Türkiye Merkezli İş Zekası Eğitimleri

WrenAI, organizasyonlara statik panoların ötesine geçerek sohbetli analitikler ve derlenmiş üretken BI'ye geçmeyi sağlar. Bu geçiş, dikkatli bir uygulama planlaması, varlıkların aktarılması ve etkili değişimin yönetimi gerektirir.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyde BI ve veri platformu profesyonellere yönelik olup, WrenAI ile eski BI sistemlerini modernize etmek isteyenlere hitap eder.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Eski BI ortamlarını değerlendirebilir ve modernleşme fırsatlarını tespit edebilir.
• Statik panoların WrenAI'a aktarılması planı ve yürütülebilir.
• Sohbetli analitikleri ve derlenmiş GenBI yeteneklerini benimsebilir.
• BI modernizasyonu için organizasyonel değişimi yönetebilir.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Aktarım ve benimseme planlaması ile el ile egzersizler.
• Sohbetli analitikler ve derlenmiş GenBI ile uygulamalı laboratuvarlar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), verilerini analiz süreçlerine yapay zekayı etkin bir şekilde entegre etmek isteyen yeni başlayan seviyedeki finans analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Finans sektörüne özgü veri analizinde yapay zekanın uygulanmasını anlayabilecektir.
• Finansal analiz için öngörücü ve reçeteli modeller oluşturma becerileri geliştirebilecektir.
• Finansal veri işleme için makine öğrenimi algoritmalarını nasıl uygulayacaklarını öğrenebilecektir.
• Veri görselleştirmeyi geliştirecek ve karar verme için karmaşık yapay zeka odaklı içgörüleri yorumlayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Amazon QuickSight kullanarak panolar oluşturmak, yönetmek ve yönetmek isteyen orta düzeydeki veri ve iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Amazon QuickSight'ın avantajlarını, kullanım alanlarını ve temel özelliklerini anlayabilecektir.
• QuickSight'ı birden çok veri kaynağına bağlamayı ve etkileşimli veri görselleştirmeleri ve panolar oluşturmayı öğrenebilecektir.
• QuickSight'ta güvenlik ve erişim kontrollerini uygulayabilecektir.
• Gelişmiş veri içgörüleri için QuickSight'a yerleşik makine öğrenimi yeteneklerini kullanabilecektir.
• İş içgörülerini çıkarmak ve görselleştirmek için QuickSight panolarını tasarlayabilecek, oluşturabilecek ve özelleştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), iş zekası raporlarını etkili bir şekilde oluşturmak ve dağıtmak için BIRB'i kullanmak isteyen orta düzeydeki veri ve iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• BIRB çerçevesinin mimarisini ve bileşenlerini anlayabilmek.
• BIRB Rapor Tasarımcısı'nı kullanarak bilgilendirici, dinamik raporlar tasarlamak ve oluşturmak.
• Raporlara iş mantığı eklemek için BIRB'nin betik özelliklerini kullanmak.
• BIRB raporlarını web uygulamaları ve bağımsız uygulamalar içinde optimize etmek ve dağıtmak.

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 eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), değerli içgörüler elde etmek için Oracle BI'ı kullanmak isteyen, başlangıç seviyesindeki iş analistleri ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Oracle BI arayüzünde etkili bir şekilde gezinebilir ve kullanabilirler.
• İş ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş raporlar ve panolar oluşturabilirler.
• Çeşitli BI araçlarını kullanarak geçici analizler yapabilirler.
• Kapsamlı veri keşfi için gelişmiş özellikleri kullanabilirler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), anlamlı içgörüler elde etmek için SAS BI'ın gücünden yararlanmak isteyen başlangıç seviyesindeki iş analistleri ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• SAS BI arayüzünde etkili bir şekilde gezinebilecek ve kullanabilecekler.
• İş ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş raporlar ve panolar oluşturabilecekler.
• Çeşitli BI araçlarını kullanarak geçici analizler yapabilecekler.
• Kapsamlı veri keşfi için gelişmiş özelliklerden yararlanabilecekler.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), ham verileri anlamlı içgörülere dönüştürmek için SAP BusinessObjects BI kullanma konusunda temel beceriler edinmek isteyen yeni başlayan seviyedeki iş analistleri ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• SAP BusinessObjects BI arayüzünde gezinebilecek ve kullanabilecek.
• İş raporları ve panolar oluşturup özelleştirebilecek.
• Çeşitli BI araçlarını kullanarak geçici analizler gerçekleştirebilecek.
• Derinlemesine veri keşfi için gelişmiş özellikleri kullanabilecek.

Google Sheets, gerçek zamanlı işbirliğini, veri organizasyonunu ve analizini destekleyen güçlü bir bulut tabanlı elektronik tablo aracıdır.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) başlangıç seviyesine sahip profesyonellerin Google Sheets’in gelişmiş özelliklerini kullanarak verimliliklerini ve işbirliklerini maksimize etmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımciler şunları yapabilecekler:

• Google Sheets’in temel özelliklerine erişip kullanabilmek.
• Filtreleme, sıralama ve biçimlendirme araçlarını kullanarak veriyi etkili bir şekilde yönetebilmek.
• İş senaryoları için esasal ve gelişmiş formülleri uygulayabilmek.
• Raporlama ve işbirliği için grafikler, panolar ve yeniden kullanılabilir şablonlar oluşturabilmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Google Sheets’ta elden geçiren alıştırmalar ve uygulamalar.
• Hayatın gerçek örnekleri ve işbirliği etkinlikleri.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Pentaho Data Integration, kurumsal seviyede ETL ve veri hatları tasarımını içeren kapsamlı bir platformdur.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ileri düzey mühendislerin yüksek performanslı, kurumsal ölçekli ve çok otomatikleştirilmiş PDI çözümlerini yönetmeyi öğrenmek için tasarlanmıştır.

Bu kursu tamamladıktan sonra, öğrenciler:

• İleri seviye orkestrasyonla büyük ölçekli ETL hatları tasarlamaya hazır olacaklar.
• Karmaşık dönüştürmeleri yüksek performans için optimize edebilecekler.
• Betik yazmayı, otomasyonu ve hibrit entegrasyon desenlerini uygulayabilecekler.
• Dayanıklı, bakımı kolay, üretim için hazır iş akışları tasarlama becerilerine sahip olacaklar.

Eğitim Formatı

• Uzman lider gösterimler ve mimari tartışmalar.
• İleri düzey gerçek dünya ETL zorlukları üzerinde kapsamlı laboratuvar çalışmaları.
• Üretim benzeri ortamda elden geçirme geliştirme.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimde özel bir sürümünüz gerekiyorsa, bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Looker Studio içinde gelişmiş veri entegrasyonu ve görselleştirme tekniklerinde ustalaşmak isteyen orta seviyedeki katılımcılara yöneliktir ve çeşitli veri kaynaklarını nasıl bağlayacaklarını, ilgi çekici panolar tasarlayacaklarını ve daha iyi iş kararları almak için raporlama iş akışlarını nasıl otomatik hale getireceklerini öğrenmelerini sağlar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Birden çok veri kaynağını Looker Studio ile bağlayıp entegre etmek.
• Özel ölçümler ve uyarlanmış analizler için hesaplanmış alanlar oluşturmak.
• Etkileşimli filtreler ve grafikler dahil olmak üzere gelişmiş görselleştirmeler tasarlamak.
• Gerçek zamanlı veri güncellemeleri için raporlama iş akışlarını otomatik hale getirmek.
• Görsel hikaye anlatımı ve rapor özelleştirmesi için en iyi uygulamaları uygulamak.

Alteryx Designer, kullanıcıların kodlamayı çok az kullanarak veri akışlarını birleştirmesine, dönüştürmesine ve otomatikleştirmesine olanak tanıyan görsel veri hazırlama ve analitik platformudur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar profesyonellerin pratik Alteryx becerilerini öğrenmelerine yöneliktır. Bu beceriler, veri hazırlama, birleştirme, temel analiz ve iş akışı otomatikleştirilmesini içerir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Genel veri hazırlama görevleri için Alteryx iş akışları oluşturabilirler.
• Farklı kaynaklardan ve biçimlerden veriyi birleştirebilir ve parçalayabilirler.
• Kullanılabilir mantığı kapsüllemek için standart makrolar oluşturma ve kullanma.
• En iyi uygulama teknikleri kullanarak iş akışlarını düzenleyebilir ve otomatikleştirebilirler.

Kurs Formatı

• Etkileşimli sunum ve gösterim.
• Alteryx Designer ve örnek veriler kullanarak pratik alıştırmalar.
• Pratik miniprojeler ve iş akışı otomatikleştirme görevleri.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde) yeni başlayan seviyeden ileri seviyeye kadar danışmanlara ve finans profesyonellerine yöneliktir. Amaçları, Cognos Analytics sertifikasına hazırlanmak ve hesap ödemeleri, hazine ve giderler dahil olmak üzere finansal veri analizinde uzmanlık kazanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Cogros Analytics arayüzünde verimli bir şekilde gezinebilir ve kullanabilirler.
• Finansal raporlar ve panolar geliştirebilir ve özelleştirebilirler.
• Veri modellerini yönetebilir ve sorguları optimize edebilirler.
• Cogros Analytics sertifikasyon sınavına hazırlanabilirler.

Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) başlangıç seviyesi ve orta seviye profesyoneller hedeflenmektedir. Bu profesyoneller Excel ve Google Sheets'in gelişmiş özelliklerini kullanarak veri organizasyonu, analizi ve iş birliği konularında üretkenliklerini ve etkinliklerini artırmayı amaçlar.

Bu eğitimden sonra katılımciler şunları yapabilecektir:

• Excel ve Google Sheets'in temel özelliklerini kullanarak navigasyon yapabilmek.
• Gelişmiş elektronik tablo teknikleri kullanarak veri analizi gerçekleştirebilme ve etkili洞察见解 oluşturmak。
• Google Sheets'i kullanarak gerçek zamanlı iş birliği yaparak ortak çalışmaların aksiliklerini gidermek.
• Raporlama, izleme ve proje yönetimi için yeniden kullanılabilir şablonlar oluşturma.

Microsoft Fabric, birleşik bir analiz platformudur ve veri mühendisliği, veri entegrasyonu, veri ambarı, veri bilimi, gerçek zamanlı analiz ve iş istihdamını tek çatı altında birleştirir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyli veri profesyonellerine yöneliktir ve Microsoft Fabric kullanarak entegre analiz, yönetim ve görselleştirme araçlarıyla modern veri çözümleri oluşturmak isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Microsoft Fabric bileşenlerini ve bunların Microsoft ekosistemiyle nasıl entegre olduğunu anlamak.
• Doğru erişim denetimi ile Fabric Çalışma Alanları oluşturmayı ve yönetmeyi öğrenmek.
• Veriyi merkeleştirmek ve analiz etmek için Lakehouses oluşturma ve yönetme.
• Python ve SQL kullanarak keşifsel analiz ve dönüşüm için not defterleri kullanmak.
• Görsel akışlar kullanarak veri akımlarını oluşturma ve otomasyonu yapma.
• Data Warehouse ve Sematic Model katmanları kullanarak veriyi modelleme ve yönetme.
• Fabric içinde interaktif panolar tasarlamak ve yayına almak için Power BI'ı kullanmak.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitimi talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

Pentaho Data Integration, veri çıkarımı, dönüştürme ve yükleme platformudur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), daha karmaşık dönüştürme senaryoları için PDI becerilerini geliştirmeyi amaçlayan orta seviye uygulayıcılara yöneliktir.

Bu eğitimi tamamladıktan sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Performansını artırmış çok adımlı dönüştürmeler tasarlamak.
• Değişkenlerle, parametrelerle ve yeniden kullanılabilir bileşenlerle çalışmak.
• PDI'yi veritabanları, API'ler ve dış sistemlerle entegre etmek.
• Bakımlı ve ölçeklenebilir ETL hatlarını uygulamak için en iyi uygulamaları uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli gösterimler ve eğitmen açıklamaları.
• Rehberli alıştırmalar ve senaryo tabanlı uygulama.
• Gerçek dünyada bir ETL projesi ortamında el ile çalışma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonuna ihtiyacınız varsa, lütfen bize ulaşın.

Qlik Cloud, bulut ortamlarında veri odaklı içgörüler oluşturmayı, otomatikleştirmeyi ve yönetmeyi sağlayan SaaS tabanlı bir analitik platformdur.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye ile ileri seviye geliştiricilere Qlik Cloud kullanarak ölçeklenebilir analitik çözümler tasarlamayı, oluşturmayı ve dağıtmayı hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Qlik Cloud'da veri modellerini ve görselleştirmeleri dağıtmayı ve yönetmeyi öğrenecekler.
• İş akışı ve süreç otomasyonu için Qlik Uygulama Otomasyonunu kullanmayı öğrenecekler.
• Qlik Cloud'u API'lar ve dış veri kaynaklarıyla entegre etmeyi öğrenecekler.
• Çok kiracılı bir ortamda yönetim, güvenlik ve işbirliği özelliklerini uygulamayı öğrenecekler.

Eğitim Formatı

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

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), BT altyapısını profillemek ve yönetmek, sistem mimarisini optimize etmek, etkili bir şekilde sorun gidermek ve kapsamlı veri analizi ve gerçek zamanlı izleme için Splunk'in yeteneklerinden yararlanmak isteyen orta düzey BT yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tam Splunk altyapısını anlayıp yönetebilecekler.
• Splunk mimarisi ve bileşenlerinde ustalaşacaklar.
• Yaygın ve gelişmiş sorunları etkili bir şekilde giderebilecekler.
• Splunk'i veri analizi, izleme ve raporlama için tam potansiyeliyle kullanabilecekler.
• Veri girişlerini, kullanıcı yönetimini ve sistem yapılandırmalarını yönetebilecekler.

WrenAI, SaaS sağlayıcılarının jeneratif iş zekasını (GenBI) doğrudan müşteriye yönelik ürünlerine gömmesine olanak tanır. Bu eğitim, SaaS ekiplerine Wren AI'nın Embedded API'si aracılığıyla entegrasyon yapma, beyaz etiket analitik yapılandırma ve çok kiracılı dağıtımları yönetme becerilerini kazandırır.

Öğretmen yönlendirmesinde gerçekleştirilen bu canlı eğitim (çevrimiçi veya fiziksel olarak), SaaS ortamlarında gömülü bir analitik çözüm olarak WrenAI dağıtmak isteyen orta düzeyden ileri düzey seviyedeki SaaS ürün liderleri, veri mühendisleri ve uçtan uca geliştiriciler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek:

• Müşteriye yönelik uygulamalar için WrenAI'yı Embedded API kullanarak entegre edecektir.
• Markalama ve özelleştirme ile beyaz etiketli konuşma tabanlı BI uygulayacaktır.
• Güvenli ve ölçeklenebilir çok kiracılı dağıtımlar tasarlayacaktır.
• SaaS ortamlarında kullanımını izleyecek, performansı optimize edecek ve uyumluluğu sağlayacaktır.

Kursun Formatı

• İnteraktif ders ve tartışma
• WrenAI Embedded API kullanılarak uygulamalı laboratuvar çalışmaları
• Atölye çalışması: Bir SaaS kullanım durumu için beyaz etiketli bir analitik özelliği tasarlayıp dağıtma

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçiniz.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde veritabanı uzmanlarına yöneliktir ve bu kişilerin karmaşık raporlar oluşturmak, rapor şablonlarını özelleştirmek ve JasperReports'ı diğer sistemlerle entegre etmek için becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmayı amaçlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Gelişmiş düzenler, sabit formlarla değişken bölümler ve dinamik içerikle karmaşık, çok sayfalı raporlar tasarlayabileceklerdir.
• Veriyi görselleştirmek için gelişmiş grafikler, diyagramlar ve pivot tablolar oluşturacaklar ve detaylı veri temsili için alt raporları ve gruplamayı entegre edebileceklerdir.
• Güvenlik önlemlerini uygulayabilecek, kullanıcı izinlerini yönetebilecek ve JasperReports Server'ı kullanarak rapor zamanlaması ve dağıtımını gerçekleştirebilecektir.

Bu Türkiye (online veya on-site) eğitimde, veri bilimcileri ve veri analisti Alteryx Designer'da geliştirici araç paletindeki her aracı kullanmayı öğrenmek isteyen kişiler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekleri olacaktır:

• Geliştirici sekmesindeki tüm araçları kullanmayı ve yapılandırmayı öğrenin.
• Dinamik, doğrulama ve test araçlarını kullanarak Alteryx'te verimli iş akışları tasarlayın.
• API araçlarını kullanarak web verilerini indirme ve ayrıştırma öğrenin.
• Alteryx betik araçlarını, Python ve R dahil olmak üzere kullanın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri analistleri veya AWS QuickSight veri analizi ve görselleştirmeyi kullanmak isteyen herkesi hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS QuickSight'in temel kavramlarını anlayabilecektir.
• AWS QuickSight kullanarak veri analizi, raporlar ve içgörüler oluşturabilecektir.
• AWS'yi kullanarak veri arasında ilişkiler kurarak gelişmiş analizler yapabilecektir.
• Verileri anlamak için farklı görselleştirme türlerini öğrenebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Cognos 11'in teorik yönlerini anlamak ve bunu etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmek isteyen orta düzeydeki veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Cognos 10'a kıyasla Cognos 11'deki farklılıkları ve iyileştirmeleri anlayabilecektir.
• Daha verimli veri işleme için geliştirilmiş veri modülünü ve veri yönetim özelliklerini kullanabilecektir.
• Sorunsuz bir geçiş ve Cognos 11'in optimum kullanımı için en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.

Bu eğitmen yönlendirilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel), Microsoft Fabric kullanarak lakehouse çözümü uygulamak isteyen orta düzeyli veri profesyonellerini hedef almaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Microsoft Fabric'ın mimarisini ve bileşenlerini anlama.
• Microsoft Fabric kullanarak Lakehouse'u yapılandırma ve yönetme.
• Apache Spark kullanarak veriyi alım ve dönüştürme.
• Veriyi sürümleme ve yönetmek için Delta Lake tablolarını kullanma.
• Dataflows Gen2 ile veri alım hattı uygulama.
• Data Factory kullanarak veri hattlarını düzenleme.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi), veri analistlerinin Google Sheets'i kullanarak veri analizi yapmak için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Google Sheets ile elektronik tablolar oluşturabilir.
• Hem Google Sheets hem de Excel'de çalışacak formüller kullanabilir.
• Her türlü veriyi formatlayabilir ve analiz edebilir.
• Grafikler ve diyagramlar ile veri görselleştirmeleri oluşturabilir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri görselleştirme ve raporlama için temel beceriler oluşturmak isteyen, başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar katılımcılara yöneliktir Looker Studio ve veri kaynaklarını nasıl bağlayacaklarını, bilgileri etkili bir şekilde görselleştireceklerini ve uygulanabilir içgörüler elde edeceklerini öğrenmelerini sağlar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Looker Studio'nın temel özelliklerini ve kullanım alanlarını anlayabilecekler.
• Looker Studio'yı kurabilecek ve çeşitli veri kaynaklarına bağlanabilecekler.
• Grafikler, çizelgeler ve filtrelerle ilgi çekici panolar oluşturabilecekler.
• Raporları belirli hedef kitleler ve iş ihtiyaçları için özelleştirebilecekler.
• Panolarda işbirliği yapabilecek ve bunları etkili bir şekilde paylaşabilecekler.

Pentaho Data Integration is an open-source tool designed for data integration, enabling users to define jobs and data transformations.

During this instructor-led live training, participants will master the powerful ETL capabilities and intuitive GUI of Pentaho Data Integration. This knowledge empowers them to manage the entire big data lifecycle and maximize the value of data across their organization.

Upon completion of this training, participants will be able to:

• Create, preview, and execute basic data transformations comprising steps and hops
• Configure and secure the Pentaho Enterprise Repository
• Consolidate disparate data sources into a single, unified version of the truth in an analytics-ready format.
• Deliver results to third-party applications for further processing

Audience

• Data Analyst
• ETL developers

Course Format

• A blend of lectures, discussions, exercises, and extensive hands-on practice

Qlik Sense Enterprise, veri görselleştirme, keşif ve yerleşik analitikler için ölçeklenebilir, kurumsal düzeyde bir analitik platformdur.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye deneyimli ve üst düzey geliştiriciler için Qlik Sense Enterprise kullanarak analitik uygulamalar oluşturmak, yönetmek ve genişletmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Qlik Sense Enterprise kullanarak etkileşimli panolar ve görselleştirmeler tasarlamak ve geliştirmek.
• Büyük ölçekli veri kümeleri için veri modellerini ve betikleri uygulamak ve optimize etmek.
• Veri yükleme işlemlerini otomatikleştirmek, güvenlik kurallarını yönetmek ve API'leri entegre etmek.
• Performans ve yönetim en iyi uygulamalarıyla kurumsal düzeyde Qlik ortamları dağıtmak ve sürdurmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneme yapma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Splunk anlayışlarını derinleştirmek ve Splunk Temel 1'de edindikleri temel bilgileri geliştirmek isteyen orta düzeydeki veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Splunk'ün güçlü arama komutlarını ve yeteneklerini kullanarak gelişmiş aramalar yapabileceklerdir.
• Verileri analiz etmek için alt aramaları, istatistiksel komutları ve değerlendirme işlevlerini kullanabileceklerdir.
• Gelişmiş görselleştirme seçenekleriyle karmaşık raporlar ve panolar oluşturabileceklerdir.
• İzleme ve bildirim amaçları için uyarılar ve planlı raporlar uygulayabileceklerdir.

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 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 liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kuruluşları için Apache Superset kurulumu ve yönetimini yapmak isteyen başlangıç ​​seviyesi ve orta seviye sistem yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Apache Superset'u kurmak ve yapılandırmak.
• Superset mimarisini ve özelliklerini anlamak.
• Kullanıcı erişimini ve güvenlik ayarlarını yönetmek.
• Superset örneklerinin performansını izlemek ve optimize etmek.
• Yaygın sorunları gidermek ve düzenli bakım yapmak.

WrenAI, doğal dil sorgularını güvenilir analitik bilgilerine çeviren bir konuşma analitiği platformudur. Bu platform, teknik olmayan takımların hızlı ve tutarlı bir şekilde içgörüler üretmesini sağlar.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye ürün yöneticileri, analistleri ve veri şampiyonlarına konuşma analitiğini benimsemelerine ve WrenAI ile kendi kendine hizmet veren BI yeteneklerini oluşturmak isteyenlere yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Güvenilir ürün içgörülerini gösteren konuşma analitiği iş akışlarını tasarlamak.
• Tutarlı raporlama için standartlaştırılmış bir metrik katmanı oluşturmak ve korumak.
• Ürün sorularına cevap vermek için doğal dil-SQL özelliklerini etkin şekilde kullanmak.
• Ürün iş akışlarına WrenAI ile desteklenen kendi kendine hizmet veren panoları ve koruma mekanizmalarını eklemek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Wren AI ve örnek veri kümeleri ile elden deneyimler.
• Atölye: kendi kendine hizmet veren bir panoya ve konuşma sorgu kümesi oluşturun.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

"Büyük Veri ve Yapay Zeka Bankacılıkta" eğitim programı, bankacılık sektöründeki profesyonellerin Büyük Veri ve yapay zekanın gücünü kullanmak için gerekli becerileri ve bilgileri edinmelerine yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. Katılımcılar, bankacılık sektöründe Büyük Veri ve Yapay Zeka'nın temel kavramlarını, teknolojilerini ve pratik uygulamalarını keşfedeceklerdir. Eğitim teorik öğretim, vaka çalışması, elden deneyimli oturumlar ve düzenleyici etkileri, etik konuları ve en iyi uygulamalar hakkında tartışmaların bir karışımını içerecektir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

1. Ana Kavramları Anlamak: Katılımcılara Büyük Veri ve Yapay Zeka'nın temel anlamını, bankacılık sektöründeki önemini sağlayacak bilgiler sunmak.
2. Teknolojileri Keşfetmek: Katılımcılara Hadoop ve Spark gibi temel Büyük Veri teknolojilerini, NoSQL veritabanlarının önemini tanıtmak.
3. Veri Kaynaklarını Kullanmak: Katılımcıları etkili bankacılık işlemlerinde çeşitli iç ve dış veri kaynaklarını belirlemeyi ve kullanmayı öğretmek.
4. Yapay Zekanın Uygulamalarını Göstermek: Banka denetimlerinde risk değerlendirmesi, sahtecilik tespiti ve tahmin modellemesini içeren Yapay Zeka tekniklerinin kullanımını açıklamak.
5. Veri Analitiğini Uygulamak: Katılımcılara trendleri belirleme ve bankacılık bağlamında risk yönetimi için veri analizi yöntemlerini uygulama becerilerini kazandırmak.
6. Etik Konulara Ulaşmak: Büyük Veri ve Yapay Zeka'nın bankacılıkta kullanımındaki etik etkileri ve düzenlemelerle uyumun öneminini tartışmak.
7. Gelecekteki Trenlere Hazırlanmak: Katılımcıları teknolojideki gelecekteki yenilikleri yönetmek ve Büyük Veri ve Yapay Zeka'yı bankacılık uygulamalarına entegre etme stratejileri geliştirmek için hazırlamak.

Teknolojilerdeki ilerlemeler ve bilgi miktarında yaşanan artış, hükümet dahil birçok sektörde işin yürütülmesini dönüştürüyor. Mobil cihazlar ve uygulamalar, akıllı sensörler ve cihazlar, bulut bilişim çözümleri ve vatandaşların erişimi olan portalların hızla artan kullanımı nedeniyle hükümet veri üretim ve dijital arşivleme oranları yükselmekte. Dijital bilgi genişledikçe ve karmaşıklaştıkça, bilgi yönetimi, işlemi, depolama, güvenliği ve ortadan kaldırılması da daha karmaşık hale geliyor. Yeni yakalama, arama, keşif ve analiz araçları, organizasyonların yapılandırılmamış verilerinden faydalanmasını sağlıyor. Hükümet piyasası, bilginin stratejik bir varlık olduğunu anlayarak, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış bilgiden en iyi şekilde yararlanabilmek için güvenlik, kullanım ve analizini sağlama ihtiyacı hissediyor. Hükümet liderleri veri odaklı organizasyonları geliştirmeye çalışırken, olaylar, kişiler, süreçler ve bilgi arasındaki bağımlılıkları korelasyonlayabilecek temelleri atmaya çalışıyorlar.

Yüksek değerli hükümet çözümleri, en ayırt edici teknolojilerin bir araya getirilmesinden ortaya çıkacak:

• Mobil cihazlar ve uygulamalar
• Bulut hizmetleri
• Sosyal iş teknolojileri ve ağları
• Büyük Veri ve analitik

Büyük Veri, hükümetin büyük hacimdeki verilere dayalı olarak daha iyi kararlar alabilmesine olanak tanıyan zekî endüstri çözümlerinden biridir. Bu veriler arasında ilgili ve ilişkisiz, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler bulunabilir.

Bunları başarabilmek için sadece büyük miktarda veri toplamanın yeterli olmadığına dikkat çekmek gerekir. “Bu Büyük Veri hacimlerini anlamlandırmak, farklı ve geniş bilgi akışlarından faydalı bilgileri ayıklamaya olanak tanıyan en son araçlara ve teknolojilere ihtiyaç vardır,” Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Ofisi'nin Tom Kalil ve Fen Zhao, OSTP Blog'da bir yazıda yazdılar.

Hükümet kurumlarının bu teknolojileri bulmalarına yardımcı olmak için Beyaz Saray 2012 yılında Ulusal Büyük Veri Araştırma ve Geliştirme Girişimi'ni başlatmıştır. Bu girişim, Büyük Veri patlamasını en iyi şekilde değerlendirmek ve bunu analiz etmek için gereken araçları içermekteydi.

Büyük Verinin sunduğu zorluklar, vaat ettiği umut kadar korkutucudur. Bilgileri verimli bir şekilde depolama, bütçelerin sıkı olduğu durumlarda her megabayt başına depolama maliyetini en aza indirme ve kullanıcıların ihtiyaç duydukları zaman ve şekillerde erişebilmeleri için bilgileri kolay ulaşılabilir tutma, bu zorluklardan biridir. Büyük hacimdeki veriyi yedekleme, zorlukları artırmaktadır.

Veriyi etkili şekilde analiz etmek de başka bir büyük zorluktur. Birçok kurum, verinin dağlarını tarayıp daha verimli çalışmalarına yardımcı olacak trendleri tespit edebilecek ticari araçlar kullanmaktadır. (MeriTalk'in yakın zamanda gerçekleştirdiği bir araştırmaya göre, federal IT yöneticileri Büyük Verinin kurumların 500 milyon dolardan fazla tasarruf etmesine yardımcı olabileceğini düşünüyor.)

Özel geliştirilmiş Büyük Veri araçları da kurumların verilerini analiz etme ihtiyacını karşılamak için kullanılabilir. Örneğin, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı'nın Hesaplama Veri Analizi Grubu, diğer kurumlara Piranha veri analizi sistemini sundu. Bu sistem, tıp araştırmacılarına dokular anevrizması felci öncesi belirteçler bulmada yardımcı oldu. Ayrıca daha sıradan görevler için de kullanılmaktadır, örneğin iş adaylarını istihdam yöneticileriyle eşleştirmek için özgeçmişleri tarıyor.

Bu eğitmen liderli canlı eğitimde, katılımcılar Büyük Veri teknolojilerine yaklaşmanın nasıl olması gerektiği, mevcut süreçlerin ve politikaların üzerindeki etkilerini değerlendirme ve suç faaliyetlerinin tespiti ve önlenmesi amacıyla bu teknolojilerin uygulanması konusunda bilgi edinecekler. Dünyanın dört bir yanındaki hukuk uygulama kuruluşlarının benimsemeye yönelik yaklaşımları, zorlukları ve sonuçlarını inceleyerek derinlemesine görüşler elde edecektir.

Eğitimin sonunda katılımcılar:

• Sorgulamalar sırasında hikayeyi birleştirmek için Büyük Veri teknolojisini geleneksel veri toplama süreçleriyle nasıl birleştirilebileceği hakkında bilgi sahibi olacaklardır.
• Veri analizi için endüstri standartlı büyük veri depolama ve işleme çözümlerini uygulayabileceklerdir.
• Suç soruşturması için veri odaklı yaklaşımı etkinleştirebilecek en uygun araçları ve süreçleri benimsemek için bir teklif hazırlayabileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), verileri analiz etmek ve raporlamak isteyen iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veriler hakkında analiz yapıp içgörüler paylaşmak.
• İş performansını görselleştirmek.
• Veri kaynaklarını temizlemek ve birleştirmek için yapay zeka destekli hazırlık kullanmak.
• IBM Cognos Analytics'in yerleşik yapay zeka özellikleri ile verilerdeki gizli kalıpları ortaya çıkarmak.

In this instructor-led, live training in Türkiye, participants will learn to use JasperReports to view and interact with business data, as well as create and design reports and dashboards that are viewable on phones and tablets.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and configure a JasperSoft ETL project
• Design and run an ETL job
• Use iReport to generate charts, images, sub-reports, and cross tabs

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), iş zekası analizi ve raporlama için veri toplamak, sorgulamak ve görselleştirmek isteyen veri analistleri ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri görselleştirmeleri ve panolar oluşturmaya başlamak için Metabase'yi kurmak ve yüklemek.
• Metabase içinde veri sorgulamayı, toplamayı ve görselleştirmeyi öğrenmek.
• SQL sorguları yazmak için Metabase içindeki özellikleri ve araçları kullanmak.
• İş içgörüleri elde etmek için analitik çizelgeler ve panolar oluşturmak.
• Metabase'yi kullanma ve yaygın sorunları çözme konusunda en iyi uygulamaları ve ipuçlarını bilmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), katılımcılar MicroStrategy kullanarak çeşitli veri kaynaklarına nasıl erişeceklerini, ardından analiz için raporlar ve panolar oluşturacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• MicroStrategy'i kurmak ve yapılandırmak.
• Büyük veri kümelerinde öngörülü analiz yapmak için MicroStrategy'i kullanmak.
• Access ve veri ambarlarından, Excel dosyalarından ve Apache Hadoop'dan gelen verileri analiz etmek.
• Ayrıntılı raporlar ve panolar oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), web ve mobil uygulamalara REST API'leri ve SDK'lar aracılığıyla MicroStrategy analizlerini oluşturmak, özelleştirmek ve gömmek isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Özel uygulamalar geliştirmeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• MicroStrategy özelliklerini, mimarisini ve temel programlama kavramlarını anlamak.
• Analitik uygulamaları özelleştirmek için MicroStrategy Web API'lerini ve SDK'larını kullanmayı öğrenmek.
• MicroStrategy işlevlerini web ve mobil uygulamalara entegre etmek.
• RESTful API komutlarını kullanarak MicroStrategy'yi harici uygulamalarla gömmek.
• Kodlama sorunlarını gidermek ve düzeltmek için bazı ipuçları almak.

İnteraktif Panolar Hazırlamak İçin Veri Alma ve Dönüştürme Yöntemlerini Öğrenin

Power BI, en popüler Data Visualization araçlarından biridir ve bir Business Intelligence Araçtır. Power BI, farklı kaynaklardan veri almak, verileri dönüştürmek ve güzel raporlar oluşturmak için kullanılan veri bağlayıcıları, uygulamalar ve yazılım hizmetleri koleksiyonudur.

Power BI ayrıca, bunları kuruluşunuz için yayınlamanıza olanak tanır, böylece mobil cihazlar, tabletler vb. kullanarak bunlara erişebilirsiniz. Bu Power BI Eğitiminde, birden çok veri kaynağına bağlanma, veri dönüşümleri ve grafikler, tablolar, matrisler, haritalar vb. gibi raporlar oluşturma yaklaşımını adım adım göstereceğiz.

Bu eğitmen önderi canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) veri analistlerinin gelişmiş veri yönetimi, veri analizi ve daha fazlası için SAS'ta programlamayı öğrenmek isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

• Verimli SAS programları yazmak için makroları yönetebilirler.
• Tahminsel modelleme ile bilinmeyen veriler üzerinde modeller eğitip tahminler yapabilirler.
• Veri görselleştirmesi için grafikler ve çizimler oluşturabilirler.

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

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Splunk'yı kurmak ve yapılandırmak.
• Her türlü makine verisini toplamak ve indekslemek.
• Gerçek zamanlı arama, analiz ve büyük veri kümelerinin görselleştirilmesini uygulamak.
• Karmaşık gösterge panelleri ve raporlar oluşturmak ve paylaşmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), verileri Splunk Indexers'a almak ve Splunk içinde verileri manipüle etmek isteyen mühendisler hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Farklı veri giriş yöntemlerini ve kaynaklarını kullanın.
• Forwarder'ları kurun, yapılandırın, yönetin ve izleyin.
• Splunk içinde ham verileri manipüle edin.
• Bir Splunk Diag oluşturun.

SSAS (SQL Server Analysis Services), çoklu veritabanları, tablolar veya dosyalar genelinde veri analizleri için işlemsel işleme (OLAP) ve veri madenciliği aracıdır. SSAS tarafından sağlanan semantik veri modelleri, Power BI, Excel, Reporting Services ve diğer veri görselleştirme araçları gibi istemci uygulamaları tarafından kullanılır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (yerinde veya uzaktan), katılımcılar SSAS'yı kullanarak veritabanlarında ve veri ambarlarında büyük hacimli verileri nasıl analiz edeceklerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• SSAS'yı kurmak ve yapılandırmak
• SSAS, SSIS ve SSRS arasındaki ilişkiyi anlamak
• Verilerden iş içgörüleri elde etmek için çok boyutlu veri modelleme uygulamak
• OLAP (Çevrimiçi Analitik İşleme) küpleri tasarlamak
• Çok boyutlu verileri MDX (Çok Boyutlu Expressions) sorgu dili kullanarak sorgulamak ve değiştirmek
• SSAS kullanarak gerçek dünya BI çözümleri dağıtmak

Hedef Kitle

• BI (Business Intelligence) profesyonelleri
• Veri Analistleri
• Database ve veri ambarı profesyonelleri

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim, Microsoft SQL Server ve SSAS'nın en son sürümüne dayanmaktadır.
• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) büyük veri kümelerini Stata ile analiz etmek isteyen veri analistleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ana ilgi değişkenlerini ve olayları tahmin etmek için istatistiksel modeller oluşturun.
• Tanımlayıcı görselleştirmeler, özeti tablolar, frekanslar ve daha fazlasını üretin.
• Büyük veri kümelerini yönetin ve yapısallaştırın, veri analizi için hazır hale getirin.

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 eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), verileri keşfetmek, düzenlemek ve görselleştirmek isteyen veri analistleri ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır; bu eğitimde Apache Superset kullanılacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Apache Superset'i kurmak ve yapılandırmak.
• Farklı veritabanlarından gelen verileri birleştirmek.
• Büyük veri kümelerini görselleştirmek.
• Karmaşık gösterge panelleri oluşturmak ve paylaşmak.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim, Apache Superset'in en son sürümüne dayanmaktadır.
• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
• Apache Superset hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen şu adresi ziyaret edin: https://superset.incubator.apache.org

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.