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 yönlendirilmiş, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) ortamında, modern teknikler, rehberli iş akışları ve en son Datameer arayüzü kullanarak Datameer ile veriyi hazırlama, analiz etme ve görselleştirme konusunda bilgi edinmek isteyen orta düzeydeki veri uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Datameer çalışma alanında veri projeleri oluşturun ve yönetin.
• Snowflake, bulut depolama ve veritabanları dahil modern veri platformlarına bağlanın.
• Görsel, kod-uzağı iş akışları veya SQL kullanarak veriyi dönüştürün.
• Meta veri yönetimi ve proje paylaşımı kullanarak takımlarla işbirliği yapın.
• Veri kümelerini profilleştirme ve anlama için görsel keşif araçları kullanın.
• Zengin veri görselleştirmeleri ve panolar oluşturun ve paylaşın.

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.

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 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.

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.

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

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) orta seviye deneyimlere sahip gelişmiş düzeyde geliştiricilerin Qlik Cloud kullanarak ölçeklenebilir analitik çözümler tasarlama, oluşturma ve dağıtma becerilerini geliştirmelerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Qlik Cloud'ta veri modellerini ve görselleştirmelerini dağıtmak ve yönetmek.
• Akış ve süreç otomasyonu için Qlik Uygulama Otomasyonunu kullanmak.
• API'ler ve harici veri kaynaklarını Qlik Cloud ile entegre etmek.
• Çok kiracılı ortamlarda yönetim, güvenlik ve işbirliği özelliklerini uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve pratik.
• Canlı-lab ortamında elden deneyim.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük veri manipülasyonu ve görselleştirmesi için Sisense'i öğrenmek ve kullanmak isteyen geliştiriciler ve sistem yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sisense'in temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını öğrenin.
• Büyük verileri görselleştirmek ve veri odaklı iş kararları almak için bir Sisense gösterge paneli oluşturun.
• Birden çok kaynaktan gelen verileri birleştirin ve yönetin.
• Hızlı veri manipülasyonu ve görselleştirme için Sisense'i kullanın.

WrenAI, SaaS sağlayıcılarına müşteri odaklı ürünlerine doğrudan üretilen iş istihbaratı (GenBI) entegre etme olanak tanır. Bu kurs, SaaS ekibi üyelerini Embedded API aracılığıyla Wren AI'yi entegre etmekle, beyaz etiketli analitikleri yapılandırmakla ve çok kiracı dağıtımlarını yönetmekte gerektiren becerilere donatır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya on-site), SaaS ortamlarında WrenAI'yi gömülmüş analiz çözümü olarak dağıtmak isteyen orta düzeyli ve ileri düzeyli SaaS ürün liderlerini, veri mühendislerini ve tam katman geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Müşteri odaklı uygulamalar için Embedded API kullanarak WrenAI'yi entegre edebilme.
• Marka ve özelleştirme ile beyaz etiketli konuşsal BI'i gerçekleştirebilme.
• Güvenli ve ölçeklenebilir çok kiracı dağıtımları tasarlayabilme.
• SaaS ortamlarında kullanımın izlenmesi, performansın optimizasyonu ve uyumluluğun sağlanması.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• WrenAI Embedded API kullanarak el ile laboratuvarlar.
• Atölye: SaaS kullanım durumunda bir beyaz etiketli analitik özellik tasarlamak ve dağıtmak.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), karmaşık raporlar oluşturmak, rapor şablonlarını özelleştirmek ve JasperReports’i diğer sistemlerle entegre etmek isteyen orta düzeyde veritabanı profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gelişmiş düzenler, değişken bölümlere sahip sabit formlar ve dinamik içerikle karmaşık, çok sayfalı raporlar tasarlamak.
• Verileri görselleştirmek için gelişmiş grafikler, çizelgeler ve pivot tablolar oluşturmak ve ayrıntılı veri temsili için alt raporları ve gruplandırmayı entegre etmek.
• Güvenlik önlemleri uygulamak, kullanıcı izinlerini yönetmek ve rapor planlaması ve dağıtımı için JasperReports Server’ı kullanmak.

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 Türkiye'da (online veya face-to-face) yapılan eğitmen önderliğindeki canlı eğitim, Microsoft Fabric kullanarak lakehouse çözümü uygulamak isteyen orta düzeyli veri profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Microsoft Fabricnin mimarisi ve bileşenlerini anlamak.
• Microsoft Fabric kullanarak bir lakehouse'u yapılandırma ve yönetme.
• Apache Spark kullanarak veri alma ve dönüştürme.
• Delta Lake tablolarını sürüm kontrolü ve veri yönetiminde kullanma.
• Dataflows Gen2 ile veri alma boru hatlarını uygulama.
• Data Factory kullanarak veri boru hattlarını orkestra etme.

Bu eğitim, Türkiye (online veya yerinde) verilen ve Google Sheets'i veri analizi için kullanmayı planlayan veri analistlerine yönelikuktur.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Google Sheets ile elektronik tablolar oluşturun.
• Google Sheets ve Excel'de çalışan formlar kullanın.
• Herhangi bir veriyi biçimlendirin ve analiz edin.
• Grafikler ve diyagramlar kullanarak veri görselleştirmeleri oluşturun.

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.

Qlik Sense Enterprise, veri görselleştirme, keşif ve yerleşik analitikler için ölçeklenebilir, kurumsal seviyede bir analiz platformudur.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeyden ileri dereceli geliştiricilerin Qlik Sense Enterprise kullanarak, oluşturmak, yönetmek ve geliştirmek için analitik uygulamalar oluşturmalarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Qlik Sense Enterprise kullanarak etkileşimli panolar ve görselleştirmeler tasarlamak ve geliştirmek.
• Büyük ölçekli veri setleri için veri modellerini ve betikleri uygulamak ve optimize etmek.
• Veri yenilemelerini otomatikleştirmek, güvenlik kurallarını yönetmek ve API'lerin entegrasyonunu gerçekleştirmek.
• Performans ve yönetim en iyi uygulamalarıyla kurumsal seviyede Qlik ortamlarını dağıtmak ve sürdürmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında pratik uygulama.

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), istatistiksel analiz için Stata'yi kullanmak ve bunu R ile entegre etmek isteyen orta ve ileri düzeydeki bilgisayar bilimleri profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri analizi ve istatistiksel modelleme için Stata'yi etkin bir şekilde kullanmak.
• Stata'nin işlevselliğini SPSS ve R ile karşılaştırmak.
• Sorunsuz istatistiksel hesaplama için Stata'yi R ile entegre etmek.
• Stata ve R kullanarak iş akışlarını geliştirmek ve otomatikleştirmek.

WrenAI, doğal dil sorgularını güvenilir analitiklerine çeviren bir sohbet analytics platformudur. Bu, teknik olmayan ekiblere hızlı ve tutarlı bilgi elde etme yeteneği sağlar.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyli ürün yöneticilerine, analistlere ve veri şampiyonlarına yöneliktir. Bunlar, sohbet analytics'i kabul etmek ve WrenAI ile kendi hizmetleri için BI yeteneklerini inşa etmek isteyen kişilerdir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerilere sahip olacaktır:

• Güvenilir ürün bilgilerini ortaya çıkaracak sohbet analytics iş akışları tasarlamak.
• Tutarlı raporlama için standartlaştırılmış bir metrik katmanı oluşturmak ve sürdürmek.
• Ürün sorularına doğal dil ile SQL özelliklerini etkili bir şekilde kullanarak yanıt vermek.
• WrenAI sürümüyle kendi hizmeti dahilindeki panelleri ve kontrol limitlerini ürün iş akışlarına yerleştirmek.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Wren AI ile örnek veri kümelerini kullanarak el ile laboratuvarlar.
• Atölye: kendi hizmeti paneli ve sohbet sorgu kümesi inşa etmek.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitim, MS SQL Server 2008 tabanlı bir veri ambarı ortamının temellerine odaklanmaktadır.

Kurs katılımcıları, MS SQL Server 2008 üzerinde çalışan bir veri ambarının tasarımı ve inşası için temel bilgiye sahip olacaklardır.

SSIS kullanılarak basit bir ETL sürecinin nasıl oluşturulacağına dair bilgi edinin ve ardından SSAS kullanarak bir veri küpü tasarlayıp uygulayın.

Katılımcı, OLAP veritabanını yönetebilecek: OLAP veritabanı oluşturma ve silme, bölümlerde çevrimiçi değişiklikleri işleme.

Katılımcı, XML / A ve MDX betikleme konusunda bilgi edinecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ileri düzey veri araması, analizi ve görselleştirmesi yapmak isteyen veri analistleri, veri bilimcileri ve veri mühendisleri hedeflenmektedir Splunk.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bir Splunk uygulaması ve bir teknoloji eklentisi oluşturun.
• Farklı veri giriş yöntemleri ve kaynakları kullanın.
• Büyük veri kümelerinin gelişmiş araması, analizi ve görselleştirmesini uygulayın.
• Gösterge tablolarını ve raporları özelleştirin ve paylaşın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), algoritmik ticaret, Python ve R kullanarak ticareti otomatikleştirmek isteyen iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Hızlı bir şekilde, özel artışlarla menkul kıymetleri alıp satmak için algoritmaları kullanmak.
• Algoritmik ticaret kullanarak ticaretle ilişkili maliyetleri azaltmak.
• Hisse senedi fiyatlarını otomatik olarak izlemek ve işlemler yapmak.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (önsuz veya çevrimiçi) veri analistleri için tasarlanmıştır ve Alteryx kullanarak veri işleme ve görselleştirme yapmak isteyen kişileri hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:

• İş intelligencesini ve analizlerini Alteryx kullanarak geliştirmeyi sağlayın.
• Zero code ile ETL işlemlerini gerçekleştirin.
• Excel gibi bir veri analitik paketiyle veriyi görselleştirin.

Bu eğitmen destekli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) veri bilimcilerine Alteryx ile veri analizi yapmak isteyenlere yöneliktir.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecektir:

• Veriyi Alteryx'te hazırlayarak daha sonra Power BI veya Excel'de görselleştirebilme.
• Az kod kullanarak ETL işlemlerini oluşturma ve yürütme.
• Özelleştirilmiş R kodunu Alteryx'e embedding yapma.

"Büyük Veri ve Yapay Zeka Bankacılıkta" eğitim programı, bankacılık sektöründeki profesyonelleri Büyük Veri ve yapay zekanın gücünü kullanmak için gerekli becerilerle ve bilgiyle donatmayı amaçlamaktadır. Katılımcılar, büyük veri ve yapay zeka temel kavramlarını, teknolojilerini ve bankacılık sektöründeki pratik uygulamalarını keşfedecektir. Eğitim, teorik eğitimin yanı sıra, durum analizleri, pratik oturumlar ve düzenleyici etkiler, etik meseleler ve en iyi uygulamalar üzerine tartışmaların bir karışımını içermektedir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar:

1. Temel Kavramları Anlama: Katılımcılara, büyük veri ve yapay zekanın temel anlamını ve bankacılık sektöründeki öneminini anlatabilmeleri sağlanacaktır.
2. Teknolojileri Keşfetme: Katılımcıları, Hadoop, Spark gibi büyük veri teknolojilerine ve NoSQL veritabanlarının önemine tanıtır.
3. Veri Kaynaklarından Faydalanma: Katılımcılara etkili bankacılık işlemlerinde çeşitli iç ve dış veri kaynaklarını tanımaları ve kullanmaları öğretilecektir.
4. Yapay Zekanın Uygulamaları: Risk değerlendirmesi, kıyafa algılama ve tahminsel modelleme gibi bankacılık incelemede yapay zeka tekniklerinin kullanımı gösterilecektir.
5. Veri Analitiğini Uygulama: Katılımcılara, bankacılık bağlamında trend tanıma ve risk yönetimi için veri analitiği yöntemlerini uygulama becerileri sağlanacaktır.
6. Etik Meseleleri Ele Alma: Büyük veri ve yapay zekanın bankacılıkta kullanımıyla ilgili etik etkilerin ve düzenleyici uyumun öneminin tartışılacaktır.
7. Gelecekteki Trendlere Hazırlanma: Katılımcılar, teknoloji ve büyük veri ile yapay zekanın bankacılık uygulamalarına entegrasyon stratejilerini geliştirmeye yönelik gelecekteki yenilikleri navigasyon için hazırlanacaktır.

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), küme analizi için SAS içinde R ile programlama yapmak isteyen veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri madenciliği için küme analizi kullanmak
• Kümeleme çözümleri için R sözdiziminde ustalaşmak.
• Hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme uygulamak.
• Make iş operasyonlarını iyileştirmeye yardımcı olmak için veri odaklı kararlar almak.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) veri bilimcilerinin Alteryx'i görselleştirme ve analiz için veri hazırlamak üzere kullanmalarını amaçlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Daha sonra görselleştirilebilmek üzere veriyi Alteryx ile hazırlama.
• Kod yazmadan ETL işlemlerini gerçekleştirme.
• Alteryx'i kullanarak iş zekası ve iş analitiğini geliştirmek için nasıl yararlanılacağına dair stratejiler geliştirme.

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.

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.

Pentaho Açık Kaynaklı İş Zekası Süiti Topluluk Sürümü (CE), veri entegrasyonu, raporlama, gösterge panoları ve yükleme yetenekleri sağlayan bir iş zekası paketidir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, Pentaho Açık Kaynaklı İş Zekası Süiti Topluluk Sürümü (CE)'nin özelliklerini nasıl en üst düzeye çıkaracaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Pentaho Açık Kaynaklı İş Zekası Süiti Topluluk Sürümü (CE)'yi kurmak ve yapılandırmak
• Pentaho CE araçlarının ve özelliklerinin temellerini anlamak
• Pentaho CE kullanarak raporlar oluşturmak
• Üçüncü taraf verilerini Pentaho CE'ye entegre etmek
• Pentaho CE'de büyük veri ve analizlerle çalışmak

Hedef Kitle

• Programcılar
• İş Zekası Geliştiricileri

Kurs Formatı

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

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek ayarlama yapınız.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) veri analistleri ve web geliştiricileri için Qlik Sense'te ilişkisel modeller geliştirmeyi hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Qlik Sense'i veri biliminde uygulayın.
• Qlik Sense arayüzünü kullanın ve gezin.
• Yapay zeka etkileşimleriyle veri okuyabilen bir çalışma gücü oluşturun.
• Qlik Sense ile veri odaklı bir kurum oluşturma.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), katılımcılar QlikView ile geliştirmeye nasıl başlayacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• QlikView'ı kurmak ve yapılandırmak.
• QlikView betiği aracılığıyla çeşitli kaynaklardan verileri dönüştürmek.
• QlikView ile veri modelleri oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ileri düzey veri yönetimi, veri analizi ve daha fazlası için SAS ile programlama yapmak isteyen veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Verimli SAS programları yazmak için makroları kullanmada ustalaşmak.
• Tahmine dayalı modelleme ile bir modeli eğitmek ve görülmemiş veriler üzerinde tahminler yapmak.
• Veri görselleştirmesi için grafikler ve çizelgeler oluşturmak.

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-led öncül, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) büyük veri kümelerini Stata ile analiz etmek isteyen veri analistleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ana ilgi değişkenleri ve olayları tahmin etmek için istatistiksel modeller oluşturabilirler.
• Tanımlayıcı görselleştirmeler, özeti tablolar, sıklıklar ve daha fazlasını üretebilirler.
• Büyük veri kümelerini yönetebilip yapılandırabilirler, veri analizi için hazır hale getirebilirler.

Bu (çevrimiçi veya yerel) ders, istatistiksel analiz için büyük verileri analiz etmek isteyen veri analisti için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ana ilgi alanlarını ve olayları öngörmek için istatistiksel modeller oluşturma.
• Açıklama görselleştirmeleri, özeti tabloları, frekansları ve daha fazlasını oluşturma.
• Büyük veritabanlarını yönetme ve yapılandırma için analiz hazırlamak.