Tableau Mimarlar İçin Sunucu Eğitimi

Bu kurs, insan algısını anlamanıza ve bu bilgiyi en iyi derinlemeler sunmak için nasıl kullanabileceğinizi öğretecek. Tasarım teorisine, Gestalt Kanunları, öne çıkan nitelikler ve kapsayıcılık dahil olmak üzere çeşitli konularda bilgilendirileceksiniz. Keşifsel ve açıklayıcı analiz arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları anlamaya çalışacaksınız. Grafiğin kullanımını keşfedecek ve hangisinin en uygun olduğunu seçmek için nasıl çalışılacağını öğreneceksiniz. Kursun sonunda, Tableau yazılımı kullanılarak oluşturulan görselleştirmelere tasarım ilkelerini uygulama konusunda bilgileneceksiniz.

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.

Kurs boyunca yapabilecekleriniz:

Bu, Tableau kullanıcıları için başlangıç seviyesi bir kurs; veriyle çalışmak isteyen herkese yönelik olup, Tableau'deki ana işlevleri kullanmanıza yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

• Verilere bağlanın.
• Veri kaynağınuzu düzenleme ve kaydetme.
• Tableau terimlerini anlama.
• Güçlü görselleştirmeler oluşturmak için etkili bir şekilde Tableau arayüzünü/kararnamelerini kullanma.
• Temel hesaplamaları oluşturma, bu arada temel aritmetik hesaplamalar, özel toplamlar ve oranlar, tarih hesapları ve hızlı tablo hesaplamaları dahil.
• Veriyi aşağıdaki görselleştirme tipleri kullanarak temsil etme:
  • Çapraz tablolar
  • Coğrafi haritalar
  • Isı haritaları
  • Ağaç haritaları
  • Pasta grafikleri ve çubuk grafikleri
  • İki eksen ve farklı işaret tipleriyle birleştirilmiş grafikler
  • Vurgu Tabloları
  • Yay Grafiği (Scatter Plot)
• Görselleştirmeleri paylaşmak için panolar oluşturma.

Tableau, insanların veriyi görebilmesine ve anlamasına yardımcı olur.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

Bu eğitmenle canlı eğitim (Türkiye'da çevrimiçi veya yerel olarak) R ile Tableau için programlama yapmak isteyen veri bilimcilerine yönelik olacak.

• R ile Tableau analizlerini uygula.
• Öğrenme algoritmalarını kullanarak değerleri Tableau'e döndür.
• R işlevlerini Tableau içinde yap ve görselleştir.
• İş operasyonları için veri tabanlı kararlarla Make.

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 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), 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), 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, verileri görüp anlamayı kolaylaştırır.

Tableau, insanlara veriyi görselleştirmek ve anlamak 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.