Temel Veri Bilim Eğitimi

Veri bilimi; veri biriktirme-işleme, istatistik, bilgisayar bilimleri, sosyoloji gibi çeşitli alanların birlikte çalışması ile birlikte bilgi üretme sürecinin tamamını kapsayan bir çatı kavramdır. Bu anlamda ham veriden bilgiye giden yol bir takım çalışmasıdır.

Temel veri bilim süreçleri katılımcıları temel olarak aşağıdaki gibi sınıflandırılabilir.

  • Veri mühendisi
  • Veri bilimcisi
  • Veri yöneticisi
  • Bilgi analisti
  • Müşteri(Üretilen bilgiyi kullanacak olan)

Veriden bilgiye giden süreç temel olarak, Müşteri’nin ihtiyaçları doğrultusunda başlamakta ve onun ihtiyaçlarına göre şekillenmektedir. Fakat müşterinin ihtiyaçlarının belirlenmesi, bu ihtiyaçların karşılanması için gerekli verinin tespit edilerek kayıt altına alınması, kayıt altına alınan verinin tanımlanması, sonrasında bu sınıflandırılmış verinin analiz edilerek bilgiye dönüştürülmesi ve ortaya çıkan bu bilgilerin kullanıma uygun şekilde düzenlenmesi bir takım işidir.

Takım üyeleri yukarıda anlatılan süreçlerin içerisinde aldıkları roller bakımından belli yeterliliklere sahip olmalıdırlar. Bu yeterlilikler öncelikle yapılan işin işleyişini, kurallarını bilmektir.

Bu anlamda, Temel Veri Bilim eğitimi,

  1. Veri nedir?
  2. Nasıl tanımlanır?
  3. Nasıl biriktirilir?
  4. Hangi araçlar ile analiz edilir?
  5. Hangi yöntemler kullanılır?
  6. Elde edilen sonuçlar nasıl sınanır?
  7. Bilgi nasıl kullanılır?

gibi temel Veri Bilimi soruların cevapları konusunda bilgi vermeyi amaçlar. Bunun yanı sıra, veriden bilgiye giden süreçler ve bu süreçlerin takım olarak nasıl sağlıklı yürütüleceği konularında yeterli donanımı vermeyi amaçlar.

TEMEL VERİ BİLİMİ EĞİTİMİ İÇERİĞİ

Veri Bilimi

  • Tarihçesi
  • Amaçları
  • Kullanım alanları

Veriyi anlamak

  • Veri Tipleri
  • Metaveri kavramı
  • Betimsel istatistik
  • Veri görselleştirme

Veri Biriktirmek

  • İlişkisel veri tabanları
  • Veri ambarları
  • Büyük veri

Veri işleme

  • Veri işleme araçları
  • ETL kavramı
  • Veri tamamlama
  • Veri üretimi

Veri analizi

  • Ön Analizler
    • Aykırı değer analizleri
    • Değişken seçim analizleri
  • İstatistiki Analizler
    • Hipotez testleri
    • Regresyon analizi
    • Temel Bileşenler analizi

Makine Öğrenmesi

  • Gözetimli Öğrenme
    • Sınıflandırma Algoritmaları
      • Support Vector Machines
      • Discriminant Analysis
      • Naive Bayes
      • Logistic Regression
      • Decision Trees
    • Tahminsel Algoritmalar
      • Linear Regression
      • Decision Trees
      • Neural Networks
  • Gözetimsiz Öğrenme
    • Kümeleme Algoritmaları
      • K-Means
      • K-Medoits
      • Neural Networks
      • Hidden Markov Model

İlişki Analizi

  • Apriori

Eğitim bilgileri:

Süresi : Eğitim 32 saat sürmektedir.

Eğitim programı;

  • Haftaiçi gündüz    10:00 14:30 Pazartesi, Salı, Çarşamba, Perşembe
  • Haftaiçi akşam     18:45 21:15  Pazartesi, Salı, Çarşamba, Perşembe
  • Haftasonu            10:00 14:30 Cumartesi, Pazar

Kimler katılabilir?

Temel Veri Bilim eğitimi, Üniversite, Yüksek Lisans, Doktora öğrencileri yada mezunları için uygundur.

Eğitim Sınıfları maksimum 6 kişi olmaktadır.

Eğitim ücretini ve başlama tarihlerini öğrenmek için lütfen iletişime geçiniz.