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.

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.

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.

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.

Türkiye'de verilen bu eğitmen yönetimli, canlı eğitim (online veya yüz yüze), ham verileri grafikler, çizelgeler, haritalar ve tablolar gibi görsel temsiller aracılığıyla anlamlı içgörülere dönüştürmeyi isteyen başlangıç düzeyinden orta düzeye kadar veri analistleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Çeşitli türlerdeki veri kaynaklarına (Excel, CSV, veritabanları, bulut tabanlı) bağlanmanın yanı sıra canlı ve çıkarma bağlantıları arasındaki farkları anlayacaktır.
• Alan adlarını yeniden isimlendirmek, boş değerleri yönetmek ve birleştirmeler ile karışımlar aracılığıyla veri kümelerini birleştirerek analize hazırlanacak ve veriler temizlenecektir.
• Tablolar, çubuk grafikler, çizgi grafikler ve haritalar gibi temel görselleştirmeler oluşturup, veri sunumlarını iyileştirmek için filtreler uygulayacaktır.
• Coğrafi haritalar, çift eksenli grafikler gibi orta düzeyde görselleştirmeler geliştirecek; analizleri desteklemek için hiyerarşiler, gruplar ve kümeler kullanacaktır.
• Kullanıcı girdileri ve mantık işlevlerine dayalı dinamik ve özelleştirilmiş görselleştirmeler oluşturmak için hesaplanmış alanlar ve parametreler oluşturacaktır.
• Çoklu görselleştirmeler ve filtreleri dahil ederek tutarlı bir hikaye anlatımı sunan etkileşimli paneller ve hikayeler tasarlayacaktır.

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.