Istanbul Merkezli Veri Analizi Eğitimleri

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerel) ortamında, büyük veri işleme ve analizi için Google Colab ve Apache Spark'yi kullanmak isteyen orta düzeyli veri bilimcileri ve mühendislerine yönelik olacak.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Google Colab ve Spark kullanarak büyük veri ortamını kurma.
• Apache Spark ile büyük veri kümelerini etkili bir şekilde işlemek ve analiz etme.
• Kooperatif bir ortamda büyük veriyi görselleştirme.
• Apache Spark'yi bulut tabanlı araçlarla entegre etme.

Stratio, büyük veri, yapay zeka ve yönetimini tek bir çözümde entegre eden bir veri odaklı platformdur. Rocket ve Intelligence modülleri, işletmelerde hızlı veri keşfi, dönüştürme ve ileri analizler sağlar.

Bu eğitmen yönetimi altında yapılan canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta seviye veri profesyonellerine yönelik olup, Stratio'daki Rocket ve Intelligence modüllerini etkili bir şekilde kullanmayı amaçlar. Eğitim PySpark konusunda döngü yapısı, kullanıcı tanımlı fonksiyonlar ve ileri düzey veri mantığına odaklanır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Stratio platformunda Rocket ve Intelligence modüllerini kullanarak gezinme ve çalışma.
• Veri alımı, dönüştürme ve analiz bağlamında PySpark'yi uygulama.
• Döngüler ve koşullu mantığı kullanarak veri akışlarını ve özellik mühendisliği görevlerini kontrol etme.
• PySpark'da yeniden kullanılabilir veri işlemlerine yönelik kullanıcı tanımlı fonksiyonlar (UDF) oluşturma ve yönetme.

Eğitim Formatı

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

Eğitim özelleştirme seçenekleri

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

Making Data-Informed Decisions is the practice of integrating relevant data, evidence, and analysis into the decision-making process to improve public sector outcomes and accountability.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at public sector professionals with limited or emerging experience in using data for decision-making who design, evaluate, or manage government programs and wish to enhance their ability to interpret, validate, and apply data to real-world decisions.

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

• Understand what it means to be data-informed (versus data-driven or intuition-based).
• Identify and assess data relevant to a policy or service context.
• Ask better questions of data analysts and interpret dashboards and reports effectively.
• Apply data to justify, refine, or defend decisions in public service contexts.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of decision scenarios, data sets, and mock policy briefs.
• Guided exercises focused on practical decision-making use cases.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your department's workflows or internal tools, please contact us to arrange.

Bu eğitmenle canlı eğitim (online veya on-site) Istanbul'da, gerçek dünya verilerine zaman serisi tahmin tekniklerini uygulamak isteyen orta düzeyli veri uzmanları için tasarlanmıştır. Google Colab kullanılarak.

Bu eğitimle birlikte, katılımcıların aşağıdaki becerileri kazanabilecekleri:

• Zaman serisi analizi temellerini anlamayı.
• Google Colab'yı zaman serisi verileri ile çalışmak için kullanmayı.
• ARIMA modellerini veri trendleri tahmin etmek için uygulamayı.
• Facebook’nin Prophet kütüphanesini esnek tahmine kullanmayı.
• Zaman serisi verilerini ve tahmin sonuçlarını görselleştirmeyi.

Dijital Zeka, kamu hizmetlerinin teslimatı ve yönetimi bağlamında bilgi teknolojisi araçlarını, verileri ve sistemleri anlamak ve kullanma yeteneğidir.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) sınırlı veya gelişmekte olan dijital zeka deneyimiyle veri, dijital araçlar veya hizmet performans metrikleri ile çalışan kamu sektörü profesyonellere yöneliktir ve bilgiyi analiz etme, yorumlama ve daha iyi karar alma için uygulama yeteneğini güçlendirmek isteyenler için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Dijital zeka temellerini ve kamu sektörü işine nasıl uygulandığını anlamak.
• Veri toplama, görselleştirme ve eylem gerektiren bilgilere ulaşma için dijital araçları kullanmak.
• Kendi ekibi veya departmanlarının dijital olgunluk düzeyini değerlendirmek.
• Dijital kapasitenin ve veri odaklı uygulamaların geliştirilmesi için bir yol haritası oluşturmak.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Dijital araçların ve panoya benzer tasarımların elden geçirmesi.
• Kişiye özel olarak tasarlanmış, gerçek dünya kamu hizmetlerine odaklanan egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için departmanınızın iş akışlarına veya iç araçlara dayalı özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Storytelling with Data karmaşık veri kümelerini açık ve etkileyici hikayelere dönüştürmek için görsel ve anlatısal teknikleri kullanmayı içeren bir uygulamadır.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), veri ile çalışan kamu sektöründeki profesyonellere yönelik olup, bu kişilerin veri anlatımında sınırlı veya resmi olmayan bir eğitim geçirmiş olması ve veriyi hikaye ve görseller aracılığıyla açık ve ikna edici şekilde sunma becerilerini geliştirmek istemeleridir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Ham veriyi etkileyici görsel hikayelere dönüştürme.
• Anlattığınız mesajları desteklemek için grafik seçimini ve düzenlemesini kullanma.
• Kitle ihtiyaçlarına uygun veri anlatılarını oluşturma.
• Görsel açıktır ve bilişsel etki için en iyi uygulamaları uygulama.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Veri sunumlarında hikaye anlatım tekniklerinin elden geçirmesi.
• Açıklık, görsel akış ve kitle etkisi odaklı yönlendirilmiş egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için departmanınızın iş akışlarına veya iç araçlarına dayalı özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, bize ulaşarak düzenleme yapabilirsiniz.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim programını tamamlayan katılımcılar, Big Data ve ilgili teknolojileri, metodolojileri ve araçları hakkında pratik ve gerçek dünya anlayışına sahip olacaklardır.

Katılımcılar, bu bilgiyi uygulamalı egzersizler aracılığıyla uygulamaya koyma fırsatına sahip olacaklardır. Grup etkileşimi ve eğitmen geri bildirimi, dersin önemli bir parçasını oluşturmaktadır.

Kurs, Big Data'nin temel kavramlarına bir girişle başlar, ardından Data Analysis gerçekleştirmek için kullanılan programlama dilleri ve metodolojilerine ilerler. Son olarak, Big Data depolama, Dağıtık İşleme ve Scalability'yi sağlayan araçları ve altyapıyı tartışırız.

ArcGIS Professional Plus, ArcGIS Pro'nun gelişmiş bir sürümü olup, jeouzamsı veri analizi, 3D modelleme, otomasyon ve işbirliği için genişletilmiş özellikler sunar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya on-site), uzmanlık düzeyinde GIS profesyonellerini hedefleyen ve ArcGIS Professional Plus araçlarını kullanarak alan veri analizi, otomasyon ve paylaşım becerilerini derinleştirmek isteyenler için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• ArcGIS Pro Plus araçlarını veri görselleştirme ve analizinde kullanabilmek.
• Gelişmiş sembolik ve jeo İşleme teknikleriyle 2D ve 3D haritalar oluşturma.
• ModelBuilder ve Python komut dosyası ile iş akışlarını otomasyonla.
• ArcGIS'i dış veri hizmetleri ve işletmeler sistemleriyle tümleştirebilme.

Eğitim Biçimi

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Farklı uygulamalar ve pratikler.
• Canlı-lab ortamında el ile uygulama.

Eğitim özelleştirme seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapınız.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), buluttaki veri ambarı ve dönüşüm projelerini yönetmek için dbt Cloud'u nasıl kullanacaklarını anlamak isteyen yeni başlayan seviyedeki veri mühendisleri, analistleri ve bilim insanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• dbt Cloud'da projeler oluşturmak ve yönetmek.
• Veri dönüşümlerini planlamak ve çalıştırmak için dbt Cloud arayüzünü kullanmak.
• Ekip üyeleriyle projelerde işbirliği yapmak.
• dbt projelerini üretime dağıtmak.
• dbt projelerini ayıklamak ve sorun gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), veri görselleştirme, mekânsal analiz ve coğrafi projelerin yönetimi için ArcGIS'yi etkin bir şekilde kullanmayı öğrenmek isteyen, başlangıç seviyesinden ileri seviyeye kadar GIS profesyoneller ve analistler hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Coğrafi mekânsal verilerin yönetimi için ArcGIS araçlarını kullanma ve gezme.
• Katmanlar ve özniteliklerle haritalar oluşturma ve özelleştirme.
• Gelişmiş mekânsal analiz ve coğrafi işlem görevlerini gerçekleştirme.
• ModelBuilder ve Python kullanarak iş akışlarını otomatikleştirme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), bir veri hattı kurmak için AWS Glue kullanma konusunda temelden orta seviyeye bilgi edinmek isteyen veri mühendisleri ve analistlere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS Glue temellerini anlayabilecektir.
• Bir AWS Glue hattı kurabilecektir.
• AWS Glue tarayıcılarını ve işlerini kurabilecektir.
• AWS Glue dönüşümlerini nasıl kullanacağını öğrenebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), mekânsal analiz yeteneklerini geliştirmek, kapsamlı jeoistatistiksel analizler yürütmek ve gerçek dünya senaryolarında daha etkili karar verme ve problem çözme için gelişmiş 3D modelleme teknikleri uygulamak isteyen ileri düzey GIS profesyonelleri hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ArcGIS Pro kullanarak mekânsal analiz tekniklerinde gelişmiş beceriler geliştirmek.
• Otomasyon ve karmaşık veri işleme için Python betiklerini kullanmak.
• Gerçek dünya senaryolarında problem çözmek için mekânsal modelleme uygulamak.
• Gelişmiş veri yorumlaması için jeoistatistiksel analizler yürütmek.
• Harici veri kaynaklarını entegre etmek ve 3D mekânsal veri analizinden yararlanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), çeşitli sektörlerde karmaşık veri analiz görevlerini daha sezgisel bir şekilde gerçekleştirmek isteyen, başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar veri analistleri ve iş profesyonellerine yöneliktir; Google Gemini AI kullanılarak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Google Gemini AI'nin temellerini anlayabilecektir.
• Çeşitli veri kaynaklarını Gemini AI'ye bağlayabilecektir.
• Doğal dil sorgularını kullanarak verileri keşfedebilecektir.
• Veri kalıplarını analiz edip içgörüler elde edebilecektir.
• İkna edici veri görselleştirmeleri oluşturabilecektir.
• Veriye dayalı içgörüleri etkili bir şekilde iletebilecektir.

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), ArcGIS Enterprise için sağlam destek sağlamak isteyen, yeni başlayan seviyedeki BT destek personeline yöneliktir ve herhangi bir anormalliği veya hatayı etkili bir şekilde ele almalarını sağlar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ArcGIS Enterprise mimarisini ve bileşenlerini anlayabilecektir.
• ArcGIS Enterprise'ı kurmayı, yapılandırmayı ve yönetmeyi öğrenebilecektir.
• Yaygın sorunları giderme ve çözme konusunda beceriler kazanabilecektir.
• ArcGIS Enterprise ortamlarını izleme ve sürdürme konusunda yetkinlik geliştirebilecektir.
• Yedekleme, kurtarma ve performans optimizasyonu tekniklerinde ustalaşabilecektir.

Bu Istanbul'da (online veya face-to-face) yapılan, eğitmenin yönettiği canlı eğitim, veritabanındaki veriler için raporları ve şablonları analiz etmek ve özelleştirmek isteyen analistler için tasarlanmıştır.

Bu eğitime katılanlar bu eğitimin sonunda şu yetenekleri kazanacaklardır:

• IBM Planning Analytics kullanarak veri analizi nasıl yapılır öğrenilecektir.
• Veritabanındaki verilerin özelleştirilmiş görünümlerini oluşturmak.
• TM1 ile iletişim kurabilen raporlar ve formlar oluşturma.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), geniş bir yelpazedeki veri işleme, analiz ve görselleştirme için Azure Synapse Analytics'i kullanma konusunda yetkin olmak isteyen orta düzeydeki veri mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Azure Synapse Analytics'in temel kavramlarını, mimarisini ve bileşenlerini anlayabilecektir.
• Azure Synapse kullanarak ölçeklenebilir veri ambarları oluşturabilecek, yapılandırabilecek ve yönetebilecektir.
• Çeşitli kaynaklardan Azure Synapse'e veri alma, dönüştürme ve yükleme (ETL) tekniklerinde ustalaşabilecektir.
• Sorgu performansını optimize edebilecek, verileri güvence altına alabilecek ve Power BI ve diğer araçlarla Azure Synapse'i entegre ederek verileri görselleştirebilecek ve içgörüler paylaşabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), orta seviyedeki veritabanı yöneticileri, SQL geliştiriciler ve veri analistleri için tasarlanmıştır. Katılımcılar, Analitik Fonksiyonların kullanımında ustalaşarak becerilerini geliştirmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Analitik Fonksiyonların kavramını ve önemini anlayabilecektir.
• Karmaşık analitik problemleri çözmek için çeşitli Analitik Fonksiyonları uygulayabilecektir.
• Kapsamlı veri analizi için Analitik Fonksiyonları diğer SQL özelliklerle birleştirebilecektir.
• Analitik Fonksiyonları kullanarak daha iyi performans için sorguları optimize edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), ArcGIS'nin temel kavramlarını ve araçlarını öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GIS'nin temel kavramlarını ve mekânsal verileri anlayabilecektir.
• ArcGIS arayüzünde gezinebilecektir.
• Mekânsal verileri oluşturup yönetebilecektir.
• Temel mekânsal analizler gerçekleştirebilecektir.
• Haritalar ve görselleştirmeler oluşturabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), karmaşık işlemleri ve toplama işlem hatlarını basitleştirirken veri analizi yapmak isteyen veri analistleri ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri analizi için MongoDB'yi kurmak ve yapılandırmak.
• MongoDB Toplama Çerçevesi'nin kavramlarını ve aşamalarını anlamak.
• Toplama için temel yapı, sözdizimi ve işlemleri öğrenmek.
• Toplamada gelişmiş işlemleri nasıl ele alacağını öğrenmek.
• Toplama performansını iyileştirmek için bazı optimizasyon araçlarını ve tekniklerini uygulamak.

Bu Istanbul (çevrimiçi veya yerel) eğitimde, orta düzeyde çevresel bilim insanları ve arkeologlar ArcMap'i kullanarak coğrafi bilgileri toplayan, organize eden, yöneten ve analiz eden kişiler için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ArcMap ve ArcGIS'nin temellerini anlamak.
• Sosyal ve arkeolojik unsurlar üzerinde coğrafi bilgileri toplamak, organize etmek, yönetmek ve analiz etmek.
• Baskı değerlendirme için alan sorgularını gerçekleştirmek.

Big Data ve Advanced Analytics, karmaşık büyük veri kümelerini analiz ederek eylem sonrası bilgilere ve stratejik kararlar almak için gelişmiş tekniklerin ve araçların uygulanmasıdır.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) ileri düzey veri profesyonelleri için tasarlanmıştır; bu profesyoneller, tahminsel, rehberci ve gerçek zamanlı analizler için en son analitik yöntemleri ve büyük veri teknolojilerini kullanmak isteyenlerdir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Yapılanaklı ve yapılandırılmamış veriler için büyük ölçekli veri işleme pipeline'larını tasarlamak ve uygulamak.
• Massif veri kümelerine gelişmiş makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerini uygulamak.
• Gerçek zamanlı analizler ve veri akışı için dağıtık hesaplama çerçevelerinden yararlanmak.
• Büyük veri analitiklerini iş zekası ve karar alma sistemlerine entegre etmek.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Farklı uygulamalar ve pratik.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu kursun Istanbul’daki amacı, katılımcıların sorulara kanıta dayalı cevaplar vermesine yardımcı olmaktır:

Neler oldu?

• verileri işleme ve analiz etme
• bilgilendirici veri görselleştirmeleri oluşturma

Neler olacak?

• gelecekteki performansı tahmin etme
• tahminleri değerlendirme

Neler olmalı?

• verileri kanıta dayalı iş kararlarına dönüştürme
• süreçleri optimize etme

Istanbul'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen yönetimi altında olan canlı eğitim, gerçek zamanlı veri ambarları oluşturmak ve büyük ölçekli veri kümelerinde çok boyutlu analiz yapmak isteyen orta düzeyde büyük veri uzmanlarına yönelik olmaktadır.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Gerçek zamanlı akış veri kaynaklarıyla Apache Kylin’ü kurma ve yapılandırma.
• Tamponlu ve akış verileri için OLAP küpleri tasarlamak ve oluşturma.
• Kylin'in SQL arayüzünü kullanarak alt saniye gecikmeli karmaşık sorgular gerçekleştirmek.
• Interaktif veri görselleştirmesi için Kylin'i BI araçlarıyla entegrasyon yapmak.
• Kylin'de performansı optimize etmek ve kaynakları etkili bir şekilde yönetmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim programını tamamlayan katılımcılar, Big Data ve ilgili teknolojileri, metodolojileri ve araçları hakkında pratik ve gerçek dünya anlayışına sahip olacaklardır.

Katılımcılar, bu bilgiyi uygulamalı egzersizler aracılığıyla uygulamaya koyma fırsatına sahip olacaklardır. Grup etkileşimi ve eğitmen geri bildirimi, dersin önemli bir parçasını oluşturmaktadır.

Kurs, Big Data'ün temel kavramlarına bir girişle başlar, ardından Data Analysis gerçekleştirmek için kullanılan programlama dilleri ve metodolojilerine ilerler. Son olarak, Big Data depolama, Dağıtık İşleme ve Scalability'yi sağlayan araçları ve altyapıyı tartışırız.

R çok popüler ve açık kaynaklı bir istatistiksel hesaplama, veri analizi ve grafik ortamıdır. Bu kurs, öğrenciler için R programlama dilini tanıtmaktadır. Dil temelleri, kütüphaneler ve gelişmiş konuları kapsar. Gerçek dünya verileri ile ilgili gelişmiş veri analizi ve çizim teknikleri.

Hedef Kitle

Geliştiriciler / veri analitiği

Süre

3 gün

Format

Sözlü Dersler ve Pratik Uygulamalar

Bu kurs, Hive SQL dilinin (aynı zamanda: Hive HQL, SQL üzerinde Hive, HiveQL) Hive'den veri çıkaran kişiler için nasıl kullanılacağını kapsamaktadır.

Hedef Kitle

Analistler, araştırmacılar, bilim insanları, mezunlar ve öğrenciler ve istatistiksel analizleri kolaylaştırmayı öğrenmekle ilgilenen herkes.

Kurs Amacı

Bu kurs, Excel ve istatistiğinizi daha iyi tanıma konusundaki becerilerinizi geliştirecek ve bu sayede iş veya araştırma etkinliğinizin ve verimliliğinin artmasını sağlayacaktır.

Bu kurs, Microsoft Excel'de Analiz Aracı Paketi'nin nasıl kullanılacağını, istatistiksel fonksiyonları ve temel istatistiksel işlemler nasıl yapılacağını açıklar. Ayrıca, Excel sınırlamaları nelerdir ve bunların nasıl aşılacağını açıklayacaktır.

Bu eğitimi tamamlayan katılımcılar, Data Science ve ilgili teknolojiler, metodolojiler ve araçlar konusunda pratik ve gerçek dünya anlayışına sahip olacaklardır.

Katılımcılar, bu bilgiyi uygulamalı egzersizler aracılığıyla uygulamaya koyma fırsatı bulacaklardır. Grup etkileşimi ve eğitmen geri bildirimi, dersin önemli bir bölümünü oluşturmaktadır.

Kurs, Data Science'un temel kavramlarına bir girişle başlar, ardından Data Science'da kullanılan araçlar ve metodolojilere ilerler.

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Teknik analistler
• BT danışmanları

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 geçin.

Veri analitiği, bugün iş dünyasında kritik bir araçtır. Pratik, el ile veri analizi için beceriler geliştirmek odak noktasıdır. Hedef, katılımcılara sorulara veri tabanlı cevaplar sunmalarını sağlamaktır: 

Ne oldu?

• verinin işlenmesi ve analizi
• bilgilendirici veri görselleştirmelerinin oluşturulması

Ne olacak?

• gelecekteki performans tahmini
• tahminlerin değerlendirilmesi

Ne olmalıdır?

• veriyi veri tabanlı iş kararlarına dönüştürme
• süreçleri optimize etme

Kurs, 6 günlük sınıf kurs olarak veya tercih edilirse haftalar boyunca uzaktan sunulabilir. Kurulumuzu sizin ihtiyaçlarınıza en iyi şekilde uydurma konusunda size yardımcı olabiliriz.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), veri analizi ve manipülasyonu becerilerini Pandas ve NumPy kullanarak geliştirmek isteyen orta seviyedeki Python geliştiriciler ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python, Pandas ve NumPy içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• Pandas ve NumPy kullanarak bir veri analizi uygulaması oluşturmak.
• Gelişmiş veri düzenleme, sıralama ve filtreleme işlemleri gerçekleştirmek.
• Toplu işlemler yürütmek ve zaman serisi verilerini analiz etmek.
• Matplotlib ve diğer görselleştirme kütüphanelerini kullanarak verileri görselleştirmek.
• Veri analizi kodlarını ayıklamak ve optimize etmek.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), HR profesyonellerini ve iş bulma uzmanlarını, analiz yöntemlerini kullanarak kuruluş performansını geliştirmek isteyenlere yöneliktir. Bu kurs, nitel ve nicel, empirik ve istatistiksel yaklaşımları kapsar.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok fazla alıştırma ve uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) HR profesyonellerine, organizasyon performansını iyileştirmek için analiz yöntemleri kullanmayı isteyenler için tasarlanmıştır. Bu kurs, nitel ve nicel, empirik ve istatistiksel yaklaşımları kapsar.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Dremio, farklı veri kaynaklarını sorgulamayı hızlandıran açık kaynaklı bir "self-servis veri platformudur". Dremio, ilişkisel veritabanları, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch ve diğer veri kaynaklarıyla entegre olur. SQL'yi destekler ve sorguları oluşturmak için bir web arayüzü sağlar.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, Dremio'u veri analiz araçları ve temel veri depoları için birleştirici bir katman olarak nasıl kuracaklarını, yapılandıracaklarını ve kullanacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dremio'u kurmak ve yapılandırmak
• Konum, boyut veya yapıdan bağımsız olarak birden çok veri kaynağına sorgular çalıştırmak
• Dremio'u Tableau ve Elasticsearch gibi BI ve veri kaynaklarıyla entegre etmek

Hedef Kitle

• Veri bilimcileri
• Business analistleri
• Veri mühendisleri

Kurs Formatı

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

Notlar

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka çözümlerinde kullanmak üzere verileri hazırlamak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Cloud Pak for Data'yı kurmak ve yapılandırmak.
• Verilerin toplanmasını, düzenlenmesini ve analizini birleştirmek.
• Cloud Pak for Data'yı yaygın iş sorunlarını çözmek için çeşitli hizmetlerle entegre etmek.
• Bir yapay zeka çözümünün geliştirilmesi konusunda ekip üyeleriyle işbirliği yapmak için iş akışları uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Istanbul yerinde veya uzaktan), katılımcılar Python ve Excel'in yeteneklerini nasıl birleştireceklerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python ve Excel'i entegre etmek için paketleri kurma ve yapılandırma.
• Python kullanarak Excel dosyalarını okuma, yazma ve değiştirme.
• Excel'den Python fonksiyonlarını çağırma.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar veriye erişim, analiz ve görselleştirme için üç farklı yaklaşım öğrenecekler. İlk olarak, RDMS veritabanlarına bir giriş yapacağız; odak noktamız, SQL dili kullanılarak bir Oracle veritabanına erişim ve sorgulama olacak. Ardından, Python dili kullanılarak bir RDMS veritabanına programlı olarak erişim stratejilerine bakacağız. Son olarak, TIBCO Spotfire kullanarak verileri nasıl görselleştirebileceğimizi ve grafiksel olarak sunabileceğimizi inceleyeceğiz.

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), bulutta mevcut çözümleri, buluttaki verilerle çalışmak için gereken veri analiz süreçlerini ve Power BI gibi araçları kullanarak verileri analiz etmek için uygulamalı deneyim kazanmak isteyen teknik kişiler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Power BI'yi kurmak ve yapılandırmak.
• Azure gibi bulut sağlayıcıları tarafından sunulan çeşitli veri çözümlerini değerlendirmek.
• Big Data'u depolamak, yönetmek ve erişmek için kullanılan farklı yapıları, modelleme yaklaşımlarını ve veri ambarı tasarımlarını anlamak.
• Analize hazırlık için verileri temizlemek için araçları ve teknikleri uygulamak.
• Yerinde ve bulut verilerine dayalı raporlama ve analiz çözümleri oluşturmak.
• Veri analizi çözümlerini bir veri ambarıyla entegre etmek.
• Veri güvenliği risklerini azaltmak ve veri gizliliğini sağlamak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitimde (yerel veya online), dağıtılmış arama ve veri analizi yapmak için OpenSearch kullanmayı isteyen geliştiriciler ve yöneticiler aimdedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Arama ve analiz çözümlerini oluşturmak için OpenSearch ve OpenSearch Dashboards ile gerekli geliştirme ortamını ayarlama.
• Elasticsearch OSS'tan OpenSearch'e yükseltme sürecinde üç yaklaşım (fotoğraf alma, yeniden başlatma ve devamlı) anlayışı.
• Veri dizinlendirme, veri akışları oluşturma, sorguları çalıştırma ve OpenSearch'de çapraz kümeler işlemlerini akıcı hale getirme öğrenimi.
• Eklentileri, API'leri, istemcileri ve veri alım araçlarını (Beats, Logstash, Grafana vb.) kullanarak arama deneyimini iyileştirme ve kümelerin güvenliğini koruma.
• Veri yönetimi, görselleştirmeyi, günlüğe kaydetmeyi, izlemeyi ve bakım işlerinin merkezi hale getirilmesi için OpenSearch Dashboards'un kullanılması.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), satış verileri, trafik analizleri, müşteri etkileşimleri vb.'nden veri analizine başlamak için yeterli bilgiye sahip olmak isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri analizi için kod yazmaya başlamak üzere gerekli yazılımı, kütüphaneleri ve geliştirme ortamını kurabilir ve yapılandırabilirler.
• 822, CSV, JSON dosyaları ve veritabanları gibi kaynaklardan veri analiz edebilirler.
• Analizden önce verilerin kullanılabilirliğini artırmak için verileri temizleyebilirler.
• Basit istatistiksel analizler gerçekleştirebilirler.
• İstenen verileri düz sayılardan veri görselleştirmelerine kadar doğru formatta sunan raporlar oluşturabilirler.
• Performans trendleri, sorunlu alanlar dahil olmak üzere verilerden değerli bilgiler edinebilirler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), büyük veri kümelerini oluşturmak, ölçeklendirmek ve analiz etmek için Dask'i Python ekosistemi ile kullanmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dask ve Python ile büyük veri işleme için ortamı kurmak.
• Dask'de bulunan özellikleri, kitaplıkları, araçları ve API'leri keşfetmek.
• Dask'in Python içinde paralel işlemeyi nasıl hızlandırdığını anlamak.
• Python ekosistemini (Numpy, SciPy ve Pandas) Dask kullanarak nasıl ölçeklendireceğini öğrenmek.
• Büyük veri kümelerini işlerken yüksek performansı korumak için Dask ortamını optimize etmek.

Bu kursun amacı, SQL'ün farklı veritabanlarında (Oracle, SQL Server, MS Access...) kullanımını net bir şekilde anlamanızı sağlamaktır. Analitik fonksiyonların ve veritabanında farklı tabloları birleştirme yöntemlerinin anlaşılması, katılımcıların veri analiz işlemlerini MS Excel uygulaması yerine veritabanı tarafına taşımasına yardımcı olacaktır. Bu aynı zamanda herhangi bir ilişkisel veritabanı kullanan herhangi bir BT sisteminin oluşturulmasına da yardımcı olabilir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), verileri analiz etmek için gelişmiş Spotfire Analyst tekniklerini öğrenmek isteyen iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Görselleştirmeleri farklı ekip üyeleriyle paylaşmak.
• Rol tabanlı erişim kontrolleri kullanarak yazılıma erişimi güvence altına almak.
• Harita çizelgeleri gibi görselleştirmeler oluşturmak.
• R gibi istatistiksel hesaplama dillerini Spotfire ile entegre etmek.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) alan ekolojistler ve koruma yöneticileri için, ArcGIS içinde veri.spatial projeler oluşturmak isteyen kişilere yönelik olup, Istanbul'ta gerçekleşmektedir.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Spatial veriyi görselleştirmeler olarak çıkartma.
• Gerçek veriler üzerinde jeoistatistik çalışması yapma.
• ArcGIS kullanarak spatial veri analizi, veri işleme ve haritalama uygulamak.
• ArcGIS'ta projeler için spatial veriyi analiz etmek.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• En son ArcGIS Pro sürümünü kullanarak GIS kavramlarını ve mekansal veri türlerini anlayabilecektir.
• Kullanıcı arayüzünü inceleyebilecek ve kullanım alanlarını değerlendirebilecektir.
• ArcGIS* Pro’yu keşfedebilecek ve çevrimiçi içeriği nasıl kullanacağını öğrenebilecektir.
• Kendi verilerinizi yönetebilecek, işleyebilecek ve analiz edebilecektir.
• Verilerinizi anlamlı ve yaratıcı bir şekilde görüntüleyebilecek ve paylaşabilecektir.

Not: En son ArcGIS Pro sürümünü kullanacağız.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya çevrim外交文本中的错误信息，让我来纠正并翻译这段内容：

Istanbultaki bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim, GIS analistleri için GIS süreçlerinde tekrar eden görevleri otomatikleştirmek isteyen kişilere yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Python ve ArcGIS araçlarını kullanarak GIS uygulamaları oluşturmak.
• ArcPy paketi ile Python kullanarak geliştirmek.
• Harita otomasyonunu sağlamak için ArcGIS modüllerini Python'daki nesne sınıfları ile uygulamak.

Insurtech (veya Dijital Sigortacılık), sigorta + yeni teknolojilerin birleşimidir. Insurtech alanında "dijital sigortacılar", maliyetleri düşürmek, müşteri deneyimini iyileştirmek ve operasyonlarının çevikliğini artırmak için iş ve operasyon modellerine teknolojik yenilikler uygular.

Bu eğitmen liderliğindeki eğitimde katılımcılar, kuruluşları içinde ve sektör genelinde dijital dönüşümü gerçekleştirmek için gereken teknolojileri, yöntemleri ve zihniyeti anlayacaklardır. Bu eğitim, büyük resmi anlamak, abartıdan ve jargonlardan kurtulmak ve Insurtech stratejisi oluşturmaya ilk adımı atmak isteyen yöneticilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Insurtech'ü ve tüm bileşenlerini akıllıca ve sistematik olarak tartışmak
• Insurtech içindeki her temel teknolojinin rolünü belirlemek ve demistifiye etmek
• Kuruluşları içinde Insurtech'ü uygulamak için genel bir strateji oluşturmak

Hedef Kitle

• Sigortacılar
• Sigorta sektöründeki teknologlar
• Sigorta paydaşları
• Danışmanlar ve iş analistleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve vaka çalışması grup etkinlikleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), LibreOffice Calc'ı kullanarak çeşitli veri analizleri (temelden gelişmişe) yapmak isteyen veri analistlerine yöneliktir ve Excel ve diğer elektronik tablo yazılımlarında bulunan benzer işlevlerden yararlanır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LibreOffice paketini herhangi bir işletim sistemine kurabilecektir.
• LibreOffice Calc'ta mevcut tüm özellikleri ve işlevleri anlayabilecektir.
• Calc'ta verileri nasıl temizleyeceğini, doğrulayacağını, manipüle edeceğini ve görselleştireceğini öğrenebilecektir.
• Karmaşık veri analizleri gerçekleştirmek için Calc'taki çeşitli işlevleri ve araçları uygulayabilecektir.
• Gelişmiş veri analizi yapma konusunda bazı ipuçları ve bilgiler edinebilecektir.

Bir coğrafi bilgi sistemi (GIS), mekânsal veya coğrafi verileri yakalamak, depolamak, manipüle etmek, analiz etmek, yönetmek ve sunmak için tasarlanmış bir sistemdir. GIS kısaltması, bazen coğrafi bilgi bilimi (GIScience) için kullanılır ve bu, coğrafi bilgi sistemlerini inceleyen akademik disiplindir ve daha geniş jeoinformatik akademik disiplini içindeki büyük bir alandır.

QGIS, bir coğrafi bilgi sistemi (GIS) yazılımı olarak işlev görür ve kullanıcılara mekânsal bilgileri analiz etme ve düzenleme, ayrıca grafiksel haritalar oluşturma ve dışa aktarma olanağı sağlar. QGIS, hem raster hem de vektör katmanlarını destekler; vektör verileri nokta, çizgi veya çokgen özelliklerinden biri olarak depolanır. Desteklenen raster görüntü formatları çok sayıda olup, yazılım görüntüleri coğrafi referanslama imkanı sunar. Özetle, kullanıcılara Windows, Mac, Linux, BSD üzerinde coğrafi bilgileri oluşturma, düzenleme, görselleştirme, analiz etme ve yayınlama olanağı sağlar.

Bu programın ilk aşamasında, QGIS arayüzü genel kullanım için tanıtılmaktadır. İkinci aşamada ise, QGIS'nin Python kütüphaneleri olan PyQGIS tanıtılmaktadır. Bu kütüphaneler, GIS işlevselliğinin Python kodunuzda veya Python uygulamanızda entegre edilmesini sağlar, böylece belirli bir GIS işlevselliği etrafında kendi Python eklentinizi bile oluşturabilirsiniz.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), verileri analiz etmek için temel Spotfire Analyst tekniklerini öğrenmek isteyen iş analistleri ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TIBCO Spotfire'ü kurmak ve yapılandırmak.
• Farklı veritabanlarından gelen verileri birleştirmek.
• Büyük veri kümelerini görselleştirmek.
• Karmaşık gösterge panelleri oluşturmak ve paylaşmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), verileri görselleştirmek, dönüştürmek ve analiz etmek için yapay zeka yeteneklerini kullanan TIBCO Spotfire X'i kullanmak isteyen iş analistleri ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TIBCO Spotfire X'i kurmak ve yapılandırmak.
• TIBCO Spotfire X'in özelliklerini ve mimarisini anlamak.
• Artırılmış ve öngörülü analizlerin arkasındaki kavramları anlamak.
• Spotfire X kullanarak verileri yüklemeyi, işlemeyi ve görselleştirmeyi öğrenmek.
• Etkileşimli ve geliştirilmiş veri görselleştirmeleri oluşturmak.