Tableau ve R Programlama ile Veri Bilimi 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 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 liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), karmaşık veri analizi, işleme ve görselleştirme gerçekleştirmek için SQL, Python ve Tableau'i kullanmak ve entegre etmek isteyen veri bilimcileri ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• SQL, Python ve Tableau ile veri analizi gerçekleştirmek için gerekli ortamı kurmak.
• Yazılım entegrasyonunun temel kavramlarını (veri, sunucular, istemciler, API'ler, uç noktalar vb.) anlamak.
• Python ve SQL'nin temellerini tazelemek.
• Python'de veri ön işleme teknikleri gerçekleştirmek.
• Python ve SQL'yi veri analizi için nasıl bağlayacaklarını öğrenmek.
• Tableau ile anlamlı veri görselleştirmeleri ve çizelgeler oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ham verileri grafiksel gösterimler (örneğin çizelgeler, grafikler, haritalar ve tablolar) aracılığıyla anlamlı bilgilere dönüştürmek isteyen yeni başlayan ve orta seviyedeki veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli veri kaynaklarına (Excel, CSV, veritabanları, bulut tabanlı) bağlanacak ve canlı ve çıkarım bağlantıları arasındaki farkları anlayacaklardır.
• Verileri analiz için hazırlayacak ve temizleyecek, alan adlarını yeniden adlandıracak, boş değerleri işleyecek ve birleştirmeler ve harmanlamalar aracılığıyla veri kümelerini birleştireceklerdir.
• Temel görselleştirmeler (tablolar, çubuk grafikler, çizgi grafikler ve haritalar) oluşturacak ve veri sunumlarını iyileştirmek için filtreler uygulayacaklardır.
• Orta seviyedeki görselleştirmeler (coğrafi haritalar, çift eksenli grafikler) geliştirecek ve analizi geliştirmek için hiyerarşileri, grupları ve kümeleri kullanacaklardır.
• Kullanıcı girdilerine ve mantıksal işlevlere dayalı dinamik ve özelleştirilmiş görselleştirmeler oluşturmak için hesaplanmış alanlar ve parametreler oluşturacaklardır.
• Tutarlı bir anlatı oluşturmak için birden çok görselleştirme ve filtre içeren etkileşimli panolar ve hikayeler tasarlayacaklardır.

Tableau Explorer, Tableau Cloud'da kullanıcıların panolarla etkileşim kurması, filtre uygulamaları yapması, görünümleri oluşturmaları ve yayınlanan veri kaynaklarını kullanarak takımlarıyla işbirliği yapmaları için tasarlanmış bir lisans seviyesidir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerli) temel düzeyden orta düzeylere kadar olan iş kullanıcılarına yönelik olup, Tableau Explorer kullanarak verilerle etkileşim kurmayı ve keşfetmeyi öğrenmek isteyenler için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şu becerilere sahip olacaktır:

• Tableau panolarını ve paylaşılmış çalışma kitaplarını güvenle gezinebilme.
• Panodan filtre uygulamaları yapma, inceleme yapma ve veri dışa aktarma.
• Veri değişikliklerine dayalı kaydedilmiş görünümleri ve özel uyarıları oluşturma.
• Yorumlar, abonelikler ve paylaşılan görünümler kullanarak takım üyeleriyle işbirliği yapma.

Eğitim Formatı

• Keskin ders anlatımı ve gösterim.
• Paylaşılmış panolar ve yayınlanan içerikler kullanarak elle çalıştırılan egzersizler.
• Tableau Cloud'da rehberli keşiflerle gerçek zamanlı uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin ve düzenleme yapın.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) orta seviye dijital forensik ve siber güvenlik profesyonellerinin Tableau Forensic Imager'ı dijital forensic amaçları için kullanmak konusunda kapsamlı bir anlayış ve pratik beceriler edinmelerine yöneliktir.

• Soruşturmalar da dijital forensik imajların rolü ve öneminini anlamak.
• Tableau Forensic Imager'ı forensik açıdan güvenilir imajlar almak için kullanabilmek.
• Dijital kanıtın işleme ve korunması konusunda en iyi uygulamaları uygulamak.
• Yazılım arayüzünü kullanarak, imaj alma görevlerini yapılandırma, yürütme ve yönetme.
• İmajların bütünlüğünü ve mahkeme tarafından kabul edilebilirliğini sağlamak için analiz ve doğrulama yapmak.

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), veri hazırlama ve görselleştirme zorluklarını ele almak için Tableau Prep Builder ve temel eşleme işlevleri konusunda pratik bilgi edinmek isteyen yeni başlayan ve orta seviyedeki veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bulut tabanlı ve yerel dosyalar dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarına bağlanmak ve canlı ve çıkarılmış veri bağlantılarını yönetmek.
• Daha iyi analiz için farklı kaynaklardan birden çok veri kümesini birleştirmek üzere gelişmiş birleştirme tekniklerini kullanarak veri füzyonu ve birleştirmesi gerçekleştirmek.
• Hesaplanmış alanlar oluşturmak ve verileri dinamik olarak manipüle etmek ve analiz etmek için işlemler gerçekleştirmek.
• Hazırlanan verileri Tableau Server veya Tableau Online'a yayınlamak ve güncellemek, böylece otomatik güncellemeler ve planlama sağlamak.
• Dolgu haritaları, yoğunluk haritaları ve çift eksenli haritalar dahil olmak üzere coğrafi verilerle temel ve gelişmiş haritalar oluşturmak.
• Etkileşimli, ayrıntılı coğrafi görselleştirmeler oluşturarak gerçek dünya iş sorunlarını çözmek için eşleme tekniklerini uygulamak.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) gelişmiş düzeydeki veri profesyonellerine yönelik olup, karmaşık görselleştirmeler oluşturmak, panoları optimize etmek ve gelişmiş veri analizi gerçekleştirmek isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımciler: gelişmiş kullanım için Tableau'yu kurma ve yapılandırma, karmaşık hesaplamalar oluşturma, etkileşimli panolar tasarlama ve performansı optimize etme yeteneğini kazanacaklardır.

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.