Istanbul Merkezli İstatistik Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), ürün veya sürecin tasarım aşamasının başından itibaren kaliteye sahip olmasını sağlamak için DFSS'yi kullanmak isteyen orta seviyedeki mühendisler ve tasarımcılar için hazırlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tasarım Altı Sigma (DFSS) ilkelerini ve kavramlarını anlayabilecektir.
• DMAIC (Tanımla, Ölç, Analiz Et, İyileştir, Kontrol Et) ve DMADV (Tanımla, Ölç, Analiz Et, Tasarla, Doğrula) metodolojilerini öğrenebilecektir.
• DFSS araçlarını ve tekniklerini süreçleri tasarlamak ve optimize etmek için uygulayabilecektir.
• DFSS projelerini etkili bir şekilde yönetme ve liderlik etme becerileri geliştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), Six Sigma DMAIC metodolojisini Black Belt seviyesinde derinlemesine anlamak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Karmaşık projeler odağında, Tanımla, Ölç, Analiz Et, İyileştir ve Kontrol et aşamalarını kapsamlı bir şekilde anlayabilecektir.
• Veriye dayalı karar verme için gelişmiş istatistiksel analiz tekniklerinde uzmanlık kazanabilecektir.
• Büyük ölçekli Six Sigma projelerini yönetebilecek ve proje ekiplerini etkili bir şekilde yönlendirebilecektir.
• Organizasyonel hedefler ve stratejileriyle uyumlu önemli süreç iyileştirmeleri uygulayabilecektir.

R Markdown, yürütlenebilir R kodunu anlatıcı metinle birleştirerek dinamik ve yeniden üretilebilir belgeler oluşturabilecek bir yazma Framework'idir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), otomasyonlu, dinamik raporları iç dokümantasyon, araştırma yayınları veya web yayını için R Markdown kullanmak isteyen başlangıç seviyesinden orta düzeyde R kullanıcılarına yönelik olabilir.

Eğitim sonunda katılımcılar şu kabiliyetlere sahip olacaktır:

• Yerleştirilmiş R kod parçacıkları ve biçimlendirilmiş metin ile R Markdown belgeleri oluşturmak.
• HTML, PDF ve Word dahil olmak üzere birden fazla biçimde çıktı üretmek.
• Parametreleştirilmiş raporlar ve koşullu Mantık kullanarak dinamik içerik oluşturmak.
• Kağıt dışı sunum için belge görünümünü temas, şablon ve LaTeX ile özelleştirmek.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Bir sürü alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Bu eğitmen liderli, canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeyde uzmanlaşmış profesyoneller için tasarlanmıştır. Katılımcılar DMAIC metodolojisini kapsamlı olarak anlamak ve etkili bir Six Sigma Yeşil Kemeri olmak için hazırlanmayı hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Define, Measure, Analyze, Improve ve Control (DMAIC) phases of Six Sigma fazlarını kapsamlı olarak öğrenecektir.
• DMAIC'in her fazında bir dizi Six Sigma aracı ve tekniklerini etkin şekilde uygulayabileceklerdir.
• Süreç iyileştirmesi için istatistiksel analizleri gerçekleştirebilip yorumlayabileceklerdir.
• Bir Six Sigma projesini planlamak, yürütme ve yönetmek için gereken becerilere sahip olacaklardır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya yerinde) temel düzeyde profesyoneller için düzenlenmiştir. Katılımcıların Lean ve Six Sigma ilkelerini anlamalarını ve iş süreçlerini geliştirmek için bu ilkeleri entegre etmeyi öğrenecekleridir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Lean Six Sigma ilkelerini sağlam bir şekilde anlayacaklardır.
• Defa kaynaklarını ortadan kaldırarak ve varyasyonu en aza indirerek süreç kalitesini geliştirmek için Six Sigma metodolojilerini kullanabileceklerdir.
• Daha verimli ve etkili süreç iyileştirmeleri elde etmek için Lean ve Six Sigma metodolojilerini entegre edebileceklerdir.
• 5S, Kaizen ve süreç haritalaması gibi Yellow Belt'lerin süreç iyileştirme projelerinde uygulayabilecekleri temel Lean Six Sigma araçlarını ve teknikleri öğretebileceklerdir.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya kurum içi), orta seviye profesyonellerin hem Six Sigma hem de Lean ilkelerini anlamayı ve organizasyonlarında önemli süreç iyileştirme projeleri yönetmeyi amaçlar.

Bu eğitimden sonra katılımcılar:

• Lean ve Six Sigma metodolojilerinin nasıl birleştirildiği konusunda kapsamlı bir anlayış geliştireceklerdir.
• Tanımlama, Ölçme, Analiz, İyileştirme ve Kontrol (DMAIC) aşamalarında derinlemesine bilgi ve uygulama becerileri edinecektirler.
• Veri odaklı karar alma ve süreç analizi için gelişmiş istatistiksel araçları kullanabileceklerdir.
• Lean Six Sigma projelerini etkili bir şekilde yönetip yönlendirme yeteneğine sahip olacaklardır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), veri analistleri ve Tableau, Python, R ve SQL kullanarak veri görselleştirme ve analiz öğrenmekle ilgilenen herkesi hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python, R ve SQL kullanarak veri analizi yapabilmek.
• Tableau ile veri görselleştirme yoluyla içgörüler elde etmek.
• İş operasyonları için veri odaklı kararlar Make alabilmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), bu araçları kullanarak verileri temizlemek, analiz etmek, istatistiksel projeksiyonlar yapmak ve anlamlı görselleştirmeler oluşturmak isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri analizi için Python, R, Power Query ve Power BI'nin temellerini anlayabilecektir.
• Python ve Power Query kullanarak veri kümelerini temizleyip düzenleyebilecektir.
• R ile istatistiksel analizler ve projeksiyonlar gerçekleştirebilecektir.
• Power BI ile profesyonel panolar ve raporlar oluşturabilecektir.
• Birden fazla kaynaktan gelen verileri etkili bir şekilde entegre edip analiz edebilecektir.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya kurum içi) ileri düzeydeki profesyonellerin karmaşık Six Sigma projelerini yönetme ve Six Sigma ve LEAN uygulamalarında liderlik rolü almayı öğrenmek isteyenler için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• İleri düzeydeki Six Sigma ve LEAN metodolojileri ve araçları hakkında kapsamlı bir anlayış geliştirebileceklerdir.
• Kurumsal stratejilerle uyumlu karmaşık süreç iyileştirme projelerini yönetebileceklerdir.
• Karmaşık istatistiksel analizler yaparak veriye dayalı kararlar verebileceklerdir.
• Değişim girişimlerini etkili bir şekilde liderlik edip sürekli iyileştirme kültürü oluşturabileceklerdir.

Bu eğitimin, Istanbul (online veya yerinde) düzenlenmesi, Six Sigma metodolojisini ve ilkelerini daha derin bir şekilde anlamak ve DMAIC sürecini ustalıkla yönetmek isteyen başlangıç düzeyinde profesyoneller için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Beyaz Kemer kursu kapsamındaki temel ilkelerin ötesine geçecek bilgi edinir.
• DMAIC sürecini ustalıkla yönetecek ve ileri düzeyde Six Sigma araçlarını öğrenecektir.
• Six Sigma proje ekine etkili bir şekilde katkıda bulunma ve Yeşil ve Kara Kemirlere işbirliği yapma konusunda bilgi edinir.
• Six Sigma metodolojilerini gerçek hayattaki iş süreçlerinde iyileştirme için uygular.

Shiny, kullanıcıların JavaScript veya karmaşık web çerçevelerini bilmeye gerek kalmadan R'den etkileşimli ve dinamik web uygulamaları oluşturabilmeleri için tasarlanmış bir R paketidir.

Bu eğitimcili, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeydeki R kullanıcılarına Shiny kullanarak özel web uygulamaları oluşturmak ve dağıtmak için veri görselleştirme, kullanıcı etkileşimi ve raporlama konularında rehberlik eder.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Shiny ve R kullanarak etkileşimli web uygulamaları oluşturacaklardır.
• Tepkiselli içeren ve dinamik girdilere sahip kullanıcı arayüzleri tasarlayacaklardır.
• Shiny uygulamalarına veri görselleştirme ve raporlama özelliklerini ekleyeceklerdir.
• Shiny Server veya Posit Cloud aracılığıyla Shiny uygulamalarını yerel olarak veya çevrimiçi olarak dağıtabileceklerdir.

Eğitim Biçimi

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

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya yerinde) Six Sigma metodolojisini ve ilkelerini temel seviyede anlamak isteyen başlangıç düzeyindeki profesyoneller için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Six Sigma'nın temelini anlayarak DMAIC sürecini öğrenmek.
• Bir Six Sigma projesi bağlamında Beyaz Belt'in özel rollerini ve sorumluluklarını anlamak.
• Six Sigma ilkelerini uygulamayı öğrenmek, organizasyon içinde iyileştirme fırsatları belirlemek ve Six Sigma projelerini desteklemek.

Bu eğitmen kılavuzlu, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) bilim insanları için tasarlanmıştır ve çok faktör arasındaki neden-sonuç ilişkisini anlamak ve kullanmak isteyenler için Design of Experiments (DoE) yöntemini öğrenmelerine yardımcı olmaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri edinebilecekler:

• Tasarlanmış deneylerin diğer yaklaşımlara göre avantajlarını anlamak.
• Faktörler arasındaki neden-sonuç ilişkilerini ve etkileşimleri anlamak.
• Başarıyla deney yapmayı öğrenmek için en iyi uygulamaları ve rehberlikleri öğrenecekler.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya yerinde) herhangi birinin temel ekonometrik analiz ve modelleme prensiplerini öğrenmeyi ve öğrendiklerini pekiştirmeyi hedef almaktadır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ekonometrinin temellerini öğrenmek ve anlamak.
• Eviews ve risk simülatörlerini kullanmak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Istanbul (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.

R istatistiksel hesaplama, veri analitiği ve grafik için çok popüler, açık kaynaklı bir ortamdır. Bu kurs, öğrencilerine R programlama dilini tanıtır. Dili temellere, kütüphanelere ve ileri düzey konseptlere odaklanmaktadır. Gerçek dünya verileriyle ileri seviye veri analitiği ve grafik oluşturma.

Hedef Kitle

Geliştiriciler / veri analistleri

Süre

3 gün

Format

Dersler ve pratik uygulamalar

Veri analitiği, günümüzde iş dünyasında hayati bir araçtır. Süre boyunca pratik veri analizi becerilerinin geliştirilmesine odaklanacağız. Amacımız, delegelere sorulara kanıt temelli cevaplar vermeyi sağlamaktır: 

Ne oldu?

• veri işleme ve analizi
• bilgilendirici veri görselleştirmelerinin oluşturulması

Ne olacak?

• gelecekteki performansın öngörülmesi
• öngörülerin değerlendirilmesi

Ne olması gerekiyor?

• veriyi kanıt temelli işletme kararlarına dönüştürme
• süreçlerin optimize edilmesi

Excel'de Finansal Verilerin Analizi, finansal analistlere ve muhasebecilere karmaşık hesaplamalar ve raporları otomatikleştirme konusunda ileri düzeyde teknikler kazandırır. Finansal işlevlerin temel ilkelerini, INDEX-MATCH başvurularını, veritabanı sorgularını, PivotTabloları, PivotGrafiği'ni ve harici veri entegrasyonunu kapsar. Amaç Aracı, Çözücü, Analiz Araç Paketi ve VBA makroları gibi tekrarlayan iş akışlarını otomatikleştirmek için kullanılan araçlara derinlemesine bakar. Profesyonellerin ham verileri, stratejik planlama için eyleme geçirilebilir finansal içgörülere ve doğru tahminlere dönüştürmelerine yardımcı olur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya kurum içi) orta seviye gelişmiş R kullanıcılarına daha hızlı iş akışları oluşturmayı, kod kalitesini artırmayı ve daha karmaşık analiz görevleriyle çalışmayı hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek: yeniden kullanılabilir fonksiyonlar oluşturmak, veri iş akışlarını geliştirmek, kodda hata ayıklamak ve performansı optimize etmek, tekrarlanabilir raporlar üretmek.

Big Data, büyük veri kümelerini depolamak ve işlemek için tasarlanmış çözümleri ifade eden bir terimdir. Başlangıçta Google tarafından geliştirilen bu Big Data çözümleri, zamanla gelişmiş ve birçok açık kaynaklı benzer projeye ilham vermiştir. R, finans sektöründe popüler bir programlama dilidir.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesindeki veri analistlerinin R programlamasını kullanarak veriyi manipüle etmelerini, temel veri analizi yapmasını ve içgörüler için etkileyici görselleştirmeler oluşturmasını hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• R Programlama'nın temellerini anlayabilecekler.
• Temel veri bilimi süreçlerini uygulayabilecekler.
• Verinin görsel temsillerini oluşturabilecekler.

Bu eğitmen liderli, canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya yerinde) veri bilimcilerinin KNIME için Python ve R programlamayı öğrenebilmeleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• KNIME'de makine öğrenimi modellerini planlamak, oluşturmak ve dağıtmak.
• Operasyonlar için veri odaklı kararlar almak.
• Uçtan uca veri bilimi projeleri gerçekleştirmek.

İstatistiksel analizde güven oluşturmak, kalite güvencesi ve analitik karar verme için endüstri standardı araçlardan biri olan Minitab ile başlar. Tanımlayıcı istatistikler, dağılım modellemesi, regresyon yöntemleri, deneysel tasarım ve süreç izleme için kontrol grafikleri boyunca temel teknikleri inceler. Uygulamacılara karmaşık veri setlerinde eyleme geçirilebilir sinyalleri ortaya çıkarmak amacıyla güven aralıkları, hipotez testleri ve varyans analizı iş akışlarını uygulamaya hazırlar.

Istanbul (çevrimiçi veya yüz yüze) bu eğitmen eşliğinde, canlı eğitim; Altı Sigma ilkelerini ve BPMN 2.0 modellemesini kullanarak uygulamalı süreç iyileştirme tekniklerini uzmanlaştırmak isteyen süreç departmanı personeli ve operasyon takımı üyelerine yöneliktir.

İstatistik Seviye 1, veri profesyonelleri için temel istatistiksel teknikleri ve ölçümleri kapsar. Veri dağılımlarını grafiksel olarak gösterme ve özetleme, normal dağılım desenlerini anlama ve ortalama, medyan, mod, standart sapma ve varyans dahil olmak üzere temel analitik ölçümleri hesaplama konularına derinlemesine giriş yapar. Katılımcılara gerçek dünya veri setleriyle başa çıkma ve kanıta dayalı sonuçlar üretme için gerekli temelleri kazandırır. Veri bilimi ve analiz için güçlü bir nicel temele sahip olmak isteyen herkes için idealdir.

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 Istanbul 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.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya yerinde) gelişmiş düzeydeki veri profesyonellerine yönelik olup, karmaşık görselleştirmeler oluşturmak, panoları optimize etmek ve gelişmiş veri analizi gerçekleştirmek isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımciler: gelişmiş kullanım için Tableau'yu kurma ve yapılandırma, karmaşık hesaplamalar oluşturma, etkileşimli panolar tasarlama ve performansı optimize etme yeteneğini kazanacaklardır.

Açıklama: 

Bu kurs, R kullanıcılarına web uygulamaları oluşturmak için arka arkaya gelen tarayıcı HTML, Javascript ve CSS'e ihtiyaç duymadan nasıl başlayacakları konusunda rehberlik etmektedir.

Amaç:

Shiny uygulamalarının nasıl çalıştığına dair temel bilgileri kapsar.

Shiny kitaplığından sıkça kullanılan tüm girdi/çıkış/oluşturma/bölme fonksiyonlarını kapsar.

Bu eğitmen destekli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta seviye veri analisti ve iş profesyonellerine yönelik olup, R kullanarak zaman serisi tahmini yapma ve veri analiz akışlarını otomasyonlama konusunda bilgi sahibi olan kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• R'deki tahmin tekniklerinin temellerini anlamak.
• Zaman serisi analizi için üstel yumuşatma ve ARIMA modellerini uygulamak.
• ‘forecast’ paketi kullanarak doğru tahmin modelleri oluşturmak.
• İş ve araştırma uygulamaları için tahmin akışlarını otomasyonlamak.