Türkiye Merkezli İş Zekâsı Eğitimleri

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.

Yardımcılı canlı eğitim, Türkiye konusuna odaklanarak (çevrimiçi veya yerinde) Amazon QuickSight kullanarak panoları oluşturmak, yönetmek ve idare etmek isteyen ara düzey veri ve iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar aşağıdakileri yapabilecek duruma gelecektir:

• Amazon QuickSight'in faydalarını, kullanım durumlarını ve temel özelliklerini anlamak.
• QuickSight'i birden fazla veri kaynağına bağlamayı ve etkileşimli veri görselleştirmeleri ile panolar oluşturmayı öğrenmek.
• QuickSight'ta güvenlik ve erişim kontrollerini uygulamak.
• Geliştirilmiş veri içgörülerine ulaşmak için QuickSight'e yerleşik makine öğrenme yeteneklerini kullanmak.
• İş içgörülerini çıkarmak ve görselleştirmek için QuickSight panolarını tasarlamak, oluşturmak ve özelleştirmek.

Eğitmen eşliğinde verilen bu canlı eğitim, Türkiye konusunda (çevrim içi veya yüz yüze) sunulmakta olup, BIRT kullanarak iş zekâsı raporlarını etkili bir şekilde oluşturmak ve dağıtmak isteyen orta düzey veritabanı ve iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcıların şu becerilere sahip olmaları beklenmektedir:

• BIRT çerçevesinin mimarisini ve bileşenlerini anlamak.
• BIRT Report Designer kullanarak bilgilendirici ve dinamik raporlar tasarlamak ve oluşturmak.
• Raporlara iş mantığı eklemek için BIRT'in betik oluşturma (scripting) yeteneklerini kullanmak.
• BIRT raporlarını web uygulamaları ve bağımsız (standalone) 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.

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 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.

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.

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.

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.

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.

Türkiye bölgesindeki bu öğretici liderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), bir lakehouse çözümü uygulamak isteyen orta düzeyde veri profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

• Microsoft Fabric'in mimarisini ve bileşenlerini anlama.
• Microsoft Fabric kullanarak bir Lakehouse yapılandırma ve yönetimi.
• Apache Spark kullanılarak veri alma ve dönüştürme işlemleri.
• Delta Lake tablolarını veri sürümleme ve yönetimi için kullanma.
• Dataflows Gen2 ile veri alma boru hatlarının uygulanması.
• Data Factory kullanarak veri boru hatlarının orkestrasyonu.

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.

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.

"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.

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 Türkiye (online veya yüz yüze) eğitmenli canlı eğitimde, katılımcılar çeşitli veri kaynaklarına erişmek için MicroStrategy'yi nasıl kullanacaklarını öğrenecekler, ardından analiz için raporlar ve panolar oluşturacaklardır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• MicroStrategy'yi kurup yapılandıracak.
• Büyük veri kümelerinde tahmine dayalı analiz gerçekleştirmek için MicroStrategy kullanacaklar.
• Veri ambarlarından, Excel dosyalarından ve Apache Hadoop'dan verilere erişip analiz edecekler.
• Kapsamlı raporlar ve panolar oluşturacaklardır.

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.

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.

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 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.