VERİ ANALİTİĞİ VE BÜYÜK VERİ YÖNETİMİ
EĞİTİMİN AMACI
Bu eğitim, katılımcılara büyük veri ve veri analitiği kavramlarını, araçlarını ve uygulamalarını öğretmeyi amaçlar. Katılımcıların veri analitiği tekniklerini kullanarak büyük veriyi anlamlandırma, iş süreçlerini optimize etme ve stratejik kararlar alabilme becerilerini geliştirmelerini sağlar. ÖĞRENME Veri Analitiği ve Büyük Veri Kavramlarını HEDEFLERİ Anlamak: Veri analitiği ve büyük veri terimlerinin temel kavramlarını ve önemini öğrenmek. Veri Yönetimi ve Depolama: Büyük veri yönetimi, depolama çözümleri ve veri mimarisi hakkında bilgi sahibi olmak. Analitik Araçlar ve Teknikler: Veri analitiğinde kullanılan temel araçlar, teknikler ve algoritmaları öğrenmek. Veri Görselleştirme ve Raporlama: Verileri görselleştirme ve raporlama yöntemlerini anlamak ve uygulamak. İş Zekası ve Karar Destek Sistemleri: Veri analitiğinin iş zekası ve karar destek sistemlerindeki rolünü kavramak. Büyük Veri Teknolojileri: Hadoop, Spark gibi büyük veri teknolojilerini ve platformlarını öğrenmek. r süreçlerinde veri güvenliği ve gizliliğin önemini anlamak. Gerçek Hayat Uygulamaları ve Vaka Çalışmaları: Veri analitiği ve büyük veri uygulamalarının gerçek dünyadaki örneklerini incelemek.
EĞİTİMİN 1 İÇERİĞİ
Giriş ve Temel Kavramlar Veri analitiği ve büyük veri nedir? Veri analitiği ve büyük verinin iş dünyasındaki önemi Veri türleri ve veri kaynakları Veri Yönetimi ve Depolama Büyük veri yönetimi ve veri depolama çözümleri Veri ambarı ve veri gölü mimarisi ETL (Extract, Transform, Load) süreçleri
EĞİTİMİN 2 İÇERİĞİ
Analitik Araçlar ve Teknikler Temel veri analitiği araçları (R, Python, SQL, vb.) İstatistiksel analiz ve makine öğrenimi teknikleri Veri madenciliği ve desen tanıma Veri Görselleştirme ve Raporlama Veri görselleştirme araçları (Tableau, Power BI, D3.js, vb.) Etkili veri görselleştirme teknikleri Raporlama ve dashboard oluşturma
EĞİTİMİN 3 İÇERİĞİ
İş Zekası ve Karar Destek Sistemleri İş zekası (BI) kavramı ve araçları Karar destek sistemleri ve analitik hiyerarşi BI uygulamaları ve stratejik karar verme Büyük Veri Teknolojileri Hadoop ekosistemi ve bileşenleri Apache Spark ve diğer büyük veri platformları NoSQL veritabanları (MongoDB, Cassandra, vb.)
EĞİTİMİN 4 İÇERİĞİ
Veri Güvenliği ve Gizliliği Veri güvenliği ve gizlilik kavramları Büyük veri analitiğinde güvenlik önlemleri GDPR ve veri koruma yasaları Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Makine öğrenimi algoritmaları ve modelleri Doğal dil işleme ve yapay zeka uygulamaları Makine öğrenimi projelerinin yönetimi
EĞİTİMİN 5 İÇERİĞİ
Gerçek Hayat Uygulamaları ve Vaka Çalışmaları Başarılı veri analitiği ve büyük veri projeleri Çeşitli sektörlerden örnekler (sağlık, finans, perakende, vb.) Vaka çalışmaları ve grup tartışmaları Pratik Uygulamalar ve Atölye Çalışmaları Veri analitiği araçları ile pratik uygulamalar Büyük veri platformları üzerinde proje geliştirme Grup çalışmaları ve projeler
EĞİTİM YÖNTEMLERİ
Teorik Dersler: Veri analitiği ve büyük veri kavramları hakkında detaylı bilgiler. Pratik Uygulamalar: Veri analitiği ve büyük veri araçları ile uygulamalı çalışmalar. Vaka Çalışmaları: Gerçek dünyadan veri analitiği ve büyük veri örneklerinin incelenmesi. Grup Çalışmaları: Katılımcıların birlikte çalışarak veri analitiği projeleri geliştirmeleri. Soru-Cevap Oturumları: Eğitmen ve katılımcılar arasında etkileşimli tartışmalar.
EĞİTİMİN SÜRESİ KATILIM &
SERTİFİKASYON
Sınıf Eğitimi Eğitimin içeriği, sınıf ortamında yapılacak eğitimler için hazırlanmıştır ve süresi 2 gündür. Eğitime katılım en fazla 15 kişi ile sınırlıdır. Katılım & Sertifikasyon Konuya ilgi duyan herkes katılabilir. Eğitime katılanlara Katılım Belgesi verilir.
