Türkiye Merkezli Veri Görselleştirme Eğitimleri

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, interaktif, inceleme özellikleri olan panolar oluşturmak isteyen orta seviye Grafana kullanıcıları için tasarlanmıştır. Bu panolarda dinamik eşiği ve bağlamına göre güncellenen özellikler bulunmaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Kullanıcı etkileşimine, örneğin bir grafik çubuğuna tıklama gibi tepki veren panolar oluşturmak
• Yeni sekme açmadan yerinde güncellenen görsel inceleme özellikleri uygulamak
• Seçim filtrelerine dayalı pasta grafiği ve ayrıntılı panel yapılandırmak
• Kullanıcı girişine ve gerçek zamanlı verilere tepki veren dinamik eşiği kullanmak

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Grafana kullanarak izleme çözümleri kurmak, panoları yönetmek ve uyarılar oluşturmak isteyen orta düzey sistem yöneticilerine ve izleme uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gözlemlenebilirlik ve izleme arasındaki farkı anlayabilecektir.
• Grafana sunucusunu kurup yapılandırabilecektir.
• Prometheus, InfluxDB ve ElasticSearch gibi çeşitli veri kaynaklarını yapılandırıp bağlayabilecektir.
• Panoları ve çizelgeleri oluşturup yönetip özelleştirebilecektir.
• Dinamik panolar oluşturmak için değişkenleri ve sorguları kullanabilecektir.
• Grafana aracılığıyla bildirimleri ve uyarıları ayarlayabilecektir.
• Grafana'in işlevselliğini genişletmek için eklentileri kurup yönetebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük ölçekli ortamlar için Prometheus ve Grafana'u etkili bir şekilde yönetmek ve ölçeklendirmek isteyen ileri düzey DevOps mühendisleri ve SRE'leri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Büyük ölçekli ve dağıtılmış ortamlar için Prometheus ve Grafana'u tasarlamak.
• Yüksek trafikli sistemler için Prometheus performansını optimize etmek.
• Büyük veri kümeleri ve karmaşık görselleştirmeler için Grafana'u yapılandırmak.
• Gelişmiş sorun giderme ve ölçeklenebilirlik stratejileri uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), uygulamalarını özel ölçümleri dışa aktarmak ve etkili bir şekilde izlemek isteyen orta düzeydeki geliştiriciler ve DevOps mühendisler hedeflenmektedir; bu eğitim Prometheus ve Grafana kullanılarak gerçekleştirilecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Uygulama izleme için özel ölçümlerin önemini anlayabilecektir.
• Prometheus için özel ölçümler dışa aktarmak üzere uygulamaları enstrümante edebilecektir.
• Özel ölçümleri görselleştirmek için Grafana içinde gösterge panelleri oluşturup yapılandırabilecektir.
• İzlemeyi geliştirme yaşam döngüsüne entegre etmek için en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), anlamlı ve görsel olarak çekici veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri görselleştirmesi için Google Colab'ı kurmak ve kullanmak.
• Matplotlib kullanarak çeşitli türlerde grafikler oluşturmak.
• Gelişmiş görselleştirme teknikleri için Seaborn'u kullanmak.
• Daha iyi sunum ve netlik için grafikleri özelleştirmek.
• Verileri etkili bir şekilde yorumlamak ve görsel araçlar kullanarak sunmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Kubernetes kümeleri için izleme becerilerini geliştirmek isteyen ileri düzey Kubernetes yöneticilerine ve DevOps mühendislerine yöneliktir; Prometheus ve Grafana kullanılarak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Prometheus ve Grafana'i Kubernetes izlemesi için ayarlamak.
• Pod'lar, düğümler ve hizmetler için temel metrikleri izlemek.
• Küme sağlığını ve performansını görselleştirmek için dinamik panolar oluşturmak.
• Proaktif sorun çözümü için uyarı stratejileri uygulamak.
• Kubernetes ortamlarında izleme çözümlerini ölçeklendirmek için en iyi uygulamaları uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gelişmiş seviyedeki DevOps ve SRE profesyonellerinin, Grafana ve Prometheus ile uyarı ve otomasyon becerilerini geliştirmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Prometheus içinde gelişmiş uyarı kuralları oluşturmak ve yönetmek.
• Web kancaları kullanarak Prometheus Aler yöneticisini harici araçlarla entegre etmek.
• Sorunların daha hızlı çözümü için uyarılara yanıtları otomatikleştirmek.
• Grafana kullanarak uyarıları etkili bir şekilde görselleştirmek ve yönetmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bulut ve DevOps mühendislerinin bulut gözlemlenebilirliğini Grafana ve Prometheus ile geliştirmeyi amaçlayan orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Grafana ve Prometheus'u bulut platformlarıyla entegre etmenin faydalarını anlayabilecektir.
• Bulut tabanlı kaynakları izlemek için Prometheus'u kurabilecektir.
• Bulut hizmeti metriklerini görselleştirmek için Grafana'i yapılandırabilecektir.
• Ölçeklenebilirliği izlemek için yerel bulut araçlarını ve entegrasyonlarını kullanabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), etkili panolar oluşturmak ve Grafana ve Prometheus kullanarak izleme uygulamalarını optimize etmek isteyen orta seviyedeki DevOps ve SRE profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Etkili panolar tasarlamak için en iyi uygulamaları anlayabilecektir.
• Gelişmiş Grafana pano öğelerini oluşturup yapılandırabilecektir.
• Dinamik ve yeniden kullanılabilir panolar için Grafana şablonlarını kullanabilecektir.
• Operasyonel farkındalığı artırmak için uyarı mekanizmaları uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), temel izleme becerilerini Grafana ve Prometheus kullanarak geliştirmek isteyen başlangıç seviyesindeki sistem yöneticilerine ve DevOps mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• BT ortamlarında izlemenin amacını ve önemini anlayabilecektir.
• Temel izleme görevleri için Grafana ve Prometheus'i kurup yapılandırabilecektir.
• Sistem performansını görselleştirmek için basit panolar ve uyarılar oluşturabilecektir.
• Sistem kullanılabilirliği ve performansı için en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), temel düzeydeki BT profesyonelleri ve DevOps uygulayıcıları için Grafana ve Prometheus temellerini öğrenmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Grafana ve Prometheus'nın amacını ve temel özelliklerini anlayabilecektir.
• Linux ortamında Grafana ve Prometheus'yı kurabilir ve yapılandırabilecektir.
• Grafana içinde temel veri kaynaklarını ve panoları ayarlayabilecektir.
• Prometheus kullanarak sistem metriklerini izleyebilir ve verileri görselleştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde) temelden orta seviyeye kadar olan BT profesyonellerine yöneliktir ve Grafana ve GLPI yönetiminde başarılı olmak için gerekli bilgi ve pratik becerileri kazanmalarını amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Farklı görselleştirmelerle Grafana panoları oluşturma ve özelleştirme.
• İzleme için uyarı ve bildirimleri uygulama.
• Kullanıcı hesaplarını, ekipleri ve izinleri yönetme.
• Donanım ve yazılım envanterini de içeren BT varlıklarını etkin bir şekilde yönetme.
• Kullanıcı desteği ve bilet yönetimi için bir yardım masası sistemi uygulama.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Elasticsearch yönetimi, Kibana'te gelişmiş gösterge paneli geliştirme teknikleri ve sistemin bakımı konusunda bilgi birikimini derinleştirmek isteyen orta düzeydeki yöneticiler ve geliştiriciler hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gelişmiş yönetim ve gösterge paneli geliştirme için Elasticsearch ve Kibana ortamlarını kurmak ve yapılandırmak.
• Elasticsearch indekslerini, eşlemelerini ve veri modellerini oluşturmak ve yönetmek.
• Elasticsearch verilerinden değerli bilgiler elde etmek için gelişmiş sorgular ve filtreler geliştirmek.
• Çeşitli görselleştirme türlerini ve tekniklerini kullanarak Kibana'te etkileşimli gösterge panelleri tasarlamak ve oluşturmak.
• Elasticsearch ve Kibana yönetimi, optimizasyonu ve sorun giderme için en iyi uygulamaları uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri görselleştirme ve analizi için Grafana'nin gelişmiş özelliklerini ve bileşenlerini öğrenmek ve kullanmak isteyen orta düzeydeki veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gelişmiş Grafana kavramları ve bileşenleri hakkında derinlemesine bilgi edinmek.
• Gelişmiş veri görselleştirmesi için şablon değişkenlerini ve dinamik panoları kullanmak.
• Karmaşık sorgular için Grafana Sorgu Dilini kullanmak.
• Grafana'yi ölçeklendirmek, performansı optimize etmek ve yüksek kullanılabilirlik sağlamak için en iyi uygulamaları öğrenmek.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), Plotly ve Dash kullanarak analitik uygulamalar oluşturmak isteyen veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Canlı, güncellenen veriler için gerçek zamanlı etkileşimli bir gösterge paneli kurmak.
• Veri bilimi çözümleri için Python kullanarak etkileşimli gösterge panelleri oluşturmak.
• Gelişmiş kimlik doğrulama yöntemleriyle etkileşimli gösterge panellerini güvence altına almak.

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 (Türkiye 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 liderliğindeki canlı eğitimde Türkiye katılımcılar, birden çok cihazda duyarlı bir şekilde çalışan, web tabanlı, veri odaklı görselleştirmeler oluşturmayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• D3 kullanarak etkileşimli grafikler, bilgi panoları, infografikler ve haritalar oluşturmak.
• HTML'ı jQuery benzeri seçimlerle kontrol etmek.
• Öğeleri seçerek ve verilere bağlayarak DOM'u dönüştürmek.
• SVG'yi basılı yayınlarda kullanmak üzere dışa aktarmak.

Bu kurs, veri madenciliği ve bilgi keşfi alanında çalışan mühendisler ve karar vericiler için tasarlanmıştır.

Karar vericilerin ilgisini çekecek ve gizli bilgileri anlamalarına yardımcı olacak etkili grafikler oluşturma ve verilerinizi sunma ve temsil etme yöntemlerini öğreneceksiniz.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar farklı hedef kitleler için verileri görselleştirme ve raporlama becerilerini, stratejilerini, araçlarını ve yaklaşımlarını öğreneceklerdir. Vaka çalışmaları ayrıca, verilerden anlam çıkarmak ve kritik soruları yanıtlamak için veri görselleştirme çözümlerinin gerçek dünyada nasıl uygulandığını örneklemek amacıyla analiz edilecek ve tartışılacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Okunabilirlik ve kullanıcı dostu olması için en uygun vurgulama, hizalama ve renk şemalarını kullanarak ilgi çekici başlıklar, alt başlıklar ve açıklamalar içeren raporlar yazmak.
• Hedef kitlenin bilgi ihtiyaçlarına ve ilgi alanlarına uygun grafikler tasarlamak.
• Verilen bir veri kümesi için en iyi grafik türlerini seçmek (sadece pasta ve çubuk grafiklerin ötesinde).
• En değerli ve ilgili verileri hızlı ve verimli bir şekilde belirlemek ve analiz etmek.
• Raporlara dahil etmek için en iyi dosya formatlarını seçmek (grafikler, infografikler, referanslar, GIF'ler vb.).
• Zaman serisi verilerini, bütün-parça ilişkilerini, coğrafi desenleri ve iç içe geçmiş verileri görüntülemek için etkili düzenler oluşturmak.
• Duygu analizi, zaman çizelgeleri, takvimler ve diyagramlar gibi nitel ve metin tabanlı verileri görüntülemek için etkili renk kodlaması kullanmak.
• İş için en uygun araçları kullanmak (Excel, R, Tableau, haritalama programları vb.).
• Veri kümelerini görselleştirmeye hazırlamak.

Bu kurs, insan algısını ve en iyi bilgileri sunmak için bunu nasıl kullanacağınızı öğretir. Gestalt Yasaları, dikkat öncesi özellikler ve kapsayıcılık dahil olmak üzere tasarım teorisiyle tanışacaksınız. Ayrıca keşifsel ve açıklayıcı analiz arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları anlayacaksınız. Grafiklerin kullanımını keşfedecek ve en uygun olanı nasıl seçeceğinizi öğreneceksiniz. Kursun sonunda, tasarım ilkelerini Tableau yazılımı kullanılarak oluşturulan görselleştirmelerde nasıl uygulayacağınızı bileceksiniz.

Apache Druid, Java ile yazılmış, açık kaynaklı, sütun odaklı, dağıtılmış bir veri deposudur. Bu sistem, büyük miktarda olay verisini hızlı bir şekilde almak ve bu veriler üzerinde düşük gecikmeli OLAP sorguları yürütmek için tasarlanmıştır. Druid, genellikle iş zekası uygulamalarında yüksek hacimli gerçek zamanlı ve geçmiş verileri analiz etmek için kullanılır. Ayrıca, son kullanıcılar için hızlı, etkileşimli analitik panellerini desteklemek için de uygundur. Druid, Alibaba, Airbnb, Cisco, eBay, Netflix, Paypal ve Yahoo gibi şirketler tarafından kullanılmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde, veri ambarı çözümlerinin bazı sınırlamalarını keşfediyor ve Druid'in bu teknolojileri tamamlayarak esnek ve ölçeklenebilir bir akış analizi yığını oluşturabileceğini tartışıyoruz. Birçok örnek üzerinden ilerliyor ve katılımcılara laboratuvar ortamında Druid tabanlı çözümleri uygulamaları ve test etmeleri için fırsat sunuyoruz.

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, yoğun uygulamalı çalışma, anlayışı ölçmek için ara sıra testler

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim Türkiye'da, ELK yığını (Elasticsearch, Logstash, Kibana) kurmak isteyen sistem yöneticilerine yöneliktir. Bu kursun gerçekleştirilebilmesi için en az 3 katılımcı gerekmektedir.

Eğitim, ELK mimarisi ve işlevselliğinin tartışılmasıyla başlar, ardından canlı laboratuvar uygulamasına ve pratiğe geçilir. Uygulamalı egzersizler, eğitimin önemli bir bölümünü oluşturur ve katılımcılara bilgilerini uygulamaları ve ilerlemeleri hakkında geri bildirim almaları için bir fırsat sunar.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerel)'da, R'ın temellerini ve veri ile nasıl çalışılacağını mastere edecek düzeyde olan yeni başlayan profesyonellere yöneliktir.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• R programlama ortamını ve RStudio arayüzünü anlayacaklar.
• R komutları ve paketleri kullanarak veri kümelerini içe aktaracak, manipüle edecek ve keşfedecekler.
• Temel istatistiksel analizleri ve veri özetlemelerini gerçekleştirebilecekler.
• Base R ve ggplot2 kullanarak görselleştirmeler oluşturacaklar.
• Çalışma alanlarını, betiklerini ve paketleri etkili bir şekilde yönetebilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (yerinde veya uzaktan) veri analistlerinin Grafana kullanarak verileri izlemesi ve görselleştirmesi için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Grafana içinde görselleştirmeler oluşturmaya başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Grafana'i yüksek kullanılabilirlik için yapılandırmak.
• Verilerle panelleri ve gösterge tablolarını özelleştirmek.
• Hızlı yükleme hızları için bir ters proxy yapılandırmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), verileri Grafana ve Graphite ile görselleştirmek ve izlemek isteyen web geliştiricileri ve DevOps mühendisleri hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sistemler ve uygulamalarla ilgili ölçümleri toplayıp görselleştirebilme.
• Uygulama ölçümleri toplamak için bir StatsD istemcisi oluşturabilme.
• Grafana ile bilgilendirici ve dinamik panolar oluşturabilme.
• Arka uç performansından içgörüler elde edebilme.

Bu eğitim, Kibana'ü Elasticsearch kullanıcılarına tanıtıyor.

Kibana, Elasticsearch ile çalışacak şekilde tasarlanmış açık kaynaklı bir analiz ve görselleştirme platformudur. Kibana'ü kullanarak Elasticsearch indekslerinde depolanan verileri arayabilir, görüntüleyebilir ve etkileşimde bulunabilirsiniz. Gelişmiş veri analizleri kolayca gerçekleştirebilir ve verilerinizi çeşitli grafikler, tablolar ve haritalar halinde görselleştirebilirsiniz.

Kibana, büyük hacimli verileri anlamayı kolaylaştırır. Basit, tarayıcı tabanlı arayüzü sayesinde, Elasticsearch sorgularındaki değişiklikleri gerçek zamanlı olarak gösteren dinamik panoları hızlı bir şekilde oluşturabilir ve paylaşabilirsiniz.

Bu kurs, ticari MATLAB paketine alternatif bir program öğrenmek isteyenlere yöneliktir. Üç günlük eğitim, ortamda gezinme ve veri analizi ve mühendislik hesaplamaları için OCTAVE paketini kullanma konusunda kapsamlı bilgi sağlar. Eğitim alanlar hem yeni başlayanlar hem de programı bilen ve bilgilerini sistematikleştirmek ve becerilerini geliştirmek isteyenlerdir. Diğer programlama dillerine aşinalık gerekli değildir, ancak öğrenenlerin bilgi edinmesini büyük ölçüde kolaylaştıracaktır. Kurs, programın birçok pratik örnekte nasıl kullanılacağını gösterecektir.

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.

Kurs Hakkında:

Microsoft Power BI, şirket verilerinizi yeni düşünme ve verilerinizi düzenleme yollarını kolaylaştıran zengin görsellere dönüştürür, böylece hedeflerinize ulaşmak için önemli olanlara odaklanabilirsiniz. Bu kurs hem Power BI on Line'ı hem de Power BI masaüstünü kapsamaktadır.

Hedef Kitle:

Bu kurs, Business Yöneticileri, Rapor Geliştiricileri, Analistler, Proje Yöneticileri ve Ekip Liderleri için tasarlanmıştır.

Kurs Tamamlama Durumunda

Bu kursu tamamlayan öğrenciler, aşağıdaki konular hakkında temel bir anlayışa sahip olacak ve öğrenilen kavramları kullanma ve uygulama yeteneği kazanacaklardır.

• Power BI
• Power BI Masaüstü
• CSV, TXT ve Excel Çalışma Sayfaları ile Çalışma
• Database'lere Bağlanma
• Verileri Birleştirme, Gruplandırma, Özetleme ve Hesaplama
• Raporlama
• Power BI Çevrimiçi

Microsoft Power BI, verileri analiz etmek ve içgörüler paylaşmak için ücretsiz bir Software as a Service (SaaS) paketidir. Power BI panoları, en önemli metriklerin tek bir yerde, gerçek zamanlı olarak güncellenen ve tüm cihazlarında kullanılabilen 360 derecelik bir görünümünü sunar.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), mükemmel bir Power BI pano tasarlamak isteyen iş yöneticileri, iş analistleri, veri analistleri, rapor geliştiricileri ve ekip liderleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kritik kuralları takip ederek güzel ve verimli panolar tasarlamak.
• Gösterilecek veri türüne göre doğru grafik türünü seçmek.

Kurs Formatı

• İnteraktif ders ve tartışma.
• Bol alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Türkiye yerinde veya uzaktan), katılımcılar bir dizi örnek veri kümesi kullanarak verileri analiz etme ve görselleştirme yöntemlerini &Microsoft Power BI kullanarak öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veriler hakkında değerli bilgiler sağlayan görsel olarak ilgi çekici panolar oluşturmak.
• Birden fazla veri kaynağından veri elde etmek ve entegre etmek.
• Görselleştirmeler oluşturmak ve bunları ekip üyeleriyle paylaşmak.
• Verileri Power BI Desktop ile ayarlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), koddan doğrudan etkileşimli veri görselleştirmeleri oluşturmak isteyen veri analistleri ve veri bilimcileri hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python ile veri görselleştirmeleri oluşturmaya başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Veri görselleştirmenin temel kavramlarını, kullanım alanlarını ve araçlarını anlamak.
• Python içinde bulunan farklı kütüphaneleri (Matplotlib, Seaborn, Bokeh ve Folium) keşfetmek.
• Python ile çizgi grafikler, istatistiksel grafikler, coğrafi-uzamsal grafikler ve diğer karmaşık veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenmek.
• Verileri sunmak ve yorumlamak için en iyi uygulamaları ve teknikleri bilmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), Qlik Sense'de ilişkisel modeller geliştirmek isteyen veri analistleri ve web geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Qlik Sense'i veri biliminde uygulayın.
• Qlik Sense arayüzünü kullanın ve gezinin.
• AI etkileşimi ile veri okuryazarlığına sahip bir iş gücü oluşturun.
• Qlik Sense ile veri odaklı bir işletme yaratın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), katılımcılar QlikView'i kuruluşlarında karar almayı desteklemek için nasıl kullanacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• QlikView'i kurmak ve yapılandırmak.
• QliKView kullanarak verileri analiz etmek ve görüntülemek.
• QlikView'den elde edilen veri keşiflerini karar almayı desteklemek için kullanmak.

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), 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 (Türkiye 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.

Tableau, iş zekası ve veri görselleştirme aracıdır. Python ise geniş bir yelpazede istatistiksel ve makine öğrenimi teknikleri için destek sağlayan yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Tableau'nin veri görselleştirme gücü ve Python'nın makine öğrenimi yetenekleri bir araya geldiğinde, geliştiricilerin çeşitli iş senaryoları için gelişmiş veri analitiği uygulamalarını hızla oluşturmasına yardımcı olur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar Tableau ve Python'yı birleştirerek gelişmiş analitikler gerçekleştirmeyi öğreneceklerdir. Tableau ve Python'nın entegrasyonu TabPy API aracılığıyla yapılacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TabPy API kullanarak Tableau ve Python'yı entegre edin
• Birkaç satır Python koduyla karmaşık iş senaryolarını analiz etmek için Tableau ve Python'nın entegrasyonunu kullanın

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Veri bilimciler

Kurs Formatı

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

Bu kurs, Tableau'ü daha önce hiç kullanmamış veya bilgileri tazelemek isteyen öğrenciler için tasarlanmıştır. İlk görselleştirmenizi oluşturmanız için gerekli adımlarda size rehberlik edecektir. Ayrıca, Tableau görselleştirmelerinize temel tasarım ilkelerini nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Kursun sonunda, içgörülerinizi oluşturabilecek ve daha geniş bir kitleyle paylaşabileceksiniz.

Tableau, insanların verileri görmesine ve anlamasına yardımcı olur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), BusinessEvents ve ActiveMatrix Service Bus kullanarak olay güdümlü uygulamalar geliştirmek, dağıtmak ve yönetmek isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Geliştirmeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Dağıtık, durum bilgisine sahip, kural tabanlı olay işleme sistemleri oluşturmak.
• İş olayları verilerini yönetmek ve uygun iş kurallarını yürütmek.
• Büyük ölçekli, veri güdümlü uygulamalarda olay yanıt süresini azaltmak.
• Sahtekarlık tespiti, izleme, gerçek zamanlı müşteri teklifi oluşturma vb. için uygulamalar oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), analitik iş akışları ve modeller oluşturmak için TIBCO Statistica özelliklerini kullanmak isteyen mühendisler, araştırmacılar ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TIBCO Statistica programını kurmak ve veri analizi projeleri oluşturmak ve yönetmek için gezinmek.
• İşletme için faydalı bilgiler elde etmek amacıyla verileri analiz etmek için temel istatistikleri anlamak.
• TIBCO Statistica kullanarak büyük veri ve makine öğrenimi ile çalışmak için ileri düzey konuları keşfetmek.

Tidyverse, temizleme, işleme, modelleme ve verileri görselleştirme için çok yönlü R paketlerinden oluşan bir koleksiyondur. İçerdiği paketlerden bazıları şunlardır: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr ve tibble.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Tidyverse içinde bulunan araçları kullanarak verileri nasıl manipüle edeceklerini ve görselleştireceklerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri analizi gerçekleştirme ve çekici görselleştirmeler oluşturma
• Örnek veri kümelerinden çeşitli veri kümelerinden anlamlı sonuçlar çıkarma
• Keşifsel soruları yanıtlamak için verileri filtreleme, sıralama ve özetleme
• İşlenmiş verileri bilgilendirici çizgi grafiklere, çubuk grafiklere, histogramlara dönüştürme
• Excel, CSV ve SPSS dosyaları dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarından veri içe aktarma ve filtreleme

Hedef Kitle

• R diline yeni başlayanlar
• Veri analizi ve veri görselleştirmeye yeni başlayanlar

Kurs Formatı

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

Bu, Tableau yeni başlayanlar için ilgi çekici bir 4 günlük kurstur. Bu kurs sırasında, tüm Tableau özelliklere aşina olacak ve verileri nasıl oluşturacağınızı ve başkalarıyla nasıl paylaşacağınızı öğreneceksiniz. Kurs, veri bağlantısı, hesaplama oluşturma, grafik seçimi, gösterge paneli oluşturma ve çalışmalarınızı yayınlama dahil tüm adımlarda size rehberlik edecektir.

Kurs, her konuya ayrılmış derslerden ve ardından pratik egzersizlerden oluşmaktadır. Kurs, 30 dakikalık bir test ve 60 dakikalık bir proje ödevi ile sona erecektir.

Kursun Hedefleri:

• Tableau arayüzüne aşina olun.
• Verilerinize bağlanın ve üzerinde çalışın.
• Tableau özelliklerini kullanın.
• İçgörülü bir görselleştirme oluşturun.
• Çalışmalarınızı daha geniş bir kitleyle paylaşın.

Kurs Formatı:

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve pratik.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.
• Kursun sonunda bilgi testi ve uygulamalı proje.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, etkileşimli veri analizinin temel kavramlarını sunar ve katılımcılara tek kullanıcılı veya çok kullanıcılı bir ortamda Zeppelin'in kurulumu ve kullanımı konusunda rehberlik eder.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Zeppelin'i kurmak ve yapılandırmak
• Verileri tarayıcı tabanlı bir arayüzde geliştirmek, düzenlemek, yürütmek ve paylaşmak
• Komut satırına veya küme ayrıntılarına başvurmadan sonuçları görselleştirmek
• Uzun iş akışlarını yürütmek ve üzerinde işbirliği yapmak
• Örneğin Scala (ile Apache Spark), Python (ile Apache Spark), Spark SQL, JDBC, Markdown ve Shell gibi çok sayıda eklenti dil/veri işleme arka ucunu kullanmak.
• Zeppelin'i Spark, Flink ve Map Reduce ile entegre etmek
• Apache Shiro ile çok kullanıcılı Zeppelin örneklerini güvenceye almak