici bir 4 günlük kurstur. Bu kurs sırasında, tüm Tableau özelliklere aşina olacak ve verileri nasıl oluşturacağınızı ve başkalarıyla nasıl paylaşacağınızı öğreneceksiniz. Kurs, veri bağlantısı, hesaplama oluşturma, grafik seçimi, gösterge paneli oluşturma ve çalışmalarınızı yayınlama dahil tüm adımlarda size rehberlik edecektir.

Kurs, her konuya ayrılmış derslerden ve ardından pratik egzersizlerden oluşmaktadır. Kurs, 30 dakikalık bir test ve 60 dakikalık bir proje ödevi ile sona erecektir.

Kursun Hedefleri:

• Tableau arayüzüne aşina olun.
• Verilerinize bağlanın ve üzerinde çalışın.
• Tableau özelliklerini kullanın.
• İçgörülü bir görselleştirme oluşturun.
• Çalışmalarınızı daha geniş bir kitleyle paylaşın.

Kurs Formatı:

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve pratik.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.
• Kursun sonunda bilgi testi ve uygulamalı proje.