Veri madenciliği, analitik modelleme, algoritmalar, yapay zeka, makine öğrenimi... İş ihtiyaçlarından analitik çözümlere varmak için oldukça uzmanlaşmış bir dizi beceriye ve bu becerileri doğru şekillerde uygulayabilme yetkinliğine sahip olmak gerekir. Gerçek veri bilimi, bilimsel yöntem disiplinini de içerir.
Kestirimsel analitik, gelişmiş analitik ve veri biliminin esasıdır. Veri madenciliğini, istatistiği ve modellemeyi bir araya getirerek büyük miktarlardaki işlenmemiş veriden yeni bilgiler elde etmek amacıyla kullanılan bir dizi teknikten oluşur. Kestirimsel analitik, bilginin (neyin neden meydana geldiğini bilme) de ötesinde öngörüyü (gelecekte ne meydana gelebilir) kapsar.
Analitik birçok beceri ve disiplini kapsar. Sorunun belirlenmesi, modelleme yaklaşımının seçilmesi, modele doğru özelliklerin seçilmesi ve sonucun değerlendirilmesi analitiğin esasını oluşturur. Ancak eğilim çoğunlukla süreçten ziyade teknolojiye odaklanmak yönündedir. İşe sorunu anlayarak başlamak ve teknolojiyi de sürecin ilerleyen aşamalarına ötelemek önemlidir.
Veri madenciliği, birçok veri bilimi ve analitik sorununa yönelik çözümlerin temelinde yatan disiplindir. R, istatistiksel hesaplama ve grafikler için kullanılan bir açık kaynak yazılımı ortamıdır. Veri bilimadamları arasında oldukça popüler olup veri madenciliği tekniklerinin nasıl uygulandığını öğrenmede etkili bir ortamdır.
Öngörüyü Etkinleştirme: Kestirimsel Analitik Becerileri adlı, üç gün sürecek olan ve etkileşimli eğitim şeklinde düzenlenecek olan bu grup çalışmasında temel analitik ve veri bilimi teknikleri ve en iyi uygulamalar ele alınacaktır.
Sınıf eğitimlerimizi Azerbaycan ofislerimizde düzenlemekteyiz. Kurumunuza özel eğitimleri ise, dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.