BCS Professional Certificate in Data Analysis Turkmenistan Eğitimi

BCS Professional Certificate in Data Analysis, iş analistlerinin veri gereksinimlerini sistematik, ayrıntılı ve doğrulanabilir biçimde tanımlayabilmesine odaklanan üç günlük uzmanlık eğitimidir.

Program, Business Analyst’lerin veri analizi çalışmalarında ihtiyaç duyduğu temel kavram ve teknikleri ele alır. Katılımcılar; veri gereksinimlerinin ortaya çıkarılması, veri yapılarının modellenmesi, iş kurallarının anlaşılması, veri kaynaklarının değerlendirilmesi ve verinin karar alma amacıyla yorumlanması gibi konular üzerinde çalışır.

Eğitim yalnızca veri modellemeye odaklanmaz. Veri yaşam döngüsü boyunca Business Analyst’in sorumluluğuna girebilecek faaliyetler de ele alınır. Bu kapsamda uygun veri kaynaklarının belirlenmesi, veri kalitesinin değerlendirilmesi, cleansing süreçleri, descriptive statistics kullanımı, temel data analytics kavramları, veri koruma ve data ethics gibi başlıklar incelenir.

Programın önemli konuları arasında:

• Business Analysis bağlamında data analysis
• Class diagram ile veri modelleme
• Data requirements tanımlama
• Data normalisation
• Data sourcing
• Data quality ve cleansing
• Descriptive statistics
• Temel data analytics kavramları
• Data protection ve data ethics

yer alır.

Eğitim programında yeni konu anlatımı üçüncü gün öğleden sonraya kadar devam eder. Katılımcıların eğitim süresince her akşam yaklaşık 1–2 saat ödev, tekrar ve eğitmen tarafından verilebilecek ek çalışmalar için zaman ayırmaları önerilir.

Katılımcıların tercihen:

• BCS International Diploma in Business Analysis seviyesinde,
• veya BCS Solutions Development Diploma seviyesinde

bilgi sahibi olmaları önerilir.

Proje ortamlarında çalışma deneyimi faydalı olmakla birlikte zorunlu değildir.

Bu üç günlük uzmanlık eğitimi, BCS Professional Certificate in Data Analysis sertifikasına yöneliktir.

BCS Advanced Diploma in Business Analysis İçin Kullanımı

Bu sertifika, BCS Advanced Diploma in Business Analysis yolunda kullanılabilecek profesyonel sertifikalardan biridir.

Advanced Diploma hedefleyen adayların öncelikle BCS International Diploma in Business Analysis sahibi olması gerekir.

Advanced Diploma için genel olarak şu üç koşulun karşılanması beklenir:

• Üç farklı skill domain içerisinde dört konu alanında sertifika kazanmak
• En az beş yıllık Business Analysis deneyimini kanıtlamak
• Business Analysis topluluğuyla aktif etkileşim içinde olunduğunu göstermek

Eğitim, business change ortamında data analysis yaklaşımını anlaması ve uygulaması gereken profesyoneller için uygundur.

Özellikle:

• Business Analyst’ler
• Systems Analyst’ler
• Technical Architect’ler
• Solution Architect’ler
• Veri gereksinimlerini analiz eden profesyoneller
• BCS Advanced Diploma in Business Analysis yolunda ilerleyen adaylar

için uygundur.

Eğitimin sonunda katılımcılar:

• Data analysis’in temel kavramlarını açıklayabilir.
• Veri gereksinimlerinin neden ve nasıl tanımlandığını anlayabilir.
• Class diagram kullanarak veri modeli oluşturabilir ve yorumlayabilir.
• Business Analysis artefact’larını kullanarak veri modellerini doğrulayabilir.
• Data normalisation yaklaşımını ve kullanım gerekçesini açıklayabilir.
• Farklı data source türlerini tanıyabilir.
• Data acquisition yöntemlerini değerlendirebilir.
• Data quality problemlerini belirleyebilir.
• Data cleansing yaklaşımını anlayabilir.
• Descriptive statistics kullanarak veriyi yorumlayabilir.
• Temel data analytics kavramlarını açıklayabilir.
• Veri koruma ve data ethics prensiplerini anlayabilir.
• Veriyi karar alma süreçlerini desteklemek amacıyla değerlendirebilir.

1. Business Analyst İçin Data Analysis Bağlamı

İlk bölümde veri analizinin Business Analysis içerisindeki rolü ve kapsamı ele alınır.

• Data analysis’in amacı
• Data modelling’in Business Analysis içerisindeki yeri
• Veri gereksinimleri ile business requirements arasındaki ilişki
• Business Analyst’in veri yaşam döngüsündeki rolü
• Veri odaklı karar alma yaklaşımı

2. Data Modelling ve Class Diagrams

Veri yapılarının daha açık ve sistematik biçimde ifade edilmesi için class diagram tekniği ele alınır.

• Class diagram’ın data modelling amacıyla kullanılması
• Class diagram bileşenleri
• Veri modellerinin yapılandırılması
• Veri modeli ilişkilerinin gösterilmesi
• Veri modelinin yorumlanması

Bu bölümde amaç, iş ihtiyaçlarının gerektirdiği veri yapısının görünür ve anlaşılır hale getirilmesidir.

3. Data Requirements Tanımlama

Business ihtiyaçlarının veri gereksinimlerine nasıl dönüştürüldüğü değerlendirilir.

• Data requirements’ın belirlenmesi
• Gereksinimlerin veri modeliyle ilişkilendirilmesi
• Business rules ile data requirements arasındaki bağlantı
• Veri yapısının business needs doğrultusunda oluşturulması

4. Data Model Validation

Hazırlanan veri modellerinin doğruluğunun ve iş ihtiyaçlarıyla uyumunun nasıl değerlendirileceği incelenir.

• Veri modelinin yorumlanması
• Business Analyst artefact’larıyla model doğrulama
• Requirements ile veri yapısının karşılaştırılması
• Eksiklik ve tutarsızlıkların belirlenmesi

5. Data Normalisation

Veri yapılarının daha tutarlı ve yönetilebilir hale getirilmesini destekleyen normalisation yaklaşımı ele alınır.

• Data normalisation’ın amacı
• Normalisation kullanımının gerekçesi
• Veri tekrarlarının azaltılması
• Tutarlı veri yapılarının oluşturulması
• Normalisation yaklaşımının veri modellemedeki yeri

6. Data Sources ve Data Acquisition

Verinin hangi kaynaklardan elde edilebileceği ve organizasyon içerisinde nasıl toplanabileceği değerlendirilir.

• Farklı data source türleri
• Internal ve external data sources
• Data acquisition yaklaşımları
• Uygun veri kaynağının seçilmesi
• Verinin kaydedilmesi ve kullanılabilir hale getirilmesi

7. Data Quality ve Cleansing

Verinin analiz edilmeden önce ne ölçüde güvenilir ve kullanılabilir olduğunun değerlendirilmesi ele alınır.

• Data quality kavramı
• Veri kalitesinin incelenmesi
• Eksik veya hatalı verilerin belirlenmesi
• Data cleansing yaklaşımı
• Verinin analize hazırlanması
• Veri doğruluğunun ve tutarlılığının değerlendirilmesi

8. Descriptive Statistics ile Veriyi Yorumlama

Business Analyst’in veriyi karar alma amacıyla yorumlamasına yardımcı olan temel descriptive statistics yaklaşımı ele alınır.

• Verilerin özetlenmesi
• Temel istatistiksel yorumlama
• Veri içerisindeki örüntülerin değerlendirilmesi
• Karar alma sürecinde descriptive statistics kullanımı

Bu bölüm, ileri seviye istatistik eğitimi vermekten ziyade Business Analyst’in veriyi daha bilinçli yorumlamasını desteklemeye odaklanır.

9. Data Analytics Kavramlarına Giriş

Modern organizasyonlarda data analytics’in rolü ve temel kavramları tanıtılır.

• Data analytics’e giriş
• Veri analizinin karar alma süreçlerindeki rolü
• Analytics ile Business Analysis arasındaki ilişki
• Veriden anlamlı içgörü üretme yaklaşımı

10. Data Protection ve Data Ethics

Verinin yalnızca analiz edilmesi değil, sorumlu ve güvenli biçimde kullanılması gerektiği ele alınır.

• Data protection temel prensipleri
• Veri kullanımında sorumluluk
• Data ethics
• Veri gizliliği
• Veri analizinde etik değerlendirmeler

Sınav ve Değerlendirme

Eğitim, BCS Professional Certificate in Data Analysis sınavını içerir.

Sınava katılacak adayların pasaport, sürücü belgesi veya öğrenci kimliği gibi geçerli fotoğraflı kimlik bulundurmaları gerekir. BCS gereklilikleri kapsamında geçerli kimlik sunamayan adaylar sınava alınmaz.

Sınav sırasında hesap makinesi kullanımına izin verilmez.